Sebastian Raschka

Stwórz własne AI

Jak od podstaw zbudować duży model językowy

Tłumaczenie: Radosław Meryk

Tytuł oryginału: Build a Large Language Model (From Scratch)

Tłumaczenie: Radosław Meryk

ISBN: 978-83-289-2498-7

© Helion S.A. 2025

Authorized translation of the English edition © 2025 Manning Publications. This translation is published and sold by permission of Manning Publications, the owner of all rights to publish and sell the same.

All rights reserved. No part of this book may be reproduced or transmitted in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, recording or by any information storage retrieval system, without permission from the Publisher.

Wszelkie prawa zastrzeżone. Nieautoryzowane rozpowszechnianie całości lub fragmentu niniejszej publikacji w jakiejkolwiek postaci jest zabronione. Wykonywanie kopii metodą kserograficzną, fotograficzną, a także kopiowanie książki na nośniku filmowym, magnetycznym lub innym powoduje naruszenie praw autorskich niniejszej publikacji.

Wszystkie znaki występujące w tekście są zastrzeżonymi znakami firmowymi bądź towarowymi ich właścicieli.

Autor oraz wydawca dołożyli wszelkich starań, by zawarte w tej książce informacje były kompletne i rzetelne. Nie biorą jednak żadnej odpowiedzialności ani za ich wykorzystanie, ani za związane z tym ewentualne naruszenie praw patentowych lub autorskich. Autor oraz wydawca nie ponoszą również żadnej odpowiedzialności za ewentualne szkody wynikłe z wykorzystania informacji zawartych w książce.

Drogi Czytelniku!

Jeżeli chcesz ocenić tę książkę, zajrzyj pod adres

helion.pl/user/opinie/stwlai_ebook

Możesz tam wpisać swoje uwagi, spostrzeżenia, recenzję.

HELION S.A.

ul. Kościuszki 1c, 44-100 GLIWICE

tel. 32 230 98 63

e-mail: helion@helion.pl

WWW: https://helion.pl (księgarnia internetowa, katalog książek)

- Kup w wersji papierowej

- Poleć książkę na Facebook.com

- Oceń książkę

- Księgarnia internetowa

- Lubię to! » Nasza społeczność

Przedmowa

Modele językowe zawsze mnie fascynowały. Ponad 10 lat temu rozpocząłem własną podróż w kierunku sztucznej inteligencji od zajęć z klasyfikacji wzorców statystycznych. Wtedy to stworzyłem swój pierwszy niezależny projekt: opracowałem model i aplikację webową do wykrywania tonu piosenki na podstawie jej tekstu.

Po kilku latach, w 2022 roku, wraz z udostępnieniem ChatGPT, duże modele językowe (LLM) szturmem zdobyły świat i zrewolucjonizowały sposób pracy wielu z nas. Modele te są niezwykle wszechstronne. Pomagają ludziom w takich zadaniach jak sprawdzanie gramatyki, komponowanie wiadomości e-mail, streszczanie długich dokumentów i wielu innych. Wynika to ze zdolności modeli do parsowania i generowania tekstu podobnego do ludzkiego, co jest ważne w różnych dziedzinach, od obsługi klienta po tworzenie treści, a nawet w bardziej technicznych, takich jak kodowanie i analiza danych.

Jak wskazuje nazwa, cechą charakterystyczną LLM jest to, że są „duże” — bardzo duże — ponieważ obejmują od kilku milionów do kilku miliardów parametrów (dla porównania, w bardziej tradycyjnych metodach uczenia maszynowego lub metodach statystycznych stosuje się zbiór danych kwiatów Iris, który pozwala klasyfikować kwiaty z dokładnością ponad 90% z użyciem małego modelu z zaledwie dwoma parametrami). Jednak pomimo dużego rozmiaru modeli LLM w porównaniu z bardziej tradycyjnymi metodami, nie muszą być one czarną skrzynką.

Z tej książki dowiesz się, jak krok po kroku zbudować model LLM. Po zakończeniu lektury będziesz wiedział, jak pod maską działa model LLM podobny do tego, którego użyto w systemie ChatGPT. Wierzę, że kluczowe znaczenie na drodze do sukcesu ma dokładne zrozumienie każdej części podstawowych pojęć i bazowego kodu. Nie tylko pomaga to w naprawianiu błędów i poprawianiu wydajności, ale także umożliwia eksperymentowanie z nowymi pomysłami.

Kilka lat temu, kiedy zacząłem pracować z modelami LLM, sam musiałem uczyć się ich implementowania. Aby zdobyć potrzebną wiedzę, musiałem przeszukiwać dziesiątki artykułów naukowych i niekompletnych repozytoriów kodu. Dzięki tej książce, w której udostępniam samouczek implementacji modeli LLM szczegółowo, krok po kroku, opisujący wszystkie główne komponenty i fazy rozwoju LLM, mam nadzieję uczynić modele LLM bardziej dostępnymi.

