Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà

Mục lục:

1. Giới thiệu
2. Khi nào nên tinh chỉnh LLM?
3. Các cách tiếp cận thay thế
4. Chuẩn bị dữ liệu
5. Tinh chỉnh Mistral 7B với Axolotl
6. Các siêu tham số và ảnh hưởng của chúng
7. Tài nguyên bổ sung

1. Giới thiệu

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) rất hiệu quả trong việc tạo văn bản và cung cấp thông tin. Tuy nhiên, chúng bị giới hạn bởi lượng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện.

Nếu bạn muốn LLM xử lý thông tin đặc thù cho doanh nghiệp của bạn, mô hình được huấn luyện sẵn sẽ không thể đáp ứng. Bạn có thể huấn luyện một mô hình mới, nhưng điều này đòi hỏi tài nguyên khổng lồ.

Tin tốt là bạn có thể sử dụng một mô hình hiện có như Llama, Mistral hoặc Phi và mở rộng kiến thức hoặc điều chỉnh hành vi và phong cách của nó bằng cách sử dụng dữ liệu riêng của bạn thông qua một quá trình gọi là tinh chỉnh.

Quá trình này vẫn cần nhiều tài nguyên tính toán so với suy luận, nhưng nhờ những tiến bộ như Low Rank Adaptation (LoRA) và biến thể lượng tử QLoRA, bạn có thể tinh chỉnh mô hình bằng một GPU duy nhất.

2. Khi nào nên tinh chỉnh LLM?

Tinh chỉnh có thể hữu ích trong các trường hợp sau:

• Thay đổi hành vi hoặc phong cách của mô hình
• Cải thiện khả năng xử lý thông tin cụ thể
• Ứng dụng mô hình cho các nhiệm vụ chuyên biệt

3. Các cách tiếp cận thay thế

Ngoài tinh chỉnh, bạn có thể sử dụng các cách tiếp cận khác để mở rộng khả năng và hành vi của LLM:

• Tìm kiếm tăng cường tạo (RAG): Cung cấp cho mô hình một thư viện hoặc cơ sở dữ liệu để tham khảo. Cách tiếp cận này dễ thiết lập, ít tốn kém về mặt tính toán và có thể trích dẫn nguồn.
• Kỹ thuật nhắc nhở: Dạy mô hình cách cư xử thông qua việc thiết lập các nhắc nhở. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu mô hình tránh trả lời các câu hỏi về sức khỏe hoặc tài chính.

4. Chuẩn bị dữ liệu

Dữ liệu là yếu tố quan trọng trong tinh chỉnh LLM. Dữ liệu cần được:

• Chuẩn bị cẩn thận: Làm sạch, xử lý và sắp xếp dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán.
• Phù hợp với mục tiêu tinh chỉnh: Chọn dữ liệu phù hợp với nhiệm vụ bạn muốn thực hiện.

5. Tinh chỉnh Mistral 7B với Axolotl

Hướng dẫn này sử dụng QLoRA để tinh chỉnh Mistral 7B. Axolotl là một công cụ mã nguồn mở giúp bạn tinh chỉnh LLM một cách dễ dàng.

6. Các siêu tham số và ảnh hưởng của chúng

Trong tinh chỉnh LLM, có nhiều siêu tham số ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện. Hiểu cách các siêu tham số hoạt động giúp bạn điều chỉnh hiệu suất của mô hình.

7. Tài nguyên bổ sung

Nhiều tài nguyên trực tuyến có thể giúp bạn tinh chỉnh LLM hiệu quả hơn.

Lưu ý: Hướng dẫn này cung cấp thông tin tổng quan về tinh chỉnh LLM. Để tìm hiểu thêm về các khía cạnh cụ thể, hãy tham khảo các tài liệu và hướng dẫn chi tiết hơn.