Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang chuyển đổi AI bằng cách cho phép máy tính tạo và hiểu văn bản giống con người, khiến chúng trở nên thiết yếu trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Thị trường LLM toàn cầu đang mở rộng nhanh chóng, dự kiến sẽ tăng từ 1,59 tỷ đô la vào năm 2023 lên 259,8 tỷ đô la vào năm 2030, do nhu cầu tạo nội dung tự động, những tiến bộ trong AI và nhu cầu giao tiếp giữa người và máy tốt hơn.
Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi nhu cầu tạo nội dung tự động, tiến bộ AI và NLP, giao tiếp giữa người và máy được cải thiện và các tập dữ liệu lớn. Các LLM tư nhân đang ngày càng phổ biến khi các công ty tìm cách kiểm soát dữ liệu và tùy chỉnh. Chúng cung cấp các giải pháp phù hợp, giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài và tăng cường quyền riêng tư của dữ liệu. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn xây dựng LLM tư nhân của riêng mình, cung cấp những hiểu biết có giá trị cho dù bạn mới biết đến LLM hay đang muốn mở rộng chuyên môn của mình.
Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là hệ thống AI tiên tiến tạo ra văn bản giống con người bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu bằng mạng nơ-ron phức tạp, chẳng hạn như bộ chuyển đổi. Chúng có thể tạo nội dung, dịch ngôn ngữ, trả lời câu hỏi và tham gia vào các cuộc trò chuyện, khiến chúng trở nên có giá trị trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm dịch vụ khách hàng và phân tích dữ liệu.
- LLM tự hồi quydự đoán từ tiếp theo trong câu dựa trên các từ trước đó, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ như tạo văn bản.
- LLM mã hóa tự động tập trung vào việc mã hóa và tái tạo văn bản, xuất sắc trong các nhiệm vụ như phân tích tình cảm và truy xuất thông tin.
- LLM kết hợp thế mạnh của cả hai phương pháp, cung cấp các giải pháp đa năng cho các ứng dụng phức tạp.
LLM học các quy tắc ngôn ngữ bằng cách xử lý khối lượng lớn văn bản từ nhiều nguồn khác nhau, tương tự như cách đọc nhiều sách giúp ai đó hiểu ngôn ngữ. Sau khi được đào tạo, họ có thể viết nội dung, trả lời câu hỏi và tham gia vào các cuộc trò chuyện bằng cách sử dụng kiến thức đã học.
Ví dụ, một LLM có thể sáng tác một câu chuyện về không gian dựa trên kiến thức từ việc đọc những câu chuyện phiêu lưu không gian hoặc giải thích quá trình quang hợp bằng cách nhớ lại thông tin từ các văn bản sinh học.
Xây dựng một LLM tư nhân
Quản lý dữ liệu cho LLM
Các LLM gần đây như Llama 3 và GPT-4 được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn — Llama 3 với 15 nghìn tỷ token và GPT-4 với 6,5 nghìn tỷ token. Các tập dữ liệu này, có nguồn gốc từ nhiều bối cảnh khác nhau bao gồm phương tiện truyền thông xã hội ( 140 nghìn tỷ token) và dữ liệu riêng tư, trải dài từ hàng trăm terabyte đến nhiều petabyte. Quá trình đào tạo mở rộng này đảm bảo các mô hình hiểu ngôn ngữ sâu sắc, bao gồm nhiều mẫu, từ vựng và bối cảnh khác nhau.
- Dữ liệu web : FineWeb (không loại bỏ hoàn toàn trùng lặp để có hiệu suất tốt hơn, hoàn toàn bằng tiếng Anh), Common Crawl (55% không phải tiếng Anh)
- Mã : Mã có sẵn công khai từ tất cả các nền tảng lưu trữ mã chính
- Văn bản học thuật : Lưu trữ của Anna , Google Scholar, Bằng sáng chế của Google
- Sách : Google Books, Anna’s Archive
- Tài liệu tòa án : Lưu trữ RECAP (Hoa Kỳ), Dữ liệu pháp lý mở (Đức)
Tiền xử lý dữ liệu
Khi quản lý dữ liệu cho LLM, các bước chính sau khi dọn dẹp và cấu trúc bao gồm chuyển đổi dữ liệu thành định dạng mà mô hình có thể học được, sử dụng các cơ chế mã hóa, nhúng và chú ý:
Tokenization văn bản thành các phần nhỏ hơn, như từ hoặc ký tự, cho phép mô hình xử lý và hiểu từng phần một cách hiệu quả.
Embedding sẽ chuyển đổi đánh giá của khách hàng thành các vectơ số nắm bắt được tình cảm và ý nghĩa, giúp mô hình phân tích phản hồi và cải thiện các khuyến nghị.
Attention tập trung vào các phần quan trọng nhất của câu, đảm bảo mô hình nắm bắt chính xác các ý chính, chẳng hạn như phân biệt giữa chất lượng sản phẩm và các vấn đề về dịch vụ.