Mocno wierzę, że najlepszym sposobem na zrozumienie modeli LLM jest zakodowanie ich od podstaw. Przekonasz się przy tym, że to też może być świetna zabawa!

Miłego czytania i kodowania!

Podziękowania

Napisanie książki to poważne przedsięwzięcie. Chciałbym wyrazić szczerą wdzięczność mojej żonie Lizie za jej cierpliwość i wsparcie podczas całego procesu. Jej bezwarunkowa miłość i ciągłe wsparcie były absolutnie niezbędne.

Jestem niezmiernie wdzięczny Danielowi Kleine'owi, którego nieocenione opinie na temat powstających rozdziałów i kodu wykraczały poza wszelkie granice. Dzięki jego wnikliwemu spojrzeniu na szczegóły i cennym sugestiom niewątpliwie czyta się tę książkę płynniej i przyjemniej.

Chciałbym również podziękować wspaniałym pracownikom Manning Publications, w tym Michaelowi Stephensowi, za wiele owocnych dyskusji, które pomogły ukształtować tę książkę, oraz Dustinowi Archibaldowi, którego konstruktywne opinie i wskazówki dotyczące przestrzegania wytycznych Manninga były kluczowe w jej powstaniu. Doceniam także Waszą elastyczność w dostosowaniu się do unikatowych wymagań tego niekonwencjonalnego podejścia budowy modelu LLM od podstaw. Specjalne podziękowania kieruję do Aleksandara Dragosavljevića, Kari Lucke i Mike'a Beady'ego za ich pracę nad profesjonalnym układem oraz dla Susan Honeywell i jej zespołu za dopracowanie grafiki.

Pragnę wyrazić szczerą wdzięczność Robin Campbell i jej wybitnemu zespołowi marketingowemu za ich nieocenione wsparcie podczas całego procesu pisania.

Na koniec chciałbym podziękować recenzentom. Na podziękowanie zasługują następujące osoby: Anandaganesh Balakrishnan, Anto Aravinth, Ayush Bihani, Bassam Ismail, Benjamin Muskalla, Bruno Sonnino, Christian Prokopp, Daniel Kleine, David Curran, Dibyendu Roy Chowdhury, Gary Pass, Georg Sommer, Giovanni Alzetta, Guillermo Alcántara, Jonathan Reeves, Kunal Ghosh, Nicolas Modrzyk, Paul Silisteanu, Raul Ciotescu, Scott Ling, Sriram Macharli, Sumit Pal, Vahidowi Mirjalili, Vaijanath Rao i Walter Reade. Wasze cenne spostrzeżenia i komentarze miały nieoceniony wpływ na jakość tej książki.

Dziękuję wszystkim, którzy towarzyszyli mi w tej podróży. Jestem Wam szczerze wdzięczny. Wasze wsparcie, wiedza i poświęcenie odegrały kluczową rolę w powstaniu tej książki. Jeszcze raz dziękuję!

O tej książce

Książka Stwórz własne AI pomoże Ci zrozumieć i tworzyć od podstaw własne duże modele językowe (LLM) podobne do GPT. Rozpoczyna się od omówienia podstawowych zasad pracy z danymi tekstowymi i kodowania mechanizmów uwagi, a następnie prowadzi krok po kroku przez implementację kompletnego modelu GPT. Następnie omawia mechanizm wstępnego szkolenia, a także dostrajanie do konkretnych zadań, takich jak klasyfikacja tekstu i wykonywanie instrukcji. Po zakończeniu lektury tej książki będziesz dogłębnie rozumiał działanie modeli LLM i umiał tworzyć własne. Chociaż Twoje modele będą działać w mniejszej skali niż duże modele podstawowe, będą się opierać na tych samych pojęciach i zapewniać bogate możliwości nauki, pozwalające zrozumieć podstawowe mechanizmy i techniki stosowane podczas budowania najnowocześniejszych modeli LLM.

Kto powinien przeczytać tę książkę?

Książka Stwórz własne AI jest przeznaczona dla entuzjastów uczenia maszynowego, inżynierów, badaczy, studentów i wszystkich tych, którzy chcą dogłębnie zrozumieć, jak działa LLM, i nauczyć się budować własne modele. Zarówno początkujący, jak i doświadczeni programiści będą mogli wykorzystać swoje dotychczasowe umiejętności i wiedzę do zrozumienia pojęć i technik stosowanych w tworzeniu LLM.

To, co wyróżnia tę książkę, to kompleksowe omówienie całego procesu tworzenia LLM, od pracy z zestawami danych po implementację architektury modelu, wstępne szkolenie na nieoznakowanych danych i dostrajanie do określonych zadań. W chwili gdy piszę te słowa, żadna inna pozycja nie zapewnia tak kompletnego i praktycznego podejścia do budowania LLM od podstaw.

