Как дообучить большую языковую модель: пошаговая инструкция

Дообучение большой языковой модели (LLM) — это процесс адаптации предварительно обученной модели к конкретным задачам или стилю путём дальнейшего обучения на целевом наборе данных. Этот метод позволяет модели не только обладать общеизвестными фактами, но и воспроизводить определённый тон, структуру и форматирование, что отличает его от метода дополненной генерации данных (RAG). RAG предполагает предоставление модели дополнительного контекста для получения ответов, но не изменяет её стилистический подход. Например, если модель обучается на собственных расшифровках видео с YouTube, как Llama 3 8B, она может генерировать тексты в уникальном стиле автора, включая его словесные обороты и даже шутки.

Процесс дообучения больших языковых моделей включает сбор исходных данных, их подготовку в формате JSONL, настройку задачи на платформе, например Nebius, выбор базовой модели, такой как Llama 3 с 8B или 70B параметрами, и запуск процесса обучения с использованием адаптеров типа LoRA (низкоранговая адаптация). После успешного обучения модель развёртывается и тестируется в изолированной среде, например Nebius Sandbox. Отсутствие дообучения приводит к тому, что даже мощные модели могут не улавливать уникальный стиль пользователя, например, добавлять хештеги в твиты, что не соответствует авторской манере.

Что такое дообучение и чем оно отличается от дополненной генерации данных (RAG)

Дообучение, или fine-tuning, представляет собой метод обучения большой языковой модели (LLM), направленный не на расширение её знаний, а на адаптацию к определённому стилю, тону, структуре и формату изложения информации. Это можно сравнить с тем, как если бы вы наняли сценариста для своего YouTube-канала, который, обладая всей необходимой информацией, учился бы говорить и писать именно в вашей манере. Модель, прошедшая дообучение, начнёт естественным образом воспроизводить ваши словесные обороты, предпочтения в форматировании и даже специфические шутки.

Метод дополненной генерации данных (RAG), или Retrieval-Augmented Generation, является другим подходом к обогащению работы языковых моделей. RAG позволяет модели получать дополнительный контекст и детали из внешних источников данных. Например, при загрузке PDF-файлов или текстовых документов в чат-бот, модель использует их для ответа на ваши вопросы. Это похоже на предоставление сценаристу огромного справочника с фактами, из которого он может черпать информацию, но этот метод не изменяет его стилистический подход.

Таким образом, основное различие между дообучением и RAG заключается в фокусе: RAG направлен на предоставление модели дополнительных сведений для генерации ответов, тогда как дообучение изменяет сам "голос" модели, её манеру изложения.

Сравнительный анализ дообучения и RAG

Для лучшего понимания различий между этими двумя подходами рассмотрим ключевые аспекты:

Когда выбирают дообучение

Выбор в пользу дообучения обусловлен конкретными задачами, требующими глубокой стилистической адаптации. Этот метод необходим, когда требуется, чтобы языковая модель:

• Воспроизводила уникальный авторский стиль, включая характерные слова, фразы, интонации и даже юмор.
• Соблюдала строгие корпоративные стандарты коммуникации, включая специфическое форматирование и манеру подачи информации.
• Генерировала контент, который должен быть неотличим от человеческого, например, для создания персонализированных маркетинговых материалов или сценариев.

Без дообучения, даже самые мощные модели, такие как Llama 3 (8B или 70B параметров), могут не улавливать нюансы индивидуального стиля. Например, без специальной настройки модель может добавлять хештеги в твиты, что не соответствует манере многих пользователей, не использующих их в своей повседневной коммуникации. Достижение желаемого "голоса" модели является главной причиной применения методов дообучения.

Обзор практического кейса: дообучение модели на собственных твитах

Дообучение больших языковых моделей (БЯМ) на персональных данных является эффективным подходом для достижения уникальной стилистической точности в генерируемом контенте. Рассмотрим практический пример такого дообучения, целью которого стало создание БЯМ, способной генерировать твиты в индивидуальном стиле пользователя платформы X (ранее Twitter).

Предварительная подготовка и анализ существующих кейсов

Перед тем как приступить к дообучению на собственных твитах, полезно изучить опыт адаптации БЯМ для других целей. Например, создание модели, обученной на расшифровках видео с YouTube, демонстрирует возможность БЯМ воспроизводить авторский стиль, включая характерные обороты речи, шутки и особенности форматирования. В демонстрационном примере на платформе Nebius была использована модель Llama 3 8B Instruct, обученная на 100 часах видеоконтента. Такая дообученная модель способна формировать сценарии, которые по стилю неотличимы от тех, что были бы написаны самим автором.

Сравнение работы дообученной модели с базовой, необученной версией (например, Llama 3 70B Instruct) выявляет существенные различия. Базовая модель генерирует более общие, «нейтральные» тексты, в то время как дообученная версия воспроизводит специфические выражения и даже призывы к действию, присущие автору. Это подтверждает, что дообучение эффективно «прививает» модели требуемый «голос», в отличие от методов, которые лишь предоставляют дополнительный контекст, не изменяя саму манеру изложения.

Обоснование выбора дообучения для твитов

Дообучение является предпочтительным методом, когда необходимо, чтобы генерируемый текст максимально соответствовал личному стилю. В случае с твитами это означает не только использование специфической лексики и структуры предложений, но и отказ от нежелательных элементов, таких как хештеги, которые могут быть чужды авторской манере. Базовые модели могут добавлять хештеги автоматически, поскольку они часто встречаются в обучающих данных, но дообучение позволяет исключить такие явления.

Выбор модели и платформы

Для дообучения была выбрана платформа Nebius из-за её удобства и функциональности. В качестве базовой модели для твитов была рассмотрена Llama 3 8B Instruct, поскольку она более компактна, быстрее и дешевле в эксплуатации по сравнению с Llama 3 70B Instruct. Это связано с тем, что твиты представляют собой короткие текстовые фрагменты, не требующие такой глубокой связности (coherency) и способности к генерации длинного связного контента, как сценарии видео или статьи. Модель Llama 3 8B Instruct обеспечивает высокую стилистическую точность для коротких сообщений, даже если её возможности по работе с длинными текстами ограничены.

