Как создать LLM с нуля | Обзор

• Обзор создания больших языковых моделей.  

• Переход от эзотерических исследований к коммерческому использованию.  

• Примеры использования больших моделей, таких как BloombergGPT.  

• Пример затрат на обучение модели LAMA.  

• Сравнение затрат на обучение моделей с разным количеством параметров.  

• Варианты аренды или покупки оборудования для обучения моделей.  

• Четыре этапа создания модели: обработка данных, архитектура, обучение и оценка.  

• Важность качественных данных для обучения модели.  

• Необходимость обработки триллионов слов текста для обучения.  

• Источники данных: Интернет, общедоступные наборы данных, частные источники и генерация данных с помощью LLM.  

• Преимущества и риски использования различных источников данных.  

• Качественная фильтрация данных для удаления неподходящего текста.  

• Два подхода к качественной фильтрации: классификатор и эвристика.  

• Удаление повторяющихся слов в предложении.  

• Использование статистических свойств текста для фильтрации.  

• Комбинация методов для качественной фильтрации.  

• Удаление повторяющихся текстов для предотвращения ошибок в обучении.  

• Важность удаления конфиденциальной информации из текстов.  

• Преобразование текста в цифры для работы с нейронными сетями.  

• Использование алгоритма кодирования пар байтов для создания словаря.  

• Определение архитектуры языковой модели.  

• Трансформеры как современная архитектура нейронных сетей.  

• Механизм внимания для изучения зависимостей между элементами последовательности.  

• Три типа трансформаторов: кодировщик, декодер и кодер-декодер.  

• Кодировщик преобразует токены в семантически значимое представление.  

• Декодер предсказывает следующее слово, не отвлекаясь на будущие элементы.  

• Различие между механизмами самонаблюдения кодировщика и декодера.  

• Возможность перекрестного внимания между кодером и декодером.  

• Модель кодер-декодер позволяет создавать более сложные архитектуры.  

• Трансформеры используются для задач, таких как перевод.  

• Популярная архитектура - только для декодера, для языкового моделирования.  

• Остаточные соединения позволяют промежуточным значениям обходить скрытые слои.  

• Нормализация слоя до или после слоя.  

• Наиболее распространенные функции активации: GeLU, ReLU, Swish, GLU.  

• Встраивание позиций для фиксации информации о позициях токенов.  

• Размер модели должен быть оптимальным для данных.  

• Оптимальное количество параметров и вычислений для разных объемов данных.  

• Обучение моделей в масштабе требует вычислительных трюков.  

• Обучение смешанной точности для экономии памяти.  

• Параллелизм: конвейерный, параллелизм модели, параллелизм данных.  

• Оптимизатор с нулевой избыточностью для уменьшения избыточности данных.  

• Контрольные точки для отладки обучения.  

• Уменьшение веса для регуляризации.  

• Градиентная обрезка для предотвращения "взрывного градиента".  

• Размер пакета может быть статическим или динамическим.  

• Динамическая скорость обучения часто используется для больших языковых моделей.  

• Оптимизаторы на основе Adam часто используются для больших моделей.  

• Отсев обычно составляет от 0.2 до 0.5.  

• Оценка модели важна для понимания ее работы в контексте конкретного применения.  

• OpenLLM использует четыре теста: ARC, Hellaswag, MMU и Truthful QA.  

• ARC и MMU - это задачи с множественным выбором, а Hellaswag - это вопросы, с которыми компьютеры плохо справляются.  

• Большие языковые модели генерируют текст, а не выбирают ответы.  

• Для задач с множественным выбором используются шаблоны подсказок для генерации ответов.  

• Оценка модели для открытых задач включает использование показателей НЛП и вспомогательной модели для оценки качества.  

• Оперативное проектирование включает внесение изменений в языковую модель для конкретного случая использования.  

• Тонкая настройка модели адаптирует предварительно обученную модель к конкретному варианту использования.  

• Оба подхода имеют свои плюсы и минусы, о которых можно узнать в предыдущих видео.  

• Призыв к подписке, лайкам и комментариям.