Aby zrozumieć przykłady kodu w tej książce, powinieneś mieć solidną wiedzę na temat programowania w Pythonie. Chociaż pewna znajomość uczenia maszynowego, uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji może się przydać, rozległe doświadczenie w tych obszarach nie jest wymagane. Modele LLM to unikatowy podzbiór AI, więc nawet jeśli jesteś początkujący w tej dziedzinie, będziesz w stanie uczyć się z materiału zawartego w książce.

Jeśli masz jakieś doświadczenia z głębokimi sieciami neuronowymi, pewne pojęcia mogą wydać Ci się znajome, ponieważ modele LLM są oparte na tych architekturach. Dogłębna znajomość frameworka PyTorch nie jest jednak warunkiem koniecznym. Dodatek A zawiera zwięzłe wprowadzenie do tego frameworka. Jego lektura dostarczy Ci wiedzy niezbędnej do zrozumienia przykładów kodu w całej książce.

Podczas odkrywania wewnętrznego działania modeli LLM przyda Ci się wiedza z zakresu matematyki na poziomie szkoły średniej, w szczególności o działaniach na wektorach i macierzach. Do zrozumienia kluczowych pojęć przedstawionych w tej książce nie jest jednak konieczna zaawansowana wiedza matematyczna.

Najważniejszym warunkiem wstępnym są solidne podstawy programowania w Pythonie. Dzięki tej wiedzy będziesz dobrze przygotowany do odkrywania fascynującego świata LLM, zrozumienia zaprezentowanych w książce pojęć i przedstawionych w niej przykładów kodu.

Jak zorganizowana jest ta książka? Mapa drogowa

Ta książka jest przeznaczona do czytania rozdział po rozdziale, ponieważ każdy z nich opiera się na pojęciach i technikach wprowadzonych we wcześniejszych rozdziałach. Książka jest podzielona na siedem rozdziałów, które obejmują istotne aspekty modeli LLM i ich implementacji.

Rozdział 1. zawiera ogólne wprowadzenie do podstawowych pojęć dotyczących modeli LLM. Opisuje architekturę transformera, będącą podstawą dla modeli LLM podobnych do tych, których użyto na platformie ChatGPT.

Rozdział 2. przedstawia plan budowania modelu LLM od podstaw. Obejmuje on proces przygotowywania tekstu do szkolenia modelu LLM, w tym podział tekstu na tokeny wyrazów i podwyrazów, używanie kodowania par bajtów do zaawansowanej tokenizacji, próbkowanie przykładów szkoleniowych z użyciem okna przesuwnego oraz konwertowanie tokenów na wektory, niezbędne do działania modeli LLM.

Rozdział 3. koncentruje się na mechanizmach uwagi wykorzystywanych w modelach LLM. Wprowadzam w nim podstawowy framework samouwagi, a następnie przechodzę do ulepszonego mechanizmu samouwagi. Rozdział opisuje również implementację modułu uwagi przyczynowej, umożliwiający modelowi LLM generowanie jednego tokena na raz, maskowanie losowo wybranych wag uwagi za pomocą techniki dropoutu w celu zmniejszenia nadmiernego dopasowania oraz łączenie wielu modułów uwagi przyczynowej w moduł uwagi wielogłowicowej.

Rozdział 4. skupia się na kodowaniu podobnego do GPT modelu LLM, który można przeszkolić do generowania tekstu podobnego do ludzkiego. Obejmuje on takie techniki jak normalizacja aktywacji warstw w celu stabilizowania szkolenia sieci neuronowych, dodawanie połączeń skrótowych w głębokich sieciach neuronowych w celu wydajniejszego szkolenia modeli, implementację bloków transformera do tworzenia modeli GPT o różnych rozmiarach oraz obliczanie liczby parametrów i szacowanie wymagań pamięci trwałej dla modeli GPT.

Rozdział 5. opisuje implementację procesu wstępnego szkolenia modeli LLM. Opisałem w nim obliczanie strat zbiorów szkoleniowego i walidacyjnego w celu oceny jakości tekstu generowanego przez model LLM, implementację funkcji szkoleniowej, a także wstępne szkolenie modeli LLM, zapisywanie i ładowanie wag modelu w celu kontynuowania szkolenia oraz ładowanie wstępnie wyuczonych wag modeli OpenAI.

W rozdziale 6. przedstawiłem różne podejścia do dostrajania modeli LLM. Opisuję w nim przygotowanie zbioru danych do klasyfikacji tekstu, modyfikację wstępnie przeszkolonego modelu LLM w celu dostrajania, dostrajanie LLM w celu identyfikowania wiadomości spamowych oraz ocenę dokładności dostrojonego klasyfikatora LLM.

Rozdział 7. analizuje proces dostrajania modelu LLM pod kątem wykonywania instrukcji. Obejmuje on przygotowanie zbioru danych do nadzorowanego dostrajania pod kątem wykonania instrukcji, organizowanie danych instrukcji w partie szkoleniowe, ładowanie wstępnie przeszkolonego modelu LLM i dostrajanie go do wykonywania instrukcji użytkownika, wyodrębnianie generowanych przez LLM odpowiedzi na instrukcje w celu ich oceny oraz ocenę modelu LLM dostrojonego pod kątem wykonywania instrukcji.

