SlackメッセージのLLM微調整

「スラックメッセージのLLM微調整方法」

編集者のコメント：Eli Chenはこの10月30日から11月2日までの期間にODSC Westのスピーカーです。ぜひ彼の講演「SlackメッセージでのLLMの微調整」もチェックしてください！

LLMの微調整は、HuggingFaceのライブラリのおかげで非常に簡単です。このチュートリアルでは、事前学習済みモデルを適応させて、Slackチャンネルからのチャット会話を模倣するテキストを生成する方法を説明します。Pythonに慣れていれば、このガイドから最大限の効果を得ることができます。

データの取得

まず、APIを使用してSlackからデータを取得します。潜り込む前に、ボットトークン、ユーザーID、およびチャンネルIDを手元に準備してください。これらを取得する方法がわからない場合は、こちらのクイックガイドをご覧ください。

• 「大きな言語モデルの操作（LLMOps）とは具体的に何ですか？」
• OpenAIがDALL-E 3を公開し、ユーザーはChatGPTで画像を生成することができます
• 「あなたのデータプロジェクトで行き詰まった、今後どうする？」

Slack WebClientを初期化し、fetch_messagesという関数を定義して、特定のユーザーIDでフィルタリングされた特定のチャットを取得します。

token = "YOUR_SLACK_BOT_TOKEN"channel_id = "CHANNEL_ID"user_id = "USER_ID"client = WebClient(token=token)def fetch_messages(channel_id):    messages = []    cursor = None    while True:        try:            response = client.conversations_history(channel=channel_id, cursor=cursor)            assert response["ok"]            for message in response['messages']:                if 'user' in message and message['user'] == user_id:                    messages.append(message['text'])            cursor = response.get('response_metadata',{}).get('next_cursor')            if not cursor:                break        except SlackApiError as e:            print(f"Error: {e.response['error']}")            break    return messagesall_messages = fetch_messages(channel_id)

関数fetch_messagesは、指定されたチャンネルの指定されたユーザーからのメッセージを含むリストall_messagesを返します。

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モデルの微調整

メッセージを収集した後、次のステップは、事前学習済みの言語モデルを微調整して、特定のユーザーの言語パターンを模倣することです。以下のコードは、HuggingFaceのtransformersライブラリを使用して、このプロセスを効率化しています。

# トークナイザとモデルを初期化tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  # パディングトークンをeos_tokenに設定model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")# 文字列をトークン化し、データセットオブジェクトを作成tokens = tokenizer(all_messages, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")dataset = Dataset.from_dict(tokens)# データコレータを作成data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(    tokenizer=tokenizer,    mlm=False,)# トレーニング引数を設定training_args = TrainingArguments(    output_dir="./output",    learning_rate=2e-4,)# Trainerを初期化trainer = Trainer(    model=model,    args=training_args,    data_collator=data_collator,    train_dataset=dataset,)# モデルの微調整trainer.train()

このコードを実行することで、GPT-2モデルを微調整して、ユーザーのメッセージを模倣するテキストを生成することができます。異なるモデルや学習率を試して、自分のニーズにより適したものに調整してみてください。

モデルのテスト

ファインチューニング後、ユーザーのメッセージを模倣するモデルの能力をテストしたくなるでしょう。以下のコードは、プロンプト「こんにちは」に基づいてテキストを生成する方法を示しています。

# テキストの生成
input_text = "こんにちは"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
# テキストのサンプルの生成
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1, temperature=1.0)
# テキストのデコードと印刷
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

さらに厳密な評価のために、BLEUスコアやパープレキシティなどのパフォーマンスメトリクスを追加することを検討してください。

結論

まとめると、ユーザーのSlackメッセージに対して事前学習された言語モデルをファインチューニングするための基本的な手順について説明しました。これは入門としての役割を果たしますが、インクリメンタルなダウンロード、ファインチューニングのハイパーパラメータの調整、ユーザーごとの会話モデルの開発、バイアスに対するより包括的な評価手法の組み込みなど、改善のための数多くのアプローチがあります。

もっと深く掘り下げるには、ODSC Westのトークに参加してください。1年間にわたる実際のトレーニング経験、興味深い奇妙な振る舞い、関連するリスクと緩和策についての洞察を共有し、議論します。

著者について

EliはCredo AIのCTO兼共同創設者です。彼はNetflixやTwitterなどの企業で安全でスケーラブルなソフトウェアを構築するチームをリードしてきました。Eliは何がどのように機能するのかを解明し、難しい問題をデバッグすることに情熱を持っています。ソフトウェアシステムを安全にするための暗号技術の使用や、分散システムアーキテクチャの設計など、常に新しい挑戦を学び、解決することに興奮しています。EliはUCバークレーで電気工学とコンピュータサイエンスの学位を取得しました。

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