Параметры обучения, такие как LoRA (низкоранговая адаптация), размер пакета (8), скорость обучения (0.001), количество эпох (11), коэффициент прогрева (0.03), снижение веса (0.01) и максимальная норма градиента (1), были настроены для оптимизации процесса. Выбранное количество эпох (11) считается достаточным для достижения хорошего результата без переобучения модели, что было подтверждено на практике.

Шаг 1: Сбор данных для обучения — выгрузка архива из X (Twitter)

Первый и основополагающий этап в процессе адаптации большой языковой модели (БЯМ) к вашему уникальному стилю — это сбор релевантных данных. Для дообучения модели на ваших твитах необходимо получить полный архив вашей активности с платформы X (ранее Twitter). Этот архив станет основой для обучения БЯМ, позволяя ей уловить нюансы вашей манеры изложения.

Пошаговая инструкция по выгрузке архива данных из X (Twitter)

Для успешной выгрузки данных выполните следующие действия:

1. Авторизация в аккаунте: Войдите в свою учётную запись на платформе X.

2. Доступ к настройкам: В меню навигации выберите пункт "Дополнительно", затем перейдите в "Настройки и конфиденциальность".

3. Запрос архива данных: В разделе "Ваша учётная запись" найдите и выберите опцию "Загрузить архив ваших данных".

4. Подтверждение личности: Система запросит ввод пароля для подтверждения вашей личности. После ввода пароля вы сможете нажать кнопку для скачивания архива.

5. Ожидание обработки: После запроса платформа X начнёт подготовку вашего архива. Обратите внимание, что процесс может занять до 24 часов, прежде чем ссылка на загрузку будет отправлена на ваш привязанный адрес электронной почты. Это стандартная процедура платформы X, которую необходимо учитывать при планировании дообучения.

6. Загрузка архива: После получения уведомления на электронную почту вы сможете перейти по ссылке и загрузить свой архив данных.

Извлечение и анализ данных из архива

После загрузки архива, который может достигать значительных объёмов (например, 13 гигабайт), необходимо извлечь файл с вашими твитами.

• Распаковка архива: Загруженный ZIP-файл содержит несколько папок. Распакуйте его в удобное для вас место.
• Поиск файла tweets.js: Внутри распакованной папки "data" вы найдёте файл под названием "tweets.js". Этот файл содержит все ваши твиты.
• Предварительный просмотр данных: Откройте файл "tweets.js" в любом текстовом редакторе. Вы увидите ваши твиты, включая ретвиты и ответы. Важно отметить, что X может экспортировать только ограниченное количество символов для каждого твита (обычно от 140 до 280), даже если исходный твит был длиннее. Несмотря на это ограничение, объём данных, как правило, достаточен для эффективного дообучения модели и достижения высокой стилистической точности.

После получения файла "tweets.js" вы готовы перейти к следующему шагу — подготовке данных для дообучения.

Шаг 2: Подготовка данных с помощью ChatGPT для формата JSONL

После успешной выгрузки архива ваших данных с платформы X (Twitter) следующим ключевым этапом является подготовка этих данных для дообучения. Большие языковые модели (БЯМ), особенно при использовании таких платформ, как Nebius, требуют специфического формата данных, называемого JSONL (JSON Lines). Этот формат позволяет модели эффективно понимать, как соотносятся входные запросы (подсказки) и ожидаемые ответы (твиты в вашем стиле).

Использование ChatGPT для преобразования данных

Процесс преобразования файла tweets.js в формат JSONL можно значительно упростить с помощью современных языковых моделей, таких как ChatGPT. Это позволяет автоматизировать рутинные задачи по форматированию и структурированию данных.

Процесс конвертации включает следующие шаги:

1. Загрузка файла tweets.js в ChatGPT: Создайте новый чат в ChatGPT и загрузите полученный файл tweets.js. Это действие предоставит языковой модели доступ к вашим исходным данным.

2. Формулировка запроса для ChatGPT: Чтобы получить желаемый результат, необходимо чётко сформулировать задачу для ChatGPT. Пример оптимального запроса может выглядеть так:

   • "В прикреплённом файле JavaScript собраны все мои твиты с аккаунта X. Создайте скрипт, который преобразует это в правильный формат JSONL для тонкой настройки модели. Система должна проанализировать твит и придумать подсказку, которая могла бы его сгенерировать. Например, создайте твит о браузере Perplexity Comet в стиле [Ваше имя]. Затем программа должна отформатировать весь документ в соответствующий формат JSONL, требуемый Nebius. В итоге у меня должно получиться два файла. Один набор данных содержит обучающий набор JSONL с 90% данных, а другой, проверочный, включает оставшиеся 10% данных."

3. Уточнение и фильтрация данных: При первоначальном преобразовании ChatGPT может включить в обучающий набор не только ваши оригинальные твиты, но и ваши ответы на твиты других пользователей, а также ретвиты. Это может привести к тому, что модель будет генерировать твиты с упоминаниями других пользователей (@пользователь), что может не соответствовать вашему стилю. Для избежания подобных нежелательных результатов, необходимо уточнить запрос к ChatGPT, добавив инструкцию по фильтрации, например:

   • "Удалите все ответы и добавьте в набор данных только те твиты, которые я написал на своей основной странице".

   Такой подход поможет получить более чистый и релевантный набор данных для дообучения, гарантируя, что модель будет генерировать контент исключительно в вашем оригинальном стиле.

4. Ожидание обработки и загрузка файлов: Процесс обработки данных ChatGPT может занять некоторое время (от нескольких минут до четверти часа, в зависимости от объёма данных). По завершении вы получите два файла: обучающий JSONL-файл (train.jsonl) и проверочный JSONL-файл (val.jsonl).

Структура JSONL-файла для дообучения

JSONL (JSON Lines) – это формат, где каждая строка представляет собой отдельный JSON-объект. Для дообучения больших языковых моделей каждый JSON-объект обычно содержит пару "подсказка" (prompt) и "ожидаемый результат" (completion). Подсказка – это входной текст, который вы подадите модели, а ожидаемый результат – это то, что модель должна сгенерировать в ответ, соблюдая ваш стиль.