Informacje na temat kodu

Aby maksymalnie ułatwić śledzenie przykładów kodu omawianych w tej książce, wszystkie udostępniono na stronie internetowej wydawnictwa Manning pod adresem https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch, a także w formacie notatnika Jupyter w serwisie GitHub, pod adresem https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch. Nie martw się, że utkniesz — rozwiązania wszystkich ćwiczeń z kodem można znaleźć w Dodatku C.

Ta książka zawiera wiele przykładów kodu źródłowego, zarówno w postaci numerowanych listingów, jak i wewnątrz tekstu. W obu przypadkach kod źródłowy sformatowano czcionką o stałej szerokości, aby oddzielić go od zwykłego tekstu.

W wielu przypadkach oryginalny kod źródłowy został przeformatowany; dodaliśmy podziały wierszy i zmieniliśmy wcięcia, aby dostosować je do miejsca dostępnego na drukowanej stronie. Sporadycznie nawet to nie wystarczało, dlatego listingi zawierają znaczniki kontynuacji wiersza. Dodatkowo, tam gdzie kod jest opisywany w tekście, często z kodu źródłowego usunięto komentarze. Wielu listingom towarzyszą adnotacje, które uwypuklają ważne pojęcia.

Jednym z kluczowych celów tej książki jest dostępność. Z tego względu przykłady kodu starannie zaprojektowano w taki sposób, aby działały wydajnie na zwykłym laptopie i nie wymagały od Czytelnika użycia specjalnego sprzętu. Jeśli jednak masz dostęp do układu GPU, w niektórych podrozdziałach znajdziesz pomocne wskazówki dotyczące skalowania zbiorów danych i modeli w celu wykorzystania tej dodatkowej mocy.

W całej książce będziemy używać frameworka PyTorch jako biblioteki działań na tensorach oraz technik uczenia głębokiego potrzebnych do implementowania modeli LLM od podstaw. Jeśli PyTorch jest dla Ciebie nowością, zachęcam Cię do zapoznania się z „Dodatkiem A”, zawierającym obszerne wprowadzenie do zagadnień związanych z tym frameworkiem wraz z zaleceniami dotyczącymi konfiguracji.

Forum dyskusyjne liveBook

Zakup książki Stwórz własne AI obejmuje bezpłatny dostęp do liveBook, anglojęzycznej internetowej platformy do czytania przygotowanej przez wydawnictwo Manning. Z wykorzystaniem wyjątkowych funkcji dyskusji liveBook można dołączać komentarze do książki jako całości, a także do określonych podrozdziałów lub akapitów. Możesz z łatwością robić notatki, zadawać pytania techniczne i odpowiadać na nie, a także otrzymywać pomoc od autora i innych użytkowników. Aby uzyskać dostęp do forum, przejdź na stronę https://livebook.manning.com/book/build-a-large-language-model-from-scratch/discussion. O forach wydawnictwa Manning i zasadach postępowania na nich możesz również dowiedzieć się więcej na stronie https://livebook.manning.com/discussion.

Zobowiązaniem Manninga wobec Czytelników jest zapewnienie miejsca, w którym jest możliwy dialog między poszczególnymi Czytelnikami oraz między Czytelnikami a autorem. Nie jest to zobowiązanie do jakiegokolwiek konkretnego udziału ze strony autora, którego wkład w forum pozostaje dobrowolny (i nieodpłatny). Zachęcamy do zadania autorowi kilku trudnych pytań, tak aby nie stracił zainteresowania! Forum i archiwa poprzednich dyskusji będą dostępne na stronie wydawcy dopóty, dopóki książka będzie dostępna w druku.

Inne zasoby online

Interesują Cię najnowsze trendy w badaniach nad sztuczną inteligencją i modelami LLM?

- Zajrzyj na mój blog pod adresem https://magazine.sebastianraschka.com, gdzie regularnie omawiam najnowsze badania nad sztuczną inteligencją, z naciskiem na modele LLM.

Potrzebujesz pomocy w opanowaniu głębokiego uczenia i frameworka PyTorch?

- Na swojej stronie internetowej https://sebastianraschka.com/teaching oferuję kilka bezpłatnych kursów. Dzięki tym zasobom szybko zapoznasz się z najnowszymi technikami.

Szukasz dodatkowych materiałów związanych z książką?

- Odwiedź repozytorium GitHub książki pod adresem https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch. Znajdziesz tam dodatkowe zasoby i przykłady uzupełniające naukę.

O autorze

Dr SEBASTIAN RASCHKA od ponad dekady zajmuje się uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. Oprócz tego, że jest badaczem, Sebastian ma prawdziwe zamiłowanie do edukacji. Jest znany ze swoich bestsellerowych książek na temat uczenia maszynowego w Pythonie oraz wkładu w rozwój oprogramowania open source.

