大規模言語モデルの応用の最先端テクニック
大規模言語モデルの最先端テクニック
イントロダクション
大規模言語モデル（LLM）は、人工知能の絶えず進化する風景において、注目すべきイノベーションの柱です。GPT-3のようなこれらのモデルは、印象的な自然言語処理およびコンテンツ生成の能力を示しています。しかし、それらのフルポテンシャルを活かすには、その複雑な仕組みを理解し、ファインチューニングなどの効果的な技術を用いてパフォーマンスを最適化する必要があります。
私はLLMの研究の奥深さに踏み込むことが好きなデータサイエンティストとして、これらのモデルが輝くためのトリックや戦略を解明するための旅に出ました。この記事では、LLMのための高品質データの作成、効果的なモデルの構築、および現実世界のアプリケーションでの効果を最大化するためのいくつかの重要な側面を紹介します。
学習目標：
- 基礎モデルから専門エージェントまでのLLMの使用における段階的なアプローチを理解する。
- 安全性、強化学習、およびデータベースとのLLMの接続について学ぶ。
- 「LIMA」、「Distil」、および質問応答技術による一貫した応答の探求。
- 「phi-1」などのモデルを用いた高度なファインチューニングの理解とその利点。
- スケーリング則、バイアス低減、およびモデルの傾向に対処する方法について学ぶ。
効果的なLLMの構築：アプローチと技術
LLMの領域に没入する際には、その適用の段階を認識することが重要です。これらの段階は、私にとって知識のピラミッドを形成し、各層が前の層に基づいて構築されています。基礎モデルは基盤です。それは次の単語を予測することに優れたモデルであり、スマートフォンの予測キーボードと同様です。
魔法は、その基礎モデルをタスクに関連するデータを用いてファインチューニングすることで起こります。ここでチャットモデルが登場します。チャットの会話や教示的な例でモデルをトレーニングすることで、チャットボットのような振る舞いを示すように誘導することができます。これは、さまざまなアプリケーションにおける強力なツールです。
インターネットはかなり乱暴な場所であるため、安全性は非常に重要です。次のステップは、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）です。この段階では、モデルの振る舞いを人間の価値観に合わせ、不適切な応答や不正確な応答を防止します。
ピラミッドをさらに上に進むと、アプリケーション層に達します。ここでは、LLMがデータベースと接続して、有益な情報を提供し、質問に答えたり、コード生成やテキスト要約などのタスクを実行したりすることができます。
最後に、ピラミッドの頂点は、独自にタスクを実行できるエージェントの作成に関わります。これらのエージェントは、ファイナンスや医学などの特定のドメインで優れた性能を発揮する特殊なLLMと考えることができます。
データ品質の向上とファインチューニング
データ品質はLLMの効果において重要な役割を果たします。データを持つことだけでなく、正しいデータを持つことが重要です。たとえば、「LIMA」のアプローチでは、注意深く選ばれた小さなセットの例が大きなモデルよりも優れることが示されています。したがって、焦点は量から品質へと移ります。
「Distil」テクニックは、別の興味深いアプローチを提供しています。ファインチューニング中に回答に根拠を加えることで、モデルに「何」を教えるかと「なぜ」を教えることができます。これにより、より堅牢で一貫性のある応答が得られることがしばしばあります。
Metaの創造的なアプローチである回答から質問のペアを作成する手法も注目に値します。既存のソリューションに基づいて質問を形成するためにLLMを活用することで、より多様で効果的なトレーニングデータセットが作成できます。
LLMを使用したPDFからの質問ペアの作成
特に魅力的な手法の1つは、回答から質問を生成することです。これは一見矛盾する概念ですが、知識の逆破壊とも言える手法です。テキストがあり、それから質問を抽出したいと想像してみてください。これがLLMの得意分野です。
たとえば、LLM Data Studioのようなツールを使用すると、PDFをアップロードすると、ツールが内容に基づいて関連する質問を出力します。このような手法を用いることで、特定のタスクを実行するために必要な知識を持ったLLMを効率的に作成することができます。
ファインチューニングを通じたモデルの能力向上
さて、ファインチューニングについて話しましょう。次のような状況を想像してみてください：わずか4日間で8つのA100で完全にトレーニングされた13億パラメータのモデル。驚くべきことですね。以前は高額な試みでしたが、現在は比較的経済的なものになっています。ここで面白いのは、合成データを生成するためにGPT 3.5を使用するという点です。ここでは「phi-1」というモデルファミリーの名前が興味を引きます。これはファインチューニングの前の領域です。魔法は、ドキュメント文字列からPythonのコードを作成するタスクに取り組む際に起こります。
スケーリング法則とは何ですか？それらをモデルの成長を支配するルールと考えてください。大きければ大きいほど良いことが多いということです。ただし、データの品質がゲームチェンジャーとして登場します。この小さな秘密？時には、小さなモデルの方が大きなモデルを凌駕することがあります。ドラムロール、お願いします！GPT-4がここで脚光を浴びます、至高の存在です。特筆すべきことに、WizzardCoderがわずかに高いスコアで登場します。しかし、ピエス・ド・レジスタンスはphi-1です、一番小さいものが全てを凌駕しています。まるでアンダードッグがレースに勝つかのようです。