Пример структуры JSONL-файла:

{"prompt": "Создайте твит о последних новостях искусственного интеллекта.", "completion": "Искусственный интеллект продолжает удивлять! Новые прорывы в машинном обучении открывают невероятные перспективы. Кто бы мог подумать, что мы дойдём до такого? #ИИ #Технологии"} {"prompt": "Напишите твит о своих впечатлениях от фильма 'Дюна'.", "completion": "Только что посмотрел 'Дюну' и это просто кинематографический триумф! Атмосфера, масштаб, музыка — всё на высшем уровне. Однозначно рекомендую! 🚀 #Кино #Дюна"}

В данном случае, ChatGPT анализирует каждый твит из вашего файла tweets.js и на его основе генерирует соответствующую подсказку и ожидаемый ответ в формате JSONL. Это обеспечивает точное соответствие между запросом и желаемым стилем генерации.

Разделение данных на обучающий и валидационный наборы

Разделение данных на обучающий и валидационный наборы является критически важным шагом для эффективного дообучения модели. Это позволяет не только обучить модель, но и проверить её эффективность на данных, которые она ранее не видела.

• Обучающий набор (train.jsonl): Составляет около 90% от общего объёма данных. Модель использует этот набор для изучения вашего стиля, синтаксиса и характерных выражений. На этом этапе происходит основная адаптация модели.

• Валидационный набор (val.jsonl): Составляет около 10% от общего объёма данных. Этот набор служит для проверки производительности модели в процессе обучения. Сравнивая результаты модели с данными из валидационного набора, можно отслеживать, насколько хорошо модель обобщает полученные знания и не происходит ли переобучение. Это помогает оценить, насколько близко модель приближается к желаемому стилю на новых, неизвестных ей данных. Обучение происходит на 90% данных, а оставшиеся 10% используются для перепроверки работы и сравнения результатов с данными из проверочного набора.

Тщательная подготовка и форматирование данных обеспечивают фундамент для успешного дообучения большой языковой модели, позволяя ей не просто генерировать текст, а делать это в уникальной и узнаваемой манере.

Разделение данных на обучающий и валидационный наборы

В процессе дообучения больших языковых моделей (БЯМ) крайне важно правильно распределить собранные данные между обучающим и валидационным наборами. Это необходимо для того, чтобы модель не только эффективно освоила заданный стиль и манеру изложения, но и чтобы можно было объективно оценить её производительность на данных, которые она не видела в процессе обучения, предотвращая, таким образом, переобучение. Переобучение приводит к тому, что модель идеально подстраивается под обучающие данные, но теряет способность эффективно работать с новыми, незнакомыми ей входными данными.

Назначение обучающего набора

Обучающий набор данных представляет собой основную часть всего собранного материала. Именно на этих данных большая языковая модель проходит фазу тонкой настройки, или дообучения. Цель этого этапа – адаптация внутренних параметров модели таким образом, чтобы она максимально точно воспроизводила стилистические особенности исходного контента. При использовании файлов в формате JSONL, содержащих пары "подсказка" и "ожидаемый результат", модель учится ассоциировать определённые запросы с желаемым стилем ответов. Этот набор данных служит фундаментом для изучения следующих аспектов:

• Лексические предпочтения: специфические слова, фразы, идиомы, используемые автором.
• Синтаксические конструкции: характерное построение предложений, сложность или простота изложения.
• Стилистика и тон: формальная или неформальная речь, наличие юмора, иронии или эмоциональной окраски.
• Структура и форматирование: использование абзацев, списков, заглавных букв и других элементов оформления, например, отсутствие хештегов в твитах, если это соответствует вашему стилю.

Обычно обучающий набор составляет большую часть от общего объёма данных, например, около 90%. Это гарантирует, что модель получит достаточное количество примеров для глубокой адаптации к вашему стилю.

Назначение валидационного набора

Валидационный набор данных – это меньшая часть от общего объёма, которая отделяется от обучающего набора и не используется в процессе прямого обучения модели. Его основная функция – служить контрольной точкой для оценки качества обучения и обнаружения признаков переобучения. На этом наборе данных модель периодически тестируется, и результаты сравниваются с ожидаемыми. Это позволяет:

• Оценить обобщающую способность модели: насколько хорошо она переносит полученные знания на новые, ранее не виденные данные.
• Мониторить процесс обучения: если точность на валидационном наборе начинает снижаться, в то время как на обучающем она продолжает расти, это является признаком переобучения, когда модель начинает "запоминать" тренировочные данные вместо того, чтобы учиться извлекать из них общие закономерности.
• Оптимизировать гиперпараметры: результаты на валидационном наборе помогают принять решение о корректировке таких параметров, как количество эпох обучения или скорость обучения.

Примерное соотношение для валидационного набора – около 10% от общего объёма данных. Этого количества, как правило, достаточно для адекватной проверки без значительного сокращения объёма обучающих данных. Важно отметить, что, как показывает практика, даже незначительные отклонения в соотношении, например, использование 80% для обучения и 10% для валидации, не оказывают существенного негативного влияния на конечный результат дообучения.

Принципы разделения данных

Корректное разделение данных на обучающий и валидационный наборы обеспечивает стабильность и высокую эффективность дообученной модели. Такой подход позволяет создать модель, которая не только генерирует контент в вашем уникальном стиле, но и делает это качественно на значительном объёме нового материала.

Основные аспекты разделения данных:

• Исключение дубликатов: Перед разделением необходимо убедиться в отсутствии повторяющихся записей в исходном наборе данных, чтобы избежать предвзятости.
• Случайная выборка: Распределение данных должно быть случайным, чтобы оба набора были репрезентативными и отражали всё многообразие исходной информации.
• Сохранение характеристик: Важно, чтобы статистические характеристики (например, распределение длины твитов, частота определенных слов) были схожи в обоих наборах.

Таким образом, тщательно подготовленные и разделённые данные являются залогом успешного дообучения большой языковой модели, позволяя ей достигать высокой стилистической точности и гибкости в генерации контента.