Sebastian jest pracownikiem naukowym w Lightning AI, gdzie pracuje nad implementacją modeli LLM i ich szkoleniem. Zanim rozpoczął pracę w branży, był adiunktem w katedrze statystyki na Uniwersytecie Wisconsin-Madison, gdzie zajmował się m.in. badaniami nad uczeniem głębokim. Więcej informacji o Sebastianie znajdziesz na stronie https://sebastianraschka.com.

1. Czym są duże modele językowe?

W tym rozdziale:

- Ogólne objaśnienie podstawowych pojęć dotyczących dużych modeli językowych

- Architektura transformera, z którego wywodzą się modele LLM

- Plan budowania modelu LLM od podstaw

Duże modele językowe (ang. Large Language Models — LLM), takie jak te oferowane w systemie ChatGPT firmy OpenAI, to modele głębokich sieci neuronowych, które opracowano w ciągu ostatnich kilku lat. Modele LLM zapoczątkowały nową erę przetwarzania języka naturalnego (ang. Natural Language Processing — NLP). Zanim pojawiły się modele LLM, tradycyjne metody AI doskonale sprawdzały się w zadaniach kategoryzacji, takich jak klasyfikacja spamu e-mail, czy też proste zadania rozpoznawania wzorców, które można było opisać za pomocą ręcznie tworzonych reguł lub z użyciem prostszych modeli. Zazwyczaj jednak, zwłaszcza w zadaniach językowych, które wymagały złożonych umiejętności rozumienia i tworzenia, takich jak parsowanie szczegółowych instrukcji, przeprowadzanie analizy kontekstowej czy tworzenie spójnego i odpowiedniego do kontekstu dokumentu, wyniki uzyskiwane za pomocą tradycyjnych metod były gorsze. Na przykład poprzednie generacje modeli językowych nie były w stanie wykonać tak trywialnego dla współczesnych modeli LLM zadania jak napisanie wiadomości e-mail na podstawie listy słów kluczowych.

Modele LLM mają niezwykłe możliwości rozumienia, generowania i interpretowania ludzkiego języka. Warto jednak wyjaśnić, że kiedy mówimy, że modele językowe „rozumieją”, mamy na myśli ich zdolność przetwarzania i generowania tekstu w sposób, jaki wydaje się spójny i odpowiedni do kontekstu, a nie to, że mają ludzką świadomość lub wiedzę.

Dzięki postępom w uczeniu głębokim, które jest podzbiorem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI) skoncentrowanym na sieciach neuronowych, modele LLM szkoli się na ogromnych ilościach danych tekstowych. To wielkoskalowe szkolenie pozwala modelom LLM na uchwycenie głębszych informacji kontekstowych i więcej subtelności ludzkiego języka w porównaniu z poprzednimi podejściami. W rezultacie wprowadzenie modeli LLM znacznie poprawiło wydajność w szerokim zakresie zadań NLP: w tłumaczeniach tekstu, analizie tonu, odpowiadaniu na pytania i wielu innych.

Inną ważną różnicą między współczesnymi modelami LLM a wcześniejszymi modelami NLP jest to, że wcześniejsze modele NLP zwykle projektowano do konkretnych zadań, takich jak kategoryzacja tekstu, tłumaczenie języka itp. Podczas gdy wspomniane wcześniejsze modele NLP wyróżniały się w wąskich zastosowaniach, modele LLM wykazują większą biegłość w szerokim zakresie zadań NLP.

Sukces modeli LLM można przypisać architekturze transformerów, która leży u podstaw wielu modeli LLM, oraz ogromnej ilości danych, na których LLM są szkolone. Ta wielka ilość danych pozwala im uchwycić szeroką gamę niuansów językowych, kontekstów i wzorców, których ręczne zakodowanie byłoby wyzwaniem.

Zwrot w kierunku modeli opartych na architekturze transformerów i wykorzystania do szkolenia modeli LLM dużych zbiorów danych zasadniczo zmienił dziedzinę NLP — zapewnił bardziej wydajne narzędzia do rozumienia ludzkiego języka i wykonywania związanych z tym zadań.

Poniższe podrozdziały są podstawą do zrozumienia modeli LLM przez zaimplementowanie w kodzie krok po kroku opartego na architekturze transformera modelu LLM podobnego do ChatGPT.

1.1. Czym jest model LLM?

LLM to sieć neuronowa zaprojektowana do rozumienia ludzkiego języka, zdolna do generowania tekstu i reagowania na tekst w sposób podobny do tego, w jaki robią to ludzie. Modele LLM są głębokimi sieciami neuronowymi przeszkolonymi na ogromnych ilościach danych tekstowych, czasami obejmujących duże fragmenty całego tekstu publicznie dostępnego w internecie.

