Avatud mudelite peenhäälestamine oma andmetel

Suured keelemudelid saabuvad eeltreenituna tohutute avaliku interneti osade põhjal. See laius muudab need muljetavaldavalt üldotstarbelisteks — kuid üldotstarbeline ei ole sama mis ekspert. Kui teie äri vajab mudelit, mis mõistab teie sisemist taksonoomiat, kirjutab teie majastiilis või arutleb patenteeritud protsesside üle, avaneb kolm kohandamisteed: promptimine, retrieval-augmented generation (RAG) ja peenhäälestamine. Igal on oma koht ja õige valimine — või õige kombinatsioon — võib teha vahet prototüübi ja tootmissüsteemi vahel. Privonis aitab Euroopa organisatsioonidel seda valikut navigeerida ja seda täielikult oma infrastruktuuri piires ellu viia.

Kolm teed domeeni kohandamisele

Promptimine ei maksa midagi peale katse-eksituse, kuid jõuab kõva seinani: kontekstiaknas mahtub ainult teatud hulk ja mudelil võib puududa vajalik domeeniteadmine. RAG mööndab kontekstipiirangu, hankides päringuajal teadmebaasist asjakohased tükid ja andes need mudelile. See on võimas ja üllatavalt odav, kuid hangimise kvaliteet piirab vastuse kvaliteeti — kui õiget tükki ei leita, ei saa mudel selle kohta arutleda.

Peenhäälestamine kasutab teistsugust lähenemist: see uuendab mudeli kaale teie kureeritud andmekogumil, nii et domeeniteadmised muutuvad sisemiseks. Tulemuseks on mudel, mis vastab sisemisest asjatundlikkusest, mitte hangitud fragmentidest. See töötab tavaliselt paremini stiilitundlikel ülesannetel, struktureeritud väljunditel ja latentsuskriitilistel konveieritel, kus te ei saa endale lubada täiendavat hangimise edasi-tagasi. Miinus on kulu — nii GPU aja kui andmete ettevalmistuse osas —, seega tasub selle poole ulatuda siis, kui muud kaks meetodit on tasandanud.

Millal peenhäälestamine on õige valik

• Teie väljundid peavad järgima täpset vormingut (kliinilised märkused, juriidilised klauslid, struktureeritud JSON), mida promptimismallid ei suuda usaldusväärselt jõustada.
• Mudelil puudub järjepidevalt domeeni sõnavara, lühendid või tootenimed, mis kunagi ei ilmunud selle eeltreenimise korpuses.
• Latentsusnõuded välistavad hangimishüppe iga päringu juures.
• Soovite tihendada keeruka mitme-shot prompti nullvastuse käitumiseks kulu ja kiiruse jaoks.
• Destilleerite suuremat mudelit väiksemasse, odavamasse serva- või kohapealseks paigaldamiseks.

LoRA ja QLoRA: peenhäälestamine ilma andmekeskuse eelarveta

Täielik peenhäälestamine uuendab iga kaalu mudelis, mis on kümnetesse miljarditesse parameetritesse ulatuvate mudelite puhul keelav. Madala astme kohandamine (LoRA) mööndab seda, lisades tähelepanukihtidesse väikesed treenitavad maatriksid, külmutades samal ajal algsed kaalud. Treenitavate parameetrite arv langeb 100 või enama teguri võrra, kuid saadud mudel vastab enamike ülesannete puhul täieliku peenhäälestamise kvaliteedile või ületab seda. QLoRA lisab kvantimise — külmutatud baasmudelit laetakse 4-bitises täpsuses, vähendades GPU mälu nõudeid nii dramaatiliselt, et 70 miljardit parameetrit mudelit saab peenhäälestada ühel A100-l.

QLoRA-ga saab meeskond, kellel on üks A100, peenhäälestada tipptasemel avatud mudelit pärastlõunal — ilma pilvekonto, ilma andmeid hoonest välja saatmata.

Andmete ettevalmistamine: murdvõtme samm

Mudeli kvaliteet on piiratud andmete kvaliteediga. Enne treenimist töötab Privonis klientidega koos, et kureerida järelevalvega andmekogum sisend-väljund paaridest, mis esindavad täpselt soovitud käitumist. Tüüpilised allikad hõlmavad: ülevaatatud kliendisuhtlusi, parandatud mudeli väljundeid, ekspertide poolt märgistatud dokumente ja sünteesitud andmeid, mis on loodud tugevama õpetajamudeli poolt ja seejärel filtreeritud. Maht on vähem oluline kui mitmekesisus ja õigsus — tuhat hoolikalt kontrollitud näidet ületab sageli kümme tuhat mürarikast. Andmete puhastamise konveierid haldavad dubleerimist, pikkuse kärpimist ja formaadi normaliseerimist enne treenimist.

Hindamine: teadmine, millal olete valmis

Peenhäälestamine ilma range hindamiseta on optimeerimine pimedas. Kinnipeetud hindamiskogum — mida pole kunagi treenimise ajal nähtud — mõõdab, kas mudel on üldistanud või lihtsalt pähe õppinud. Mõõdikud sõltuvad ülesandest: ekstraheerimisel täpne vaste ja F1, kokkuvõtmisel ROUGE, avatud genereerimiseks inimeste eelistuse hinnangud. Privonis käivitab automatiseeritud hindamised pärast iga kontrollpunkti ja märgib katastroofilise unustamise — juhud, kus mudel omandab domeenioskuse, kuid kaotab üldise arutluse — lisades standardse võrdlustesti valimi igasse hindamiste komplekti.

Kaalud on teie omad

See on punkt, mis kaob sageli pilvepõhiste peenhäälestamise API-de aruteludes: kui peenhäälestame kolmanda osapoole teenuse kaudu, võivad saadud kaalud olla selle teenusepakkujaga lukustatud. Privonisega on baasmudelil avatud kaalud, treenimist käitatakse riistvaral, mida te kontrollite, ja LoRA adapter või ühendatud kontrollpunkt on teie oma — hoida, versiooni hallata ja paigaldada kus iganes soovite. See tähendab müüjasõltuvust puudub, tokenipõhist tasu mudelile, mille treenimise eest maksite, ei ole, ja teenusepakkuja ei riski treenida teie andmetel uuesti. Euroopa ettevõtete jaoks, kes käsitlevad tundlikku teavet, ei ole kaalude hoidmine tore lisavõimalus — see on halduse nõue.