Шаг 3: Настройка задачи дообучения на платформе Nebius

После тщательной подготовки данных в формате JSONL следующим этапом является настройка задачи дообучения непосредственно на платформе. Nebius предоставляет удобный интерфейс для загрузки данных и конфигурирования параметров обучения, что делает процесс адаптации большой языковой модели (БЯМ) доступным.

Пошаговая инструкция по настройке задачи дообучения в Nebius

Для успешной настройки задачи дообучения выполните следующие шаги:

1. Переход на платформу Nebius: Откройте веб-браузер и перейдите по адресу tokenfactory.nebius.com. После авторизации вы попадаете на главную страницу платформы.
2. Доступ к разделу дообучения: В меню навигации выберите раздел, предназначенный для дообучения моделей, обычно он называется "Тонкая настройка" или "Fine-tuning".
3. Создание нового задания: На странице дообучения найдите и нажмите кнопку "Создать задание" (Create Job). Это инициирует процесс настройки новой задачи.
4. Загрузка обучающих данных: В соответствующем разделе интерфейса загрузите файл train.jsonl. Этот файл содержит основной массив данных, на котором будет обучаться БЯМ.
5. Загрузка проверочных данных: Загрузите файл val.jsonl. Этот файл необходим для оценки эффективности обучения и предотвращения переобучения модели путём сравнения её результатов с ожидаемыми.
6. Продолжение настройки: После загрузки обоих файлов нажмите кнопку "Продолжить" (Continue) для перехода к следующему этапу конфигурации.

Выбор базовой модели: Llama 3 8B против 70B

Выбор базовой модели является критически важным шагом, поскольку он влияет на производительность, стоимость и скорость дообучения. Nebius предлагает различные модели для дообучения, включая популярные Llama 3 8B Instruct и Llama 3 70B Instruct. Важно выбрать модель, которая соответствует вашим задачам и бюджету.

• Тип обучения: Для дообучения на платформе Nebius рекомендуется использовать адаптеры, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation), которые обеспечивают более быстрое и экономичное обучение без ущерба для эффективности.
• Модели с быстрым развёртыванием: Чтобы иметь возможность использовать дообученную модель непосредственно в Nebius, выбирайте те, которые поддерживают развёртывание в один клик. В противном случае вам придётся самостоятельно загружать веса модели и запускать её локально или на других облачных сервисах.

Для удобства выбора приведём сравнительную таблицу моделей:

Как показывает опыт, для таких задач, как генерация твитов, модель Llama 3 8B Instruct является предпочтительной. Она компактнее, быстрее и дешевле в эксплуатации, обеспечивая при этом достаточную стилистическую точность для коротких сообщений.

Конфигурация параметров обучения: LoRA и гиперпараметры

Настройка гиперпараметров является ключевым этапом для оптимизации процесса дообучения. От их правильного выбора зависит, насколько эффективно модель освоит ваш стиль и не переобучится. На платформе Nebius для дообучения используется метод LoRA (Low-Rank Adaptation), который позволяет эффективно адаптировать модель к новым данным.

Рекомендуемые параметры обучения, основанные на практическом опыте, включают:

• Тип обучения: LoRA (Low-Rank Adaptation). Этот метод позволяет достичь высоких результатов при меньших затратах времени и ресурсов.
• Размер пакета (Batch Size): 8. Этот параметр определяет количество обучающих примеров, обрабатываемых за одну итерацию обучения.
• Скорость обучения (Learning Rate): 0.001. Это шаг, с которым модель корректирует свои веса во время обучения.
• Количество эпох (Epochs): 11. Эпоха – это один полный проход по всему обучающему набору данных. Оптимальное количество эпох предотвращает как недообучение, так и переобучение.
• Коэффициент прогрева (Warmup Ratio): 0.03. Определяет долю начальных шагов обучения, в течение которых скорость обучения постепенно увеличивается до максимального значения.
• Снижение веса (Weight Decay): 0.01. Механизм регуляризации, предотвращающий переобучение путём уменьшения весов модели.
• Максимальная норма градиента (Max Gradient Norm): 1. Ограничение изменения градиентов для стабилизации процесса обучения.
• Включение упаковки (Packing): Активируется для более эффективного использования ресурсов.
• Параметры LoRA:
  • LoRA Rank: 16. Ранг низкоранговых матриц, используемых для адаптации.
  • LoRA Alpha: 32. Множитель, масштабирующий LoRA веса.
  • LoRA Dropout: 0.05. Вероятность обнуления некоторых элементов во время обучения LoRA для предотвращения переобучения.
• Суффикс названия выходной модели: Укажите осмысленное имя (например, "твитыМВ"), чтобы легко идентифицировать дообученную модель среди других.

После ввода всех параметров нажмите кнопку "Продолжить". Если процесс требует ключи API для весов и смещений, и вы не планируете их использовать, вы можете пропустить этот шаг, нажав "Создать вакансию" (Create Job). После этого задача дообучения будет запущена, и вы сможете отслеживать её выполнение.

Шаг 4: Запуск и мониторинг процесса обучения

После тщательной настройки всех параметров и выбора базовой модели можно переходить к запуску процесса обучения. На платформе Nebius этот этап включает активацию задачи и последующий мониторинг её выполнения. Этот процесс позволяет отследить прогресс дообучения и при необходимости оперативно скорректировать параметры.

Запуск задачи дообучения

После конфигурирования всех необходимых параметров, таких как тип обучения (LoRA), размер пакета, скорость обучения, количество эпох, коэффициенты прогрева и снижения веса, а также параметры LoRA (ранг, альфа, отсев/дропаут), вы готовы к запуску. Нажмите кнопку "Создать задание" (Create Job) в интерфейсе Nebius. Это действие инициирует процесс дообучения вашей большой языковой модели (БЯМ).

Важно помнить, что если на предыдущем этапе платформа запрашивает ключи API для весов и смещений, но вы не планируете использовать их для автономной работы модели, этот шаг можно пропустить, нажав "Создать задание" напрямую. Платформа начнёт подготовку ресурсов и запуск процесса обучения.