Słowo „duży” w nazwie „duży model językowy” odnosi się zarówno do rozmiaru modelu wyrażonego liczbą parametrów, jak i do ogromnego zbioru danych, na którym go przeszkolono. Takie modele często mają dziesiątki, a nawet setki miliardów parametrów. Są to dostrajalne wagi w sieci, optymalizowane podczas szkolenia w celu prognozowania następnego słowa w sekwencji. Prognozowanie następnego słowa ma sens, ponieważ wykorzystuje sekwencyjną naturę języka w kontekście szkolenia modeli w zakresie rozumienia kontekstu, struktury i relacji w tekście. Jest to jednak bardzo proste zadanie, dlatego wielu badaczy jest zaskoczonych tym, że w ten sposób można stworzyć tak sprawne modele. W kolejnych rozdziałach omówię i zaimplementuję krok po kroku procedurę szkolenia w celu przewidywania następnego słowa.

Modele LLM wykorzystują architekturę określaną jako transformer , dzięki której podczas tworzenia prognoz mogą selektywnie zwracać uwagę na różne części danych wejściowych. Dzięki temu stają się szczególnie biegłe w radzeniu sobie z niuansami i złożonością ludzkiego języka.

Ponieważ modele LLM są zdolne do generowania tekstu, określa się je również jako formę generatywnej sztucznej inteligencji , nazywanej często w skrócie GenAI . Jak pokazano na rysunku 1.1, sztuczna inteligencja obejmuje szerszą dziedzinę maszyn zdolnych do tworzenia, które umieją wykonywać zadania wymagające inteligencji podobnej do ludzkiej, w tym rozumienia języka, rozpoznawania wzorców i podejmowania decyzji. Sztuczna inteligencja obejmuje takie poddziedziny jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie.

Rysunek 1.1. Jak sugeruje to hierarchiczne przedstawienie relacji między różnymi dziedzinami AI, modele LLM reprezentują konkretne zastosowanie technik uczenia głębokiego. Wykorzystują ich podobną do ludzkiej zdolność do przetwarzania i generowania tekstu. Uczenie głębokie to wyspecjalizowana gałąź uczenia maszynowego, która koncentruje się na wykorzystaniu wielowarstwowych sieci neuronowych. Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to dziedziny mające na celu implementację algorytmów umożliwiających komputerom uczenie się na podstawie danych i wykonywanie zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji

Algorytmy wykorzystywane do implementowania sztucznej inteligencji są przedmiotem zainteresowania dziedziny uczenia maszynowego. W szczególności uczenie maszynowe obejmuje rozwijanie algorytmów, które potrafią uczyć się z danych i wykonywać prognozy lub podejmować decyzje na podstawie tych danych bez wyraźnego zaprogramowania logiki wnioskowania. Aby to zilustrować, jako praktyczne zastosowanie uczenia maszynowego wyobraźmy sobie filtr antyspamowy. Zamiast ręcznie pisać reguły identyfikacji spamu, wystarczy przekazać do algorytmu uczenia maszynowego przykłady wiadomości e-mail oznaczonych jako spam i wiadomości e-mail, które nie są spamem. Przez minimalizowanie błędu w swoich prognozach model uczy się na zbiorze danych szkoleniowych rozpoznawać wzorce i cechy wskazujące na spam, co umożliwia klasyfikowanie nowych wiadomości e-mail jako spam bądź nie.

Jak pokazałem na rysunku 1.1, uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który koncentruje się na wykorzystaniu do modelowania w danych złożonych wzorców i abstrakcji sieci neuronowych obejmujących co najmniej trzy warstwy (znane również jako głębokie sieci neuronowe). W przeciwieństwie do uczenia głębokiego, tradycyjne uczenie maszynowe wymaga ręcznego wyodrębniania cech. Oznacza to, że zadanie zidentyfikowania i wybrania najbardziej odpowiednich cech dla modelu spoczywa na ludzkich ekspertach.

Chociaż dziedzina sztucznej inteligencji jest obecnie zdominowana przez uczenie maszynowe i uczenie głębokie, obejmuje również inne podejścia — na przykład wykorzystuje systemy oparte na regułach, algorytmy genetyczne, systemy eksperckie, logikę rozmytą oraz rozumowanie symboliczne.

Wracając do przykładu klasyfikacji spamu, w tradycyjnym uczeniu maszynowym ludzcy eksperci mogą ręcznie wyodrębniać cechy z tekstu wiadomości e-mail, takie jak częstość niektórych słów wyzwalających (na przykład „nagroda”, „wygrałeś”, „za darmo”), liczba wykrzykników, użycie wszystkich wielkich liter lub obecność podejrzanych odnośników. Ten zbiór danych, utworzony na podstawie zdefiniowanych przez ekspertów cech, jest następnie wykorzystywany do przeszkolenia modelu. W przeciwieństwie do tradycyjnego uczenia maszynowego, uczenie głębokie nie wymaga ręcznej ekstrakcji cech. Oznacza to, że ludzcy eksperci nie muszą identyfikować i wybierać najbardziej odpowiednich cech dla modelu (jednak zarówno tradycyjne techniki uczenia maszynowego, jak i techniki uczenia głębokiego stosowane do klasyfikacji spamu nadal wymagają gromadzenia etykiet, takich jak „spam” lub „nie spam”, które muszą być wybierane przez eksperta w dziedzinie lub użytkowników).

