LLM LC— Жизненный цикл модели большого языка
Как и у любого другого продукта, есть свой жизненный цикл, так и у LLM есть жизненный цикл, очень важно понимать все эти шаги при создании или интеграции LLM. Я буду продолжать добавлять шаги в жизненный цикл по мере продвижения в LLM!
Сбор данных. Для обучения LLM собирается разнообразный и обширный набор данных. Этот набор данных обычно состоит из огромного количества текста из различных источников, таких как книги, статьи, веб-сайты и другие текстовые материалы. Этап сбора данных направлен на сбор широкого спектра информации, чтобы предоставить модели всестороннее понимание человеческого языка. Я хотел бы поговорить о предвзятости данных и этике по этим темам сбора данных, потому что это начинается только со сбора данных.
Предварительная обработка. Перед обучением собранные данные проходят предварительную обработку. Это включает в себя очистку данных путем удаления ненужной или зашумленной информации, исправление ошибок, стандартизацию форматов и преобразование текста в подходящее представление для обучения модели.
Разработка архитектуры модели.Архитектура LLM тщательно разработана. Обычно это включает в себя методы глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или преобразователи, которые способны фиксировать сложные шаблоны и зависимости в языке.
Обучение: Фактический процесс обучения начинается с подачи предварительно обработанных данных в модель. Модель учится предсказывать следующее слово в последовательности на основе контекста предыдущих слов. Этот процесс повторяется несколько раз, при этом модель корректирует свои внутренние параметры с помощью обратного распространения ошибки и градиентного спуска, чтобы минимизировать ошибки прогнозирования.
Проверка и точная настройка: во время обучения часть данных обычно откладывается для проверки. Эти данные используются для оценки производительности модели на невидимых примерах и для точной настройки ее параметров. Этап проверки помогает убедиться, что модель не переоснащается (запоминание обучающих данных) и хорошо обобщается для новых входных данных.
Развертывание. После завершения процесса обучения обученный LLM готов к развертыванию. Его можно использовать для генерации текста, предоставления языковых услуг или выполнения определенных задач обработки естественного языка, в зависимости от его предполагаемого назначения.
Постоянное обслуживание и обновления. LLM постоянно дорабатываются и улучшаются даже после развертывания. Считается, что отзывы пользователей, новые источники данных и улучшения в архитектуре моделей повышают производительность, точность и возможности LLM.
Важно отметить, что обучение LLM — это ресурсоемкий процесс, который требует значительных вычислительных ресурсов и опыта. Кроме того, этические соображения, такие как обнаружение и устранение предвзятости, справедливое представление и ответственное использование, становятся все более важными аспектами жизненного цикла LLM, чтобы гарантировать, что модели разрабатываются и используются таким образом, который соответствует общественным ценностям и способствует справедливости и инклюзивности. Я отслеживаю интеграцию LLM в крупные организации, однако я все еще работаю над тем, как это работает с контрольным списком этики. Я поделюсь этическим контрольным списком для моделей LLM, как только пройду полный LLM LC. LLMLC следует рассматривать крупным предприятиям, поскольку оно является новым в строительстве, но если следовать правильному процессу в нужное время. Это может помочь ученым быстрее получать результаты для рынков, или я бы сказал, что время выполнения заказов Delver будет меньше.
Сайед Аббас