Мониторинг процесса обучения и его продолжительность

Время, необходимое для завершения дообучения, может варьироваться. Оно зависит от нескольких ключевых факторов:

• Размер базовой модели: Более крупные модели, например Llama 3 70B Instruct, требуют больше времени, чем компактные Llama 3 8B Instruct.
• Объём обучающих данных: Чем больше данных вы загрузили, тем дольше будет длиться процесс.
• Количество эпох: Каждая эпоха представляет собой полный проход по всему обучающему набору данных, поэтому увеличение числа эпох напрямую увеличивает время обучения.
• Нагрузка на платформу: Время обработки может зависеть от текущей загруженности серверов платформы Nebius.

В среднем процесс дообучения может занимать от 10 минут до 4 часов. В некоторых случаях, при использовании большого объёма данных (например, 27 миллионов токенов для обучения модели Llama 3 70B Instruct на расшифровках видео с YouTube), процесс может достигать нескольких часов.

Наблюдение за метриками обучения является ключевым аспектом мониторинга. Успешное обучение модели характеризуется уменьшением обучающих потерь (loss) с каждой эпохой. Это указывает на то, что модель эффективно усваивает стилистические особенности предоставленных данных. При этом валидационные потери могут расти, что является показателем того, что модель начинает чрезмерно подстраиваться под обучающие данные, вплоть до переобучения. Идеальное состояние — это снижение потерь на обучающем наборе при сохранении приемлемых потерь на валидационном наборе.

Стоимость дообучения

Затраты на дообучение, как уже упоминалось, напрямую зависят от выбранной базовой модели и объёма обрабатываемых данных. Для моделей Llama 3 8B Instruct стоимость может составлять около 0.40 USD за миллион токенов. Для более крупных моделей, таких как Llama 3 70B Instruct, эта стоимость значительно возрастает, достигая примерно 2.80 USD за миллион токенов.

Примерные затраты на дообучение:

• Дообучение Llama 3 8B Instruct на 6.43 миллиона токенов твитов может обойтись примерно в 2.56 USD.
• Дообучение Llama 3 70B Instruct на 27 миллионах токенов расшифровок видео на YouTube может стоить около 75 USD.

Выбор между меньшей и большей моделью, таким образом, является компромиссом между точностью, скоростью и стоимостью. Для коротких сообщений, таких как твиты, модель Llama 3 8B Instruct предлагает оптимальное соотношение цена/качество, обеспечивая высокую стилистическую точность при относительно низких затратах.

После успешного завершения обучения вы сможете развернуть дообученную модель и использовать её в своей работе, генерируя контент в заданном уникальном стиле.

Конфигурация параметров обучения: LoRA и гиперпараметры

Настройка гиперпараметров является ключевым этапом для оптимизации процесса дообучения больших языковых моделей (БЯМ). От их правильного выбора зависит, насколько эффективно модель освоит ваш стиль и не переобучится. Переобучение приводит к тому, что модель идеально подстраивается под обучающие данные, но теряет способность эффективно работать с новыми, незнакомыми ей входными данными. На платформе Nebius для дообучения используется метод LoRA (Low-Rank Adaptation), который позволяет эффективно адаптировать модель к новым данным.

LoRA, или низкоранговая адаптация, позволяет модифицировать модель, добавляя небольшое количество обучаемых параметров, вместо того чтобы переобучать все параметры большой базовой модели. Это значительно снижает вычислительные затраты и время обучения, сохраняя при этом высокую эффективность адаптации.

Рекомендуемые параметры обучения на платформе Nebius

На основе практического опыта были определены оптимальные значения для ряда гиперпараметров, обеспечивающих сбалансированное обучение и предотвращение переобучения:

• Тип обучения: LoRA (низкоранговая адаптация). Этот метод позволяет достичь высоких результатов при меньших затратах времени и ресурсов, что критически важно для экономичной и быстрой адаптации БЯМ.
• Размер пакета (Batch Size): 8. Этот параметр определяет количество обучающих примеров, обрабатываемых за одну итерацию обучения. Оптимальный размер пакета способствует стабильности процесса обучения.
• Скорость обучения (Learning Rate): 0.001. Это шаг, с которым модель корректирует свои веса во время обучения. Корректный выбор скорости обучения позволяет модели эффективно находить оптимальные значения параметров.
• Количество эпох (Epochs): 11. Эпоха – это один полный проход по всему обучающему набору данных. Оптимальное количество эпох (например, 11, как показал опыт) предотвращает как недообучение (когда модель недостаточно освоила данные), так и переобучение.
• Коэффициент прогрева (Warmup Ratio): 0.03. Этот параметр определяет долю начальных шагов обучения, в течение которых скорость обучения постепенно увеличивается до максимального значения. Прогрев помогает стабилизировать обучение на ранних этапах.
• Снижение веса (Weight Decay): 0.01. Это механизм регуляризации, который предотвращает переобучение путём уменьшения весов модели. Он помогает избежать чрезмерной подгонки под обучающие данные.
• Максимальная норма градиента (Max Gradient Norm): 1. Ограничение изменения градиентов используется для стабилизации процесса обучения и предотвращения расходимости.
• Включение упаковки (Packing): Активация этого параметра обеспечивает более эффективное использование вычислительных ресурсов, что особенно важно при работе с большими объёмами данных.

Параметры LoRA для точной адаптации

Для тонкой настройки архитектуры LoRA используются следующие параметры:

• LoRA ранг: 16. Ранг низкоранговых матриц, используемых для адаптации. Более высокий ранг позволяет вносить более тонкие изменения в модель, но увеличивает вычислительные затраты. Значение 16 обеспечивает хороший баланс между точностью и эффективностью.
• LoRA альфа: 32. Множитель, масштабирующий веса LoRA. Этот параметр влияет на силу адаптации; более высокие значения позволяют LoRA оказывать большее влияние на базовую модель.
• LoRA дропаут: 0.05. Вероятность обнуления некоторых элементов во время обучения LoRA. Этот механизм регуляризации помогает предотвратить переобучение, делая модель более устойчивой к изменениям во входных данных.