Przyjrzyjmy się wybranym problemom, które można dziś rozwiązać za pomocą modeli LLM, wyzwaniom, którym zastosowanie modeli LLM pozwoliło sprostać, oraz ogólnej architekturze modeli LLM, którą zaimplementujemy w dalszej części książki.

1.2. Zastosowania modeli LLM

Dzięki zaawansowanym możliwościom parsowania i rozumienia nieustrukturyzowanych danych tekstowych modele LLM mają szeroki zakres zastosowań w różnych dziedzinach. Obecnie modele LLM wykorzystuje się do tłumaczenia maszynowego, generowania nowych tekstów (patrz rysunek 1.2), analizy tonu, tworzenia streszczeń dokumentów i wielu innych zadań. Ostatnio używa się ich także do tworzenia treści, na przykład pisania beletrystyki, artykułów, a nawet komputerowego kodu.

Modele LLM oferują również duże możliwości zastosowania w zaawansowanych chatbotach i wirtualnych asystentach, takich jak ChatGPT firmy OpenAI i Gemini firmy Google (dawniej znany jako Bard), które umieją odpowiadać na pytania użytkowników i uzupełniać funkcjonalność tradycyjnych wyszukiwarek, takich jak Google Search i Microsoft Bing.

Rysunek 1.2. Interfejsy modeli LLM umożliwiają komunikację między użytkownikami a systemami sztucznej inteligencji w języku naturalnym. Ten zrzut ekranu pokazuje ChatGPT piszący wiersz zgodnie ze specyfikacją użytkownika

Co więcej, modele LLM można wykorzystywać do skutecznego wyszukiwania wiedzy z ogromnych ilości tekstu w specjalistycznych dziedzinach, takich jak medycyna czy prawo. Obejmuje to przeglądanie dokumentów, streszczanie długich fragmentów i odpowiadanie na techniczne pytania.

W skrócie — modele LLM są nieocenione w automatyzacji prawie każdego zadania związanego z analizą i generowaniem tekstu. Ich zastosowania są niemal nieograniczone, a dzięki ciągłym innowacjom i odkrywaniu nowych sposobów ich wykorzystania mają one potencjał, by na nowo określić naszą relację z techniką, czyniąc ją bardziej konwersacyjną, intuicyjną i dostępną.

W tej książce skoncentruję się na gruntownym zrozumieniu, jak działa LLM, oraz pokażę, jak zakodować model LLM, który potrafi generować teksty. Zapoznasz się także z technikami, które pozwalają modelom LLM wykonywać zapytania — od odpowiadania na pytania po tworzenie streszczeń tekstu, tłumaczenie tekstu na różne języki itp. Mówiąc inaczej, przy okazji budowania krok po kroku złożonego asystenta LLM, podobnego do ChatGPT, dowiesz się, jak działają takie systemy.

1.3. Etapy tworzenia modeli LLM i korzystania z nich

Po co mielibyśmy tworzyć własne modele LLM? Kodowanie modeli LLM od podstaw jest doskonałym ćwiczeniem pozwalającym zrozumieć ich mechanikę i ograniczenia. Ponadto pozwala zdobyć wiedzę niezbędną do wstępnego szkolenia istniejących architektur LLM typu open source bądź dostrajania ich do własnych zbiorów danych lub zadań specyficznych dla domeny.

UWAGA Większość współczesnych modeli LLM jest implementowana z użyciem biblioteki głębokiego uczenia PyTorch . W tej książce również skorzystamy z tej biblioteki. Obszerne wprowadzenie w tematykę biblioteki PyTorch znajdziesz w „Dodatku A”.

Z badań wynika, że niestandardowe modele LLM — te dostosowane do konkretnych zadań lub dziedzin — mogą przewyższać wydajnością modele LLM ogólnego przeznaczenia, służące do wykonywania szerokiej gamy zadań, takie jak modele dostarczane przez system ChatGPT. Do przykładów takich programów można zaliczyć BloombergGPT (wyspecjalizowany w finansach) oraz modele LLM dostosowane pod kątem odpowiadania na pytania medyczne (więcej szczegółów w „Dodatku B”).

Korzystanie z niestandardowych rozwiązań LLM daje szereg korzyści, zwłaszcza w zakresie prywatności danych. Na przykład ze względu na obawy dotyczące poufności firmy mogą nie chcieć udostępniać wrażliwych danych zewnętrznym dostawcom LLM, takim jak OpenAI. Dodatkowo tworzenie mniejszych, niestandardowych modeli LLM pozwala na ich instalowanie bezpośrednio na urządzeniach klienckich, takich jak laptopy i smartfony. Nad takimi zastosowaniami pracuje obecnie wiele firm, na przykład Apple.

