Affinare Grandi Modelli Linguistici per il Business

Molte aziende devono adattare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per soddisfare le loro conoscenze e compiti specifici. Questo processo si chiama fine tuning. L'obiettivo è fare in modo che questi modelli comprendano il linguaggio e le informazioni uniche di un'azienda, rimanendo efficienti in termini di risorse e costi.

#Il Ruolo della Generazione Aumentata da Recupero

Alcune aziende usano un metodo chiamato Generazione Aumentata da Recupero (RAG) invece del fine tuning. RAG utilizza informazioni esistenti da un database per rispondere a domande piuttosto che modificare l'LLM stesso. Anche se questo metodo è più semplice perché non richiede di riqualificare il modello, è limitato da quanto bene si possono recuperare le informazioni e quanto sia buono il database.

#Usare LLaMA per il Fine Tuning

Nel nostro lavoro, ci concentriamo sul fine tuning di LLaMA, un LLM open-source. Addestriamo il modello usando documenti e codici dal database di un'azienda. Dopo l'addestramento, testiamo quanto bene il modello risponde a query specifiche rilevanti per l'attività.

#Iniziare con il Fine Tuning

Questa guida è per principianti che vogliono fare fine tuning di un LLM per compiti come gestire documentazione o codifica. Diamo consigli su come stimare le risorse GPU necessarie, come formattare i dati per l'addestramento e come preparare i dataset.

#Preparare i Dati per il Fine Tuning

Quando si preparano documenti per il fine tuning, un metodo efficace è suddividerli in pezzi più piccoli, creare coppie di domande e risposte, o abbinare parole chiave a paragrafi specifici. Quando si lavora con il codice, suggeriamo di abbinare riassunti a funzioni, il che aiuta il modello a imparare meglio.

#Valutare le Risposte del Modello

Una volta che il modello è stato affinato, valutiamo quanto bene risponde a domande legate al dominio specifico dell'azienda.

#Vantaggi del Fine Tuning degli LLM

Usare LLM specializzati soddisfa le esigenze uniche delle aziende, come risolvere ticket di supporto clienti o cercare documenti in database. Anche se esistono opzioni come i modelli di OpenAI, molte aziende preferiscono modelli fine-tuned per preoccupazioni relative alla privacy e ai costi. I modelli fine-tuned possono essere ospitati in loco, permettendo alle aziende di mantenere i loro dati sicuri.

#Workflow per il Fine Tuning

Il fine tuning inizia con la preparazione dei dati, per poi passare al processo di addestramento vero e proprio. È cruciale scegliere le giuste configurazioni e impostazioni durante questa fase.

#Sfondo della Ricerca

La fase iniziale dell'addestramento degli LLM prevede un pre-addestramento con obiettivi chiari. Una volta fatto, i modelli possono essere ulteriormente addestrati per compiti specifici tramite trasferimento di apprendimento. Questo significa che usare un modello che ha già imparato e fare fine tuning per nuovi compiti è più efficiente che partire da zero.

#Confrontare Fine Tuning e RAG

Ci sono due metodi principali per utilizzare gli LLM per compiti specifici. Uno è il fine tuning su dataset specifici, mentre l'altro è tramite RAG. Studi hanno dimostrato che il fine tuning porta spesso a risultati migliori in precisione e rilevanza rispetto all'uso della sola RAG. Tuttavia, il fine tuning ha le sue sfide, come richiedere più risorse e tempo.

#Tecniche per il Fine Tuning

Una tecnica efficiente per il fine tuning è l'Adattamento a Basso Rango (LoRA). Invece di regolare tutti i parametri del modello, si concentra su un numero minore, rendendo più facile e veloce l'addestramento.

#Generare Codice con gli LLM

Fare fine tuning degli LLM per la generazione di codice sta diventando popolare tra gli sviluppatori. Anche se gli LLM possono generare codice basato su dati di addestramento estesi, far capire loro codice specifico di un'azienda può essere difficile. Il processo di fine tuning aiuta i modelli a imparare il gergo e le pratiche di codifica rilevanti all'interno di un dominio specifico.

#Processo di Fine Tuning e Stima delle Risorse

Quando si inizia il processo di fine tuning, è essenziale stimare le risorse computerizzate necessarie. La dimensione del modello e la precisione dell'addestramento influenzeranno la quantità di memoria richiesta.