Идентификация дообученной модели

После ввода всех параметров необходимо указать осмысленное имя для выходной модели. Например, "твитыМВ" для модели, дообученной на ваших твитах. Это позволит легко идентифицировать дообученную модель среди других версий и проектов. После этого нажмите кнопку "Продолжить". Если система запросит ключи API для весов и смещений, и вам не требуется их использование для автономной работы модели, можно пропустить этот шаг и напрямую нажать "Создать задание" (Create Job). После выполнения этих шагов задача дообучения будет запущена, и вы сможете отслеживать её выполнение.

Шаг 4: Запуск и мониторинг процесса обучения

После тщательной настройки всех параметров и выбора базовой модели можно переходить к запуску процесса обучения. На платформе Nebius этот этап включает активацию задачи и последующий мониторинг её выполнения. Этот процесс позволяет отследить прогресс дообучения и при необходимости оперативно скорректировать параметры.

Запуск задачи дообучения

После конфигурирования всех необходимых параметров, таких как тип обучения (LoRA), размер пакета, скорость обучения, количество эпох, коэффициенты прогрева и снижения веса, а также параметры LoRA (ранг, альфа, отсев/дропаут), вы готовы к запуску. Нажмите кнопку "Создать задание" (Create Job) в интерфейсе Nebius. Это действие инициирует процесс дообучения вашей большой языковой модели (БЯМ).

Важно помнить, что если на предыдущем этапе платформа запрашивает ключи API для весов и смещений, но вы не планируете использовать их для автономной работы модели, этот шаг можно пропустить, нажав "Создать задание" напрямую. Платформа начнёт подготовку ресурсов и запуск процесса обучения.

Мониторинг процесса обучения и его продолжительность

Время, необходимое для завершения дообучения, может варьироваться. Оно зависит от нескольких ключевых факторов:

• Размер базовой модели: Более крупные модели, например Llama 3 70B Instruct, требуют больше времени, чем компактные Llama 3 8B Instruct.
• Объём обучающих данных: Чем больше данных вы загрузили, тем дольше будет длиться процесс.
• Количество эпох: Каждая эпоха представляет собой полный проход по всему обучающему набору данных, поэтому увеличение числа эпох напрямую увеличивает время обучения.
• Нагрузка на платформу: Время обработки может зависеть от текущей загруженности серверов платформы Nebius.

В среднем процесс дообучения может занимать от 10 минут до 4 часов. В некоторых случаях, при использовании большого объёма данных (например, 27 миллионов токенов для обучения модели Llama 3 70B Instruct на расшифровках видео с YouTube), процесс может достигать нескольких часов. Автору видео удалось дообучить модель на твитах за 7 минут, что является отличным показателем эффективности.

Наблюдение за метриками обучения является ключевым аспектом мониторинга. Успешное обучение модели характеризуется уменьшением обучающих потерь (loss) с каждой эпохой. Это указывает на то, что модель эффективно усваивает стилистические особенности предоставленных данных. При этом валидационные потери могут расти, что является показателем того, что модель начинает чрезмерно подстраиваться под обучающие данные, вплоть до переобучения. Идеальное состояние — это снижение потерь на обучающем наборе при сохранении приемлемых потерь на валидационном наборе.

Стоимость дообучения

Затраты на дообучение, как уже упоминалось, напрямую зависят от выбранной базовой модели и объёма обрабатываемых данных. Для моделей Llama 3 8B Instruct стоимость может составлять около 0.40 USD за миллион токенов. Для более крупных моделей, таких как Llama 3 70B Instruct, эта стоимость значительно возрастает, достигая примерно 2.80 USD за миллион токенов.

Примерные затраты на дообучение:

• Дообучение Llama 3 8B Instruct на 6.43 миллиона токенов твитов может обойтись примерно в 2.56 USD.
• Дообучение Llama 3 70B Instruct на 27 миллионах токенов расшифровок видео на YouTube может стоить около 75 USD.

Выбор между меньшей и большей моделью, таким образом, является компромиссом между точностью, скоростью и стоимостью. Для коротких сообщений, таких как твиты, модель Llama 3 8B Instruct предлагает оптимальное соотношение цена/качество, обеспечивая высокую стилистическую точность при относительно низких затратах.

После успешного завершения обучения вы сможете развернуть дообученную модель и использовать её в своей работе, генерируя контент в заданном уникальном стиле.

Шаг 5: Развёртывание и тестирование дообученной модели в Nebius Sandbox

После успешного завершения процесса дообучения большой языковой модели (БЯМ) на платформе Nebius наступает ключевой этап – её развёртывание и тщательное тестирование. Этот шаг позволяет убедиться, что модель адекватно воспроизводит требуемый стиль и манеру изложения контента в условиях, близких к реальным. Nebius предоставляет изолированную среду – Nebius Sandbox – для оценки производительности дообученной БЯМ.

Развёртывание дообученной модели

Для развёртывания модели и подготовки её к тестированию необходимо выполнить следующие действия:

1. Переход в раздел "Тонкая настройка": Вернитесь на страницу "Тонкая настройка" (Fine-tuning) на платформе Nebius.
2. Выбор обученной эпохи: Найдите завершённую задачу дообучения. Если процесс обучения включал несколько эпох, выберите последнюю, например, "11-я эпоха", так как она содержит наиболее адаптированную версию модели.
3. Инициирование развёртывания: Нажмите кнопку "Развернуть и загрузить контрольные точки" (Deploy and load checkpoints). Эта функция позволяет активировать выбранную версию модели для дальнейшей работы.
4. Присвоение имени модели: Присвойте развёртываемой модели осмысленное имя, например, "твитыМВ", и добавьте краткое описание, чтобы отразить её назначение (например, "обучена на основе твитов Мэтта Вольфа"). Это упростит идентификацию при работе с несколькими моделями.
5. Запуск развёртывания: Нажмите "Начать развёртывание" (Start Deployment). Платформа запустит сервер для выполнения вывода модели, то есть для генерации ответов вашей моделью.
6. Отслеживание статуса: На странице "Пользовательские модели" (Custom Models) в разделе "Конечные точки модели" (Model Endpoints) вы увидите статус вашей развёртываемой БЯМ. Обычно процесс развёртывания занимает некоторое время. После его завершения статус изменится, и модель будет готова к работе.