Lokalna implementacja pozwala znacznie zmniejszyć opóźnienia i obniżyć koszty związane z użytkowaniem serwera. Co więcej, niestandardowe modele LLM zapewniają programistom pełną autonomię, co pozwala im w razie potrzeby uzyskać kontrolę nad aktualizacjami i modyfikacjami modelu.

Ogólny proces tworzenia modelu LLM obejmuje szkolenie wstępne i dostrajanie. Słowo „wstępne” w pojęciu „wstępne szkolenie” odnosi się do początkowej fazy, w której model taki jak LLM jest szkolony na dużym, zróżnicowanym zbiorze danych. Celem tej fazy jest rozwinięcie w modelu ogólnego zrozumienia języka. Taki wstępnie przeszkolony model można następnie wykorzystać jako podstawowy zasób i udoskonalać go przez dostrajanie . Proces dostrajania polega na specjalistycznym szkoleniu modelu na węższym zestawie danych, który jest dobrany pod kątem określonych zadań lub dziedzin. To dwuetapowe podejście do szkolenia, składające się ze szkolenia wstępnego i dostrajania, jest przedstawione na rysunku 1.3.

Rysunek 1.3. Wstępne szkolenie modelu LLM obejmuje przewidywanie następnego słowa na podstawie obszernych zbiorów danych tekstowych. Wstępnie przeszkolony model LLM można następnie dostroić z użyciem mniejszego, oznakowanego zbioru danych

Pierwszym krokiem w tworzeniu LLM jest przeszkolenie go na dużym korpusie danych tekstowych, czasami nazywanym surowym tekstem. W tym przypadku słowo „surowy” odnosi się do faktu, że dane są zwykłym tekstem bez żadnych informacji pełniących funkcję etykiet (można zastosować filtrowanie, na przykład usuwanie znaków formatowania lub dokumentów w nieznanych językach).

UWAGA Czytelnicy z doświadczeniem w uczeniu maszynowym być może zauważyli, że w przypadku tradycyjnych modeli uczenia maszynowego i głębokich sieci neuronowych szkolonych za pomocą konwencjonalnego paradygmatu uczenia nadzorowanego etykiety zwykle są wymagane. Nie dotyczy to jednak etapu wstępnego szkolenia modeli LLM. W tej fazie modele LLM wykorzystują uczenie samonadzorowane, w którym model samodzielnie generuje etykiety na podstawie danych wejściowych.

Ten pierwszy etap szkolenia modelu LLM jest również znany jako szkolenie wstępne (ang. pretraining ), w którego wyniku powstaje początkowy, wstępnie przeszkolony model LLM, często nazywany modelem bazowym lub podstawowym (ang. Foundation model ). Typowym przykładem takiego modelu jest GPT-3 (prekursor oryginalnego modelu oferowanego w ChatGPT). Ten model jest zdolny do uzupełniania tekstu — czyli potrafi dokończyć dostarczone przez użytkownika w połowie napisane zdanie. Ma także ograniczone możliwości uczenia się na podstawie niewielu przykładów, co oznacza, że potrafi nauczyć się wykonywać nowe zadania na podstawie zaledwie kilku przykładów i nie wymaga korzystania z obszernych danych szkoleniowych.

Po uzyskaniu po szkoleniu na dużych zbiorach danych tekstowych modelu LLM wstępnie przeszkolonego pod kątem przewidywania następnego słowa w tekście można szkolić model LLM dalej, na danych oznaczonych. Ten etap szkolenia określa się też jako dostrajanie .

Dwie najpopularniejsze kategorie dostrajania modeli LLM to dostrajanie instruk cji i dostrajanie klasyfikacji . W przypadku dostrajania instrukcji oznaczony zbiór danych składa się z par instrukcji i odpowiedzi, takich jak zapytanie o przetłumaczenie tekstu razem z poprawnie przetłumaczonym tekstem. W przypadku dostrajania klasyfikacji oznaczony zbiór danych składa się z tekstów i powiązanych etykiet klas — na przykład wiadomości e-mail powiązanych z etykietami „spam” i „nie spam”.

W dalszej części książki omówię implementację wstępnego szkolenia i dostrajania modeli LLM, a także zaprezentuję specyfikę dostrajania zarówno instrukcji, jak i klasyfikacji po wstępnym przeszkoleniu podstawowego modelu LLM.

1.4. Wprowadzenie do architektury transformerów

Większość nowoczesnych modeli LLM opiera się na architekturze Original Transfor mer , czyli głębokiej sieci neuronowej przedstawionej w 2017 roku w artykule Attention Is All You Need ( https://arxiv.org/abs/1706.03762 ) . Aby zrozumieć modele LLM, trzeba zapoznać się z tą architekturą, którą opracowano na potrzeby tłumaczenia maszynowego tekstów w języku angielskim na język niemiecki i francuski. Uproszczona wersja architektury transformera jest pokazana na rysunku 1.4.

Rysunek 1.4. Uproszczona reprezentacja architektury Original Transformer, będącej modelem uczenia głębokiego do tłumