Aprendizados com Afinação Fina de Modelos Llama-2

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Sumário

1. Introdução
2. Tendências em modelos de linguagem
3. Benefícios dos modelos de linguagem de código aberto
4. Desafios com modelos de linguagem de código aberto
5. Progresso recente em modelos de linguagem de código aberto
6. Técnicas para melhorar modelos de linguagem de código aberto
7. Importância da afinação fina
8. Motivações para a afinação fina
9. Benefícios da afinação fina
10. Como a afinação fina pode melhorar o desempenho do modelo
11. A importância da avaliação na afinação fina
12. Configuração de problemas para afinação fina
13. A qualidade do conjunto de dados é crucial
14. Formato de dados de treinamento e inferência deve ser consistente
15. Configuração de pipelines de avaliação
16. Lições aprendidas com a afinação fina de modelos Llama 2
17. O papel do Ray em modelos de linguagem de afinação fina
18. A importância da afinação eficiente de parâmetros
19. O que é afinação eficiente de parâmetros
20. A eficácia da afinação eficiente de parâmetros
21. Sensibilidade de Laura à taxa de aprendizado
22. Estabilidade do treinamento com Laura
23. Vantagens do uso de Laura
24. Trade-offs da afinação eficiente de parâmetros

Lições Aprendidas com a Afinação Fina de Modelos Llama 2

Desde a introdução de Chat GPT, observamos duas principais tendências no cenário de modelos de linguagem. Por um lado, temos modelos de código fechado, como GPD4 ou Cloud V2 da Anthropic. Esses modelos servem como assistentes gerais poderosos, capazes de resolver uma ampla variedade de tarefas. No entanto, eles são proibitivamente caros de operar em produção e há muita ambiguidade em relação à governança de dados e ao uso dos dados.

Por outro lado, temos modelos de linguagem de código aberto, como Llama 2 da Meta, modelos Falcon ou modelos MPT da Mosaic. Esses modelos prometem ser menores, mais baratos de operar e, o mais importante, dão mais controle sobre seus dados e sua pilha de tecnologia ao usá-los. O interessante é que, nos últimos meses, vimos um imenso progresso nos modelos de linguagem de código aberto, reduzindo a diferença em relação aos modelos proprietários como GPD4.

No entanto, um dos problemas com esses modelos de linguagem é que, quando produzem conclusões, muitas vezes não estão fundamentados factualmente, frequentemente alucinam e inventam coisas. Há outra categoria de problemas, em que muitas vezes não seguem o formato que você tem em mente ou a intenção. Para usar esses modelos de linguagem, precisamos aplicar técnicas como afinação fina, que abordam problemas de formato.

O Papel do Ray nesse Contexto

O Ray é uma biblioteca de aprendizado profundo distribuído que se encaixa perfeitamente nesse cenário. Ele oferece uma API simples e pythonica que permite integrar facilmente seu código existente em seu framework favorito com o Ray para distribuí-lo em seu cluster. Além disso, ele tem integração perfeita com outras bibliotecas no ecossistema Ray, como Ray Data, que fornece ingestão de dados distribuída, o que pode ser muito útil ao lidar com grandes conjuntos de dados.

Outra vantagem do Ray é a velocidade no desenvolvimento. Ele configura automaticamente ambientes distribuídos para que essas bibliotecas de baixo nível, como Cuda e Numpy, possam se comunicar entre si. Isso permite que os desenvolvedores de ML se concentrem apenas no treinamento de seus modelos, sem se preocupar com esses detalhes.

Além disso, o Ray é uma programação de tarefas simples e elegante, com recursos como dimensionamento automático ou suporte para recursos heterogêneos, permitindo a criação de clusters heterogêneos e superando problemas de capacidade e reserva de GPUs escassas.

Configuração de Problemas para Afinação Fina de Modelos de Linguagem

Quando se trata de configurar um problema para afinação fina de modelos de linguagem, há dois pilares principais a serem considerados: a coleta e formatação de dados e a avaliação.

A qualidade do conjunto de dados é crucial. Para tarefas como geração de SQL, por exemplo, passamos por uma extensa curadoria de dados, garantindo que tenhamos dados de Alta qualidade e bem curados que capturem a intenção de como esses modelos de linguagem devem se comportar.

O formato dos dados de treinamento e inferência deve ser consistente. Se durante o treinamento você estruturar todos os exemplos de uma maneira específica, como uma pergunta seguida de um esquema de tabela e, em seguida, a pergunta, o mesmo formato deve ser seguido durante a inferência.

Configuração de Pipelines de Avaliação

A avaliação é fundamental na afinação fina. Para tarefas como geração de SQL, é difícil garantir se o que o modelo produziu é consistente com a saída de referência. Usamos o GPT4 para criar uma série de testes unitários para garantir consistência em nossas experimentações.

Lições Aprendidas com a Afinação Fina de Modelos Llama 2

Ao aplicar a afinação fina a várias tarefas, como a representação funcional, a geração de SQL e o raciocínio matemático, descobrimos que, embora a afinação fina possa ajudar a melhorar a qualidade do modelo para algumas tarefas, ainda fica atrás de modelos mais poderosos e gerais, como o GPT4, em tarefas que envolvem mais do que seguir um formato.

O Papel do Ray em Modelos de Linguagem de Afinação Fina

O Ray é uma biblioteca de aprendizado profundo distribuído que se destaca na orquestração de cargas de trabalho de treinamento multi-processo. Ele oferece uma API simples e pythonica que permite integrar facilmente seu código existente em seu framework favorito com o Ray para distribuí-lo em seu cluster. Além disso, ele tem integração perfeita com outras bibliotecas no ecossistema Ray, como Ray Data, que fornece ingestão de dados distribuída,