Важно отметить, что развёртывание модели в Nebius, как правило, является экономически выгодным, при этом затраты на её использование минимальны, или модель вовсе предоставляется "практически бесплатно", что позволяет проводить тестирование без значительных финансовых вложений.

Тестирование модели в Nebius Sandbox

Nebius Sandbox представляет собой виртуальную среду, где можно взаимодействовать с дообученной БЯМ, оценивая качество её генерации и соответствие заданному стилю. Для тестирования выполните следующие шаги:

1. Переход в "Песочницу": После успешного развёртывания модели нажмите кнопку "Перейти в песочницу" (Go to Sandbox). Это откроет интерфейс для взаимодействия с вашей БЯМ.
2. Формулирование запросов: В текстовом поле "Песочницы" введите запрос или подсказку, аналогичную тем, что вы использовали при подготовке обучающего набора данных. Например, для тестирования модели, обученной на твитах, можно попросить её "Написать твит в стиле Мэтта Вольфа о том, как искусственный интеллект и виртуальная реальность вот-вот кардинально пересекутся. Текст должен содержать не менее 240 символов".
3. Оценка результатов: Проанализируйте сгенерированный моделью ответ. Обратите внимание на следующие аспекты:
   • Стилистическая точность: Насколько текст соответствует вашей уникальной манере изложения, включая выбор слов, обороты речи, наличие или отсутствие хештегов.
   • Связность и логичность: Насколько ответ является последовательным и релевантным запросу.
   • Форматирование: Соблюдает ли модель заданные правила форматирования (например, использование или отсутствие разметки Markdown).

Сравнительный анализ работы моделей

Для объективной оценки эффективности дообучения рекомендуется провести сравнительный анализ с базовой, необученной моделью. Это позволяет наглядно продемонстрировать преимущества адаптации.

Примеры сравнительного тестирования

Рассмотрим два примера запросов и ответов, демонстрирующих разницу между дообученной и базовой моделями:

1. Запрос: "Напишите твит в стиле [Ваше имя] о том, как искусственный интеллект и виртуальная реальность вот-вот кардинально пересекутся. Текст должен содержать не менее 240 символов."

   • Дообученная модель (Llama 3 8B Instruct, обученная на твитах): Генерирует твит, который максимально соответствует оригинальному стилю, включая упоминания специфических событий или продуктов, на которых модель была обучена (например, "Я только что вернулся с выставки CES, и там было огромное количество VR-устройств с отслеживанием движений головы. Компания Meta недавно открыла исходный код ряда своих технологий отслеживания движений головы в виртуальной реальности. В ближайшие месяцы мы наблюдаем наплыв новых VR-гарнитур."). Важно, что модель не добавляет хештеги, если это не характерно для вашего стиля.
   • Базовая модель (Llama 3 70B Instruct, необученная): Генерирует более общий и "нейтральный" текст, часто используя хештеги, которые могут не соответствовать вашему стилю (например, "Искусственный интеллект и виртуальная реальность движутся навстречу друг другу, и это вот-вот изменит всё. Представьте себе нейронные сети, генерирующие фотореалистичные миры в реальном времени, адаптивную сложность, подстраивающуюся под ваши навыки, и аватары, которые изучают ваше поведение. Будущее иммерсивных технологий стремительно наступает. #ИИ #VR").

2. Запрос: "Напишите твит в стиле [Ваше имя] о том, почему тако – это лучшая еда на свете."

   • Дообученная модель: Создаёт простой и лаконичный твит, отражающий ваш характерный способ выражения (например, "Почему тако – это самая вкусная еда на свете?").
   • Базовая модель: Генерирует более витиеватый и высокопарный текст с обобщениями и хештегами (например, "Тако – это апофеоз кулинарного совершенства, гармоничное сочетание текстур, вкусов и температур, сходящихся в нежной хрустящей оболочке. Хруст свежего салата, пикантность сальсы, насыщенный вкус карнеасады. Это гастрономическая симфония. #ТакоНаВсюЖизнь").

Эти примеры наглядно демонстрируют, что дообученная модель способна точно воспроизводить индивидуальный стиль, даже если речь идёт о тонких нюансах, таких как наличие или отсутствие хештегов, которые базовая модель часто добавляет по умолчанию.

Распространенные проблемы и их решение на практике

В процессе дообучения больших языковых моделей (БЯМ) могут возникать различные сложности, влияющие на качество и стилистическую точность генерируемого контента. Рассмотрение типичных проблем и способов их устранения поможет достичь желаемых результатов.

Проблема 1: Модель генерирует нежелательные элементы стиля

Одна из частых проблем заключается в том, что дообученная модель может включать в свой вывод элементы, нехарактерные для целевого стиля. Например, при дообучении на твитах существует риск, что модель будет постоянно добавлять хештеги или упоминания аккаунтов других пользователей, даже если в ваших оригинальных твитах они отсутствуют.

Причины возникновения проблемы

• Загрязнённые обучающие данные: Исходный набор данных (например, файл tweets.js, полученный с платформы X) может содержать не только ваши уникальные публикации, но и ретвиты, ответы или твиты с упоминаниями других пользователей. Если эти данные не были отфильтрованы на этапе подготовки, модель будет воспринимать их как часть вашего стиля.
• Переобучение на нерелевантных элементах: Модель может слишком сильно "запоминать" встречающиеся в обучающем наборе нежелательные стилистические особенности, такие как использование хештегов или обращений.

Решение

Для устранения этой проблемы необходима тщательная очистка данных на этапе подготовки. Следуйте этим рекомендациям:

• Детальная фильтрация данных с помощью искусственного интеллекта: При работе с такими инструментами, как ChatGPT, уточняйте запрос. Например, при преобразовании файла tweets.js в формат JSONL, используйте следующую инструкцию: "Удалите все ответы и добавьте в набор данных только те твиты, которые я написал на своей основной странице". Это позволит исключить нежелательные упоминания и ретвиты из обучающего набора.
• Ручная проверка валидационного набора: Даже после автоматической фильтрации рекомендуется выборочно просмотреть валидационный набор данных, чтобы убедиться в отсутствии стилистических артефактов. Это позволит предотвратить их попадание в итоговую модель.