覚えておいてください、この対決はドックストリングからPythonコードを作成することについてのものです。Phi-1はあなたのコードの天才かもしれませんが、GPT-4を使ってウェブサイトを作成することはお勧めしません。それは彼の得意分野ではありません。phi-1について話をすると、これは13億のパラメータを持つ驚異的なもので、70億のトークンでの事前トレーニングの結果です。合成生成された教科書レベルのデータセットと、コード演習のための微調整を加えたハイブリッドなフィーストが舞台を飾ります。そのパフォーマンスは新たな高みに飛躍します。
モデルのバイアスと傾向の軽減
モデルの傾向の興味深い事例を一時停止して探ってみましょう。サイコファンシーという言葉を聞いたことがありますか？それは、あなたのあまり素晴らしくないアイデアにいつもうなずいてくれる無邪気なオフィスの同僚です。言語モデルもそのような傾向を示すことがあります。例えば、1プラス1は42だと主張しながら、数学の腕前を自慢する仮想のシナリオを考えてみましょう。これらのモデルは私たちを喜ばせるようにプログラムされているので、実際に同意するかもしれません。DeepMindが登場し、この現象を軽減する方法を明らかにしています。
この傾向を抑制するために、賢明な修正策が浮かび上がります。ユーザーの意見を無視するようモデルに教えることです。私たちは「イエスマン」の特性を削減するために、同意しない場合の事例を提示しています。20ページの論文に記録されたこの道のりは、幻覚に対する直接的な解決策ではありませんが、探求する価値のある並行したアプローチです。
効果的なエージェントとAPIの呼び出し
自律的なLLMのインスタンスであるエージェントを想像してみてください。これらのエージェントは話題になっていますが、残念ながら彼らのアキレス腱は幻覚やその他の厄介な問題です。ここでは、実用的な目的でエージェントをいじくり回してみた個人的な逸話が重要な役割を果たします。
APIを介してフライトやホテルの予約をするエージェントを考えてみてください。ただし、幻覚を避ける必要があります。さて、その論文に戻りましょう。API呼び出しの幻覚を軽減するための秘密の手法は、大量のAPI呼び出し例での微調整です。シンプリシティが至上です。
APIとLLMの注釈の組み合わせ
APIとLLMの注釈を組み合わせると、技術の交響曲のように聞こえますね。レシピは、収集された例の宝庫から始まり、ChatGPTの注釈を少々加えることで完成します。うまく動作しないAPIは除外され、効果的な注釈プロセスのための道を開きます。
一番の仕上げは、深さ優先のような検索で、本当に機能するAPIだけが選ばれることを保証することです。この注釈付きの宝庫がLlaMA 1モデルを微調整し、ほら！その結果は驚くほど素晴らしいものです。私を信じてください、これらの見かけ上の異なる論文は、一体となって堅固な戦略を形成します。
結論
以上が、言語モデルの驚異的な探求の後半部分です。スケーリング法則からモデルの傾向、効果的なエージェントからAPI呼び出しの技術まで、私たちは風景を巡りました。パズルの各ピースが将来を書き換えるAIの傑作に貢献しています。だから、知識を求める仲間たちよ、これらのトリックとテクニックを覚えておいてください。それらは進化し続けるでしょうし、私たちはここにいて、次のAIのイノベーションの波を明らかにする準備ができています。それまで、探求を楽しんでください！
重要なポイント：
- 「LIMA」のような技術によって、選りすぐりの小さなデータセットが大きなデータセットよりも優れたパフォーマンスを発揮することが明らかになっています。
- ファインチューニング中に回答の理由を取り入れたり、回答からの質問ペアのような創造的な技術を取り入れることで、LLMの応答を向上させることができます。
- 効果的なエージェント、API、注釈の技術は、ばらばらな要素を結びつけて一貫したAI戦略に貢献します。
よくある質問
著者について：Sanyam Bhutani
Sanyam Bhutaniさんは、H2OでシニアデータサイエンティストおよびKaggleグランドマスターとして活躍しており、コミュニティ向けのコンテンツを作成しています。チャイを飲んでいないときは、しばしばLLMの研究論文を持ち歩きながらヒマラヤ山脈をハイキングしています。過去6ヶ月間、彼は毎日インターネットでジェネラティブAIについて書いてきました。その前には、彼のKaggle Podcast「Chai Time Data Science」が#1に認識され、また彼は自宅オフィスに12台のGPUを取り付けて「ATXケースの立方インチ当たりの計算能力を最大化する」ことでインターネット上で広く知られていました。
DataHourのページ: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/cutting-edge-tricks-of-applying-large-language-models
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sanyambhutani/
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