Vòng lặp đào tạo LLM
Nhập và chuẩn bị dữ liệu
- Thu thập dữ liệu : Thu thập và tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
- Dọn dẹp dữ liệu : Loại bỏ nhiễu, xử lý dữ liệu bị thiếu và biên tập thông tin nhạy cảm.
- Chuẩn hóa : Chuẩn hóa văn bản, xử lý dữ liệu theo danh mục và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.
- Phân đoạn : Chia văn bản lớn thành các đoạn dễ quản lý hơn nhưng vẫn giữ nguyên ngữ cảnh.
- Phân mã hóa : Chuyển đổi các khối văn bản thành mã thông báo để xử lý mô hình.
- Tải dữ liệu : Tải và xáo trộn dữ liệu hiệu quả để tối ưu hóa quá trình đào tạo, sử dụng tải song song khi cần thiết.
Tính toán tổn thất
- Tính toán tổn thất : So sánh các dự đoán với nhãn thực bằng cách sử dụng hàm tổn thất, chuyển đổi sự khác biệt thành giá trị “tổn thất” hoặc “lỗi”.
- Chỉ số hiệu suất : Độ mất mát cao hơn cho thấy độ chính xác kém; độ mất mát thấp hơn cho thấy sự liên kết tốt hơn với mục tiêu thực tế.
Điều chỉnh siêu tham số
- Tỷ lệ học : Kiểm soát kích thước cập nhật trọng lượng trong quá trình luyện tập — quá cao có thể gây mất ổn định; quá thấp sẽ làm chậm quá trình luyện tập.
- Kích thước lô : Số lượng mẫu trên mỗi lần lặp — lô lớn hơn giúp ổn định quá trình đào tạo nhưng cần nhiều bộ nhớ hơn; lô nhỏ hơn tạo ra tính biến động nhưng ít tốn tài nguyên hơn.
Song song hóa và quản lý tài nguyên
- Song song hóa dữ liệu : Chia nhỏ các tập dữ liệu trên nhiều GPU để xử lý nhanh hơn.
- Song song hóa mô hình : Chia mô hình trên nhiều GPU để xử lý các mô hình lớn.
- Kiểm tra điểm gradient : Giảm mức sử dụng bộ nhớ trong quá trình đào tạo bằng cách lưu trữ có chọn lọc các kết quả trung gian.
Lặp lại và Kỷ nguyên
- Lặp lại : Xử lý các đợt dữ liệu, cập nhật trọng số mỗi lần.
- Kỷ nguyên : Hoàn thành việc duyệt qua tập dữ liệu, tinh chỉnh các tham số của mô hình sau mỗi lần duyệt.
- Giám sát : Theo dõi các số liệu như tổn thất và độ chính xác sau mỗi kỷ nguyên để hướng dẫn điều chỉnh và ngăn ngừa tình trạng quá khớp.
Đánh giá LLM của bạn
Đánh giá hiệu suất của LLM sau khi đào tạo là điều cần thiết để đảm bảo đáp ứng các tiêu chuẩn bắt buộc. Các tiêu chuẩn chuẩn mực của ngành thường được sử dụng bao gồm:
- MMLU (Hiểu ngôn ngữ đa nhiệm vụ hàng loạt): Đánh giá khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và lý luận trên nhiều chủ đề khác nhau.
- GPQA (Trả lời câu hỏi mục đích chung): Kiểm tra khả năng xử lý các câu hỏi đa dạng, phức tạp trên nhiều lĩnh vực của mô hình.
- TOÁN: Đo lường khả năng suy luận toán học của mô hình bằng cách giải các bài toán nhiều bước.
- HumanEval: Đánh giá trình độ lập trình bằng cách đánh giá khả năng tạo mã chính xác và có chức năng của mô hình.
Đối với những người xây dựng LLM từ đầu, các nền tảng như Arena cung cấp các đánh giá năng động, do người dùng điều khiển, cho phép người dùng so sánh các mô hình. Các công ty như OpenAI và Anthropic thường xuyên công bố kết quả chuẩn cho các mô hình như GPT và Claude, giới thiệu những tiến bộ trong khả năng của LLM.
Khi tinh chỉnh LLM cho các nhiệm vụ cụ thể, số liệu phải phù hợp với mục tiêu của ứng dụng. Ví dụ, trong bối cảnh y tế, độ chính xác khi khớp mô tả bệnh với mã có thể được ưu tiên.
Phần kết luận
Xây dựng một LLM riêng là một quá trình đầy thử thách nhưng cũng rất bổ ích, cung cấp khả năng tùy chỉnh, bảo mật dữ liệu và hiệu suất vô song. Bằng cách quản lý dữ liệu, lựa chọn kiến trúc phù hợp và tinh chỉnh mô hình, bạn có thể tạo ra một công cụ mạnh mẽ phù hợp với nhu cầu của mình.
Hướng dẫn này đã phác thảo các bước chính trong quá trình phát triển LLM, giúp bạn xây dựng một mô hình vượt trội và thích ứng với các nhu cầu đang thay đổi. Để được hướng dẫn chuyên môn hoặc bắt đầu hành trình LLM của bạn, hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn miễn phí. Để đọc phiên bản đầy đủ của bài viết, hãy truy cập trang web của chúng tôi.