#Importanza della Qualità dei Dati

La qualità del dataset è cruciale per un fine tuning di successo. Se i dati di addestramento sono mal strutturati o contengono informazioni irrilevanti, le prestazioni del modello fine-tuned ne risentiranno.

#Preparare Dati Testuali

Il primo passo nella preparazione dei dati testuali comporta la suddivisione in parti gestibili. Il modello impara a prevedere la parola successiva analizzando grandi quantità di testo. Dati di addestramento di qualità aiutano il modello a comprendere meglio compiti specifici.

#Metodi Chiave per Preparare Dati Testuali

I nostri esperimenti suggeriscono quattro modi diversi per preparare dati testuali: testo grezzo, parole chiave come istruzioni, intestazioni come istruzioni e query come istruzioni. Ogni metodo contribuisce in modo diverso a quanto bene il modello apprende.

#Tokenizzazione dei Dati di Codice

Quando si preparano dati di codice, è importante concentrarsi sulla qualità e sul contesto. Esploriamo diversi modi per strutturare questi dati: suddividere il codice in pezzi funzionali, estrarre informazioni chiave dal codice e semplicemente tokenizzare tutto.

#Comprendere i Requisiti di Calcolo

Dopo aver definito l'input e l'output atteso, il passo successivo è determinare l'hardware necessario per l'addestramento. In linea generale, si stima approssimativamente in base alla dimensione del modello e ai suoi parametri per trovare la configurazione giusta.

#Lavorare con Dati Proprietari

Usare dati closed-source per l'addestramento può portare a risultati migliori. I dati proprietari sono spesso più rilevanti rispetto ai dataset pubblicamente disponibili, rendendoli una risorsa preziosa per il fine tuning.

#Configurazioni per il Fine Tuning

Diverse configurazioni possono influenzare significativamente la velocità di addestramento e le prestazioni del modello. È essenziale trovare un equilibrio tra la dimensione del batch e la disponibilità di memoria.

#Gestione del Tempo nel Fine Tuning

Il tempo necessario per il fine tuning dipende in gran parte dalle dimensioni e dalla struttura del dataset. Per una maggiore efficienza, è fondamentale ridurre al minimo il padding e concentrarsi sull'uso della piena capacità del modello con chunk di dati ben organizzati.

#Gradienti e Gestione della Memoria

Gestire i gradienti durante l'addestramento è un'altra strategia per ottimizzare l'uso della memoria. Invece di aggiornare continuamente i parametri, il processo può essere regolato per risparmiare memoria e rendere il fine tuning più efficiente.

#Scegliere il Metodo Giusto per il Fine Tuning

Il fine tuning può essere costoso e richiedere molte risorse. Pertanto, utilizzare tecniche parametriche efficienti è spesso più adatto, specialmente quando si tratta di dataset più piccoli.

#Raccomandazioni per il Fine Tuning

Basandoci sui nostri risultati, abbiamo fatto diverse raccomandazioni. Prima, usare la metà della precisione per i modelli può risparmiare memoria. Secondo, se è disponibile un dataset limitato, utilizzare tecniche parametriche efficienti come LoRA può portare a risultati migliori. Terzo, per dataset più grandi, il fine tuning di tutti i parametri può essere fattibile ma richiede più risorse.

#Affrontare le Sfide durante il Fine Tuning

Anche se il fine tuning ha molti vantaggi, può anche portare a problemi come le allucinazioni, dove il modello genera risposte errate o senza senso. Per superare questo, sperimentare con diversi metodi di preparazione dei dati e tecniche di chunking può essere utile.

#Direzioni Future

Questo lavoro fornisce una base per ulteriori esplorazioni nel fine tuning degli LLM con dati proprietari. Nuove tecniche e metodi dovrebbero continuare a essere testati per migliorare sia la precisione che l'efficienza.

#Conclusione

In conclusione, fare fine tuning degli LLM per compiti specifici delle aziende richiede una considerazione attenta della preparazione dei dati, della gestione delle risorse e dei metodi di valutazione. Personalizzando i modelli alle esigenze aziendali, le organizzazioni possono migliorare le loro operazioni e i risultati.