Пример: Если вы хотите, чтобы модель генерировала твиты без хештегов, убедитесь, что в обучающем наборе нет твитов с хештегами. Если в исходных данных присутствуют такие твиты, они должны быть удалены или отредактированы перед подачей в модель.

Проблема 2: Низкое качество форматирования или нежелательная пунктуация

Иногда дообученная модель может генерировать текст с неаккуратным форматированием или странной пунктуацией. Это особенно заметно, если исходные данные для обучения имели плохую структуру.

Причины возникновения проблемы

• Низкое качество исходного форматирования: Например, при дообучении модели на расшифровках видео с YouTube, если исходные стенограммы были неотформатированы (без знаков препинания, абзацев), модель будет воспроизводить этот недостаток. Она "учится" на том, что ей "подается".
• Переобучение на некорректном форматировании: Модель может слишком сильно адаптироваться к специфике входных данных, даже если эта специфика является ошибкой или нежелательным элементом.

Решение

Ключевым аспектом является предварительная обработка данных для обеспечения их чистоты и правильного форматирования:

• Предварительная очистка и форматирование данных: Перед использованием данных для дообучения убедитесь, что они соответствуют желаемым стандартам форматирования. Если вы используете расшифровки видео, приведите их к читаемому виду: добавьте абзацы, знаки препинания, проверьте на наличие опечаток.
• Явное указание формата в запросе: При формулировании запроса к большой языковой модели (БЯМ) (даже дообученной) всегда указывайте желаемые параметры форматирования. Например: "Используйте правильную пунктуацию и разметку Markdown". Это поможет модели генерировать более структурированный и читаемый текст.

Пример: Если вы хотите, чтобы модель создавала сценарии видео с чётким разделением на блоки по заголовкам, убедитесь, что в обучающем наборе сценарии имеют соответствующую структуру и разметку.

Проблема 3: Модель не полностью соответствует выбранному стилю

Иногда можно заметить, что дообученная модель, несмотря на усилия, всё равно генерирует текст, который не идеально отражает тон или уникальные обороты автора. Это проявляется в "нейтральном" или слишком обобщённом стиле, даже если модель обучена на персонализированных данных.

Причины возникновения проблемы

• Недостаточный объём обучающих данных: Для глубокой стилистической адаптации БЯМ требуются значительные объёмы данных, отражающих целевой стиль. Если данных мало, модель может не уловить тонкие нюансы.
• Неоптимальные гиперпараметры: Неправильные настройки гиперпараметров (например, слишком мало эпох обучения, некорректная скорость обучения) могут помешать модели полностью освоить ваш стиль.
• Недостаточная репрезентативность данных: Набор данных может не полностью охватывать все аспекты вашего стиля или быть несбалансированным.

Решение

Для повышения соответствия стилю необходимо применить комплексный подход:

• Увеличение объёма обучающих данных: Постарайтесь собрать как можно больше релевантных данных, которые максимально точно демонстрируют ваш уникальный стиль. Чем больше примеров, тем лучше модель сможет адаптироваться.
• Оптимизация гиперпараметров: Экспериментируйте с параметрами обучения, такими как количество эпох. Как показывает опыт, 11 эпох часто бывает достаточным для достижения хорошего результата без переобучения. Также важно контролировать коэффициент прогрева и снижение веса.
• Использование подходящей базовой модели: Выбор базовой модели (например, Llama 3 8B Instruct для твитов или Llama 3 70B Instruct для длинных текстов) играет важную роль. Убедитесь, что базовая модель имеет достаточную производительность для вашей задачи. Для коротких текстов, таких как твиты, Llama 3 8B Instruct оказалась эффективной.
• Итерационное тестирование и доработка: После каждого цикла дообучения тщательно тестируйте модель в изолированной среде, например Nebius Sandbox. Анализируйте генерируемые ответы, выявляйте недостатки и корректируйте обучающие данные или гиперпараметры.

Пример: Если модель генерирует "высокопарные" описания, когда от неё ожидается простой и лаконичный текст (как в случае с твитом о тако), это указывает на то, что модель не полностью усвоила ваш тон. Добавьте больше простых и прямолинейных твитов в обучающий набор и проверьте результаты.

Проблема 4: Затраты на дообучение превышают ожидания

Процесс дообучения больших языковых моделей может быть дорогостоящим. Стоимость зависит от выбора базовой БЯМ и объёма данных.

Причины возникновения проблемы

• Использование слишком большой базовой модели: Модели с большим количеством параметров (например, Llama 3 70B Instruct) значительно дороже в обучении и развёртывании, чем более компактные варианты (Llama 3 8B Instruct).
• Избыточный объём данных: Обработка миллионов токенов требует значительных вычислительных ресурсов, что напрямую влияет на стоимость.

Решение

Для оптимизации затрат следует принимать взвешенные решения на начальных этапах проекта:

• Обоснованный выбор базовой модели: Для задач, требующих генерации коротких или средних текстов (твиты, заголовки, посты), целесообразно использовать более компактные БЯМ, такие как Llama 3 8B Instruct. Это обеспечит достаточную стилистическую точность при значительно меньших затратах.
• Эффективная подготовка данных: Очищайте данные от избыточной или нерелевантной информации, чтобы уменьшить общий объём обрабатываемых токенов. Чем точнее и лаконичнее ваш обучающий набор, тем меньше ресурсов потребуется для обучения.
• Использование адаптеров: Метод LoRA (низкоранговая адаптация) позволяет снизить вычислительные затраты, так как он изменяет лишь небольшую часть параметров базовой модели.

Примеры затрат:

Таким образом, для эффективной работы с дообучением больших языковых моделей крайне важно не только следовать пошаговой инструкции, но и уметь анализировать возможные проблемы, а также применять практические решения для их устранения. Тщательная подготовка данных, правильный выбор модели и постоянный мониторинг процесса обучения позволят добиться максимальной стилистической точности и экономической эффективности.