Введение:
Языковые модели достигли значительных успехов в понимании и генерации естественного языка. Эти модели обучаются посредством сочетания предварительного обучения, точной настройки и обучения в контексте. В этом сообщении блога мы углубимся в эти три основных подхода, поймем их различия и изучим, как они способствуют процессу изучения языковых моделей.
Предварительная подготовка:
Предварительное обучение — это начальная фаза изучения языковых моделей. Во время предварительной подготовки модели подвергаются воздействию огромного количества неразмеченных текстовых данных, таких как книги, статьи и веб-сайты. Цель состоит в том, чтобы уловить основные шаблоны, структуры и семантические знания, присутствующие в текстовом корпусе.
Ключевые характеристики:
- Обучение без учителя. Предварительное обучение обычно представляет собой процесс обучения без учителя, когда модели учатся на неразмеченных текстовых данных без явных указаний или меток.
- Моделирование маскированного языка: модели обучаются предсказывать отсутствующие или замаскированные слова в предложениях, изучая контекстуальные отношения и фиксируя лингвистические шаблоны.
- Архитектура Transformer: при предварительном обучении часто используются архитектуры на основе Transformer, которые превосходно фиксируют долгосрочные зависимости и контекстную информацию.
Приложения. Предварительно обученные модели служат основой для широкого спектра задач обработки естественного языка, таких как классификация текста, распознавание именованных сущностей и анализ тональности. Они обеспечивают общее понимание языка и могут быть точно настроены для конкретных последующих задач.
Пример и варианты использования предварительного обучения. Предварительное обучение включает обучение языковой модели на большом массиве неразмеченных текстовых данных. Например, такую языковую модель, как GPT-3, можно предварительно обучить на наборе данных, содержащем миллионы книг, статей и веб-сайтов. Этот процесс позволяет модели фиксировать основные шаблоны, структуры и семантические знания, присутствующие в текстовых данных. После предварительной подготовки модель можно настроить для конкретных задач.
Некоторые наиболее популярные варианты использования предварительного обучения включают в себя:
- Генерация текста. Предварительно обученные модели могут генерировать связный и контекстуально релевантный текст, что делает их ценными для таких приложений, как чат-боты, виртуальные помощники и создание контента.
- Языковой перевод. Предварительно обученные модели можно настроить для задач машинного перевода, что позволяет им точно переводить текст с одного языка на другой.
- Анализ тональности. Путем точной настройки предварительно обученных моделей на наборах данных с пометкой тональности их можно использовать для классификации тональности текстовых входов, помогая в таких задачах, как анализ отзывов клиентов и мониторинг социальных сетей.
- Распознавание именованных сущностей. Предварительно обученные модели можно настроить для идентификации и извлечения именованных сущностей из текста, что упрощает выполнение таких задач, как распознавание сущностей в новостных статьях или юридических документах.
Точная настройка (SFT или RLHF):
Что такое тонкая настройка?
Тонкая настройка — это процесс дальнейшего обучения большой языковой модели (LLM) конкретной задаче или предметной области. Это можно сделать, используя LLM в качестве отправной точки, а затем обучив его на наборе размеченных данных для конкретной задачи или области. Тонкая настройка может повысить производительность LLM в конкретной задаче или области за счет корректировки весов модели для лучшего соответствия данным.
Контролируемая тонкая настройка (SFT)
SFT — это тип тонкой настройки, в котором для обучения LLM используются размеченные данные. Размеченные данные состоят из пар входных и выходных данных. Входные данные — это данные, которые будут переданы LLM, а выходные данные — это данные, которые LLM должен сгенерировать. SFT — относительно простой и эффективный способ тонкой настройки LLM.
Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF)
RLHF — это тип тонкой настройки, в котором для обучения LLM используется человеческая обратная связь. Отзывы людей можно собирать различными способами, например, с помощью опросов, интервью или исследований пользователей. RLHF — более сложный и трудоемкий способ тонкой настройки LLM, но он может быть более эффективным, чем SFT.
Какой метод следует использовать?
Наилучший метод тонкой настройки LLM зависит от ряда факторов, таких как доступность размеченных данных, доступное время и ресурсы, а также желаемая производительность. Если у вас есть размеченные данные, SFT — хороший вариант. Если у вас нет доступных размеченных данных или если вам нужно улучшить производительность LLM сверх того, что может достичь SFT, хорошим вариантом будет RLHF.
Преимущества тонкой настройки
Тонкая настройка LLM имеет ряд преимуществ. Тонкая настройка может повысить производительность LLM в конкретной задаче или области. Это может привести к лучшим результатам для таких задач, как генерация естественного языка, ответы на вопросы и перевод. Тонкая настройка также может сделать LLM более интерпретируемой, что может быть полезно для отладки и понимания поведения модели.
Следовательно, тонкая настройка является следующим шагом в процессе изучения языковых моделей. После предварительной подготовки модели настраиваются на размеченных данных для конкретной задачи, чтобы адаптировать свои знания к конкретной последующей задаче. Тонкая настройка позволяет моделям специализироваться и хорошо выполнять определенные задачи, используя предварительно обученные знания.
