如何高效培训您的LLM?小规模实施的最佳实践
高效培训您的LLM:小规模实施的最佳实践指南
在关于大型语言模型(LLM)的最新进展的日常新闻洪流中,您可能会问:“我该如何训练我自己的模型?”如今,针对您特定需求的LLM正成为一项越来越重要的资产,但与其“大”规模相伴的是一定代价。LLM的惊人成功很大程度上归因于所谓的缩放定律,即模型的性能随参数数量和训练数据的规模增加而提高。GPT-4、Llama2和Palm2等模型是在世界上最大的集群上训练的,而训练一个全尺度模型所需的资源对于个人和小型企业来说通常是难以获得的。
高效训练LLM是一个积极研究的领域,重点是使其更快速、更节省内存和更节能。这里的效率定义为在模型的质量(例如性能)和其资源利用情况(“足迹”)之间实现平衡。本文将帮助您选择适合您需求的数据效率或模型效率训练策略。更深入地了解,最常见的模型及其参考资料在附图中进行了说明。
数据效率。提高训练的效率在很大程度上可以受到数据的战略选择的影响。一种方法是数据过滤,在训练之前对数据进行处理,形成一个包含足够信息的核心数据集,以实现与完整数据集相当的模型性能。另一种方法是课程学习,即在训练过程中有系统地安排数据实例。这可能意味着从简单示例开始逐渐过渡到复杂示例,或者反之亦然。此外,这些方法还可以自适应地形成整个训练过程中数据集的多样化采样分布。
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模型效率。获得高效模型的最直接方法是设计正确的架构。当然,这并不容易。幸运的是,我们可以通过神经架构搜索(NAS)和超参数优化等自动模型选择方法使任务更容易实现。有了正确的架构,通过模拟具有更少参数的大型模型的性能,可以引入效率。许多成功的LLM使用变压器架构,以其多级序列建模和并行化能力而闻名。然而,随着底层注意机制与输入大小的二次比例增加,管理长序列变得具有挑战性。该领域的创新包括增强注意机制、使用循环网络的长期记忆压缩和平衡局部和全局关注。
同时,参数效率方法可以用于为多个操作超载它们的利用。这包括例如在通用或递归变压器中出现的在相似操作之间共享权重以减少内存使用量的策略。稀疏训练只激活部分参数,利用“抽奖票假设”——即小型、高效训练的子网络可以与完全模型性能相媲美。
另一个关键方面是模型压缩,通过减少计算负载和内存需求来提高性能。这包括修剪不太重要的权重,知识蒸馏以训练更小的模型,以复制较大的模型,并进行量化以提高吞吐量。这些方法不仅优化了模型性能,还加快了推理时间,这在移动和实时应用中尤为重要。
训练设置。由于有大量可用数据,出现了两个常见的主题来使训练更有效。首先是预训练,在大型无标签数据集上以自我监督方式完成的第一步,使用如< a href=”https://www.xiaozhuai.com/6-important-pandas-operations-for-working-with-indexes.html”>Common Crawl – 入门之类的资源进行初始训练。接下来的“微调”阶段涉及在任务特定数据上进行训练。虽然可以从头开始预训练模型(例如BERT),然而使用现有模型(如bert-large-cased·Hugging Face)通常更为实际,除非是专门的情况。由于多数有效模型对于有限的资源来说太大无法持续训练,因此重点是参数高效微调(PEFT)。在PEFT的前沿是一些技术,如“适配器”,它在保持模型其余部分固定的同时引入其他层,并学习原始权重的独立“修饰器”权重,使用稀疏训练或低秩适应(LoRA)等方法。适应模型的最简单的入门点也许是启发式工程。在这里,我们保持模型不变,但以最优的方式选择提示,使模型对我们的任务生成最佳响应。最近的研究旨在使用额外的模型自动化该过程。
总之,训练LLMs的效率取决于聪明的策略,如谨慎选择数据、优化模型架构和创新的训练技术。这些方法使先进LLMs的使用民主化,使其对更广泛的应用和用户变得可取和实用。