Ключевые характеристики:
- Трансферное обучение: тонкая настройка использует трансферное обучение, когда модели переносят изученные представления из предварительного обучения в целевую задачу.
- Данные для конкретной задачи: модели обучаются на помеченных данных, характерных для целевой задачи, таких как предложения с пометкой тональности или пары вопрос-ответ.
- Оптимизация на основе градиента. Точная настройка обычно включает методы оптимизации на основе градиента для обновления параметров модели на основе данных, специфичных для задачи.
Приложения: тонкая настройка позволяет моделям преуспеть в различных конкретных задачах обработки естественного языка, включая анализ тональности, ответы на вопросы, машинный перевод и генерацию текста.
Примеры и варианты использования тонкой настройки (SFT или RLHF). Тонкая настройка включает в себя использование предварительно обученной языковой модели и ее адаптацию к конкретным задачам с использованием помеченных данных для конкретных задач.
Пример. Предварительно обученная языковая модель, такая как BERT, может быть точно настроена на наборе данных отзывов клиентов, помеченных как положительные или отрицательные. Модель обучена точно предсказывать настроение отзывов на основе заданного текста.
Случаи использования:
- Анализ настроений: точно настроенные модели можно использовать для задач анализа настроений, таких как анализ отзывов клиентов, мониторинг настроений в социальных сетях и исследования рынка.
- Классификация текста: тонкая настройка позволяет моделям классифицировать текст по предопределенным категориям, что позволяет использовать такие приложения, как классификация тем, обнаружение спама и категоризация документов.
- Ответы на вопросы. Путем точной настройки пар вопрос-ответ можно использовать модели для ответа на конкретные вопросы в зависимости от заданного контекста, помогая в таких задачах, как поддержка клиентов и поиск информации.
Контекстное обучение:
Контекстное обучение — это новый подход, который сочетает в себе предварительное обучение и точную настройку, а также включает инструкции или подсказки для конкретных задач в процессе обучения. Модели учатся генерировать контекстуально релевантные ответы или результаты на основе данных инструкций, улучшая свою производительность при выполнении конкретных задач.
Ключевые характеристики:
- Контекстные подсказки: обучение в контексте включает в себя предоставление явных инструкций или подсказок, чтобы направлять поведение модели при генерации ответов или результатов.
- Обучение с подкреплением или структурированная обратная связь: обучение в контексте может включать методы обучения с подкреплением или структурированную обратную связь, чтобы направлять ответы модели.
- Итеративное обучение: модели проходят несколько итераций обучения, получая обратную связь и уточняя свои ответы на основе предоставленных подсказок.
Приложения: Контекстное обучение показало многообещающие результаты в различных задачах, включая ответы на вопросы, диалоговые системы, завершение текста и обобщение текста. Это позволяет моделям генерировать контекстуально согласованные и специфичные для задачи выходные данные.
Различия и отношения:
- Предварительное обучение фокусируется на неконтролируемом обучении на крупномасштабных немаркированных данных, фиксируя общее понимание языка.
- Тонкая настройка основывается на предварительном обучении и адаптирует модели к конкретным задачам с использованием помеченных данных для конкретных задач, обеспечивая специализированную производительность.
- Контекстное обучение включает в себя инструкции или подсказки для конкретных задач во время процесса обучения, направляя поведение модели и повышая производительность задачи.
Примеры и варианты использования контекстного обучения: контекстное обучение включает в себя обучение языковых моделей для создания контекстно-зависимых ответов на основе конкретных инструкций или подсказок.
Пример: языковая модель обучена генерировать вежливые и услужливые ответы на запросы клиентов. Обучение включает в себя структурированные подсказки и методы обучения с подкреплением, чтобы стимулировать соответствующие ответы.
Случаи использования:
- Чат-боты и виртуальные помощники: обучение в контексте позволяет чат-ботам и виртуальным помощникам давать более контекстуально соответствующие и полезные ответы на запросы пользователей, повышая удобство работы пользователей.
- Диалоговые системы. Включая контекстное обучение, модели могут генерировать связные и увлекательные разговоры, улучшая взаимодействие человека и компьютера в диалоговых системах.
- Персонализированные рекомендации. Контекстное обучение можно использовать для обучения моделей предоставлению персонализированных рекомендаций на основе пользовательских предпочтений и исторических данных, повышая точность и актуальность рекомендаций.
Вывод:
Языковые модели обучаются посредством сочетания предварительного обучения, тонкой настройки и обучения в контексте. Предварительное обучение фиксирует общее понимание языка, тонкая настройка моделей специализируется на конкретных задачах, а обучение в контексте включает в себя инструкции для конкретных задач для повышения производительности. Понимание этих подходов дает представление о различных этапах и методах, используемых в процессе изучения языковых моделей, что позволяет эффективно применять их в различных задачах обработки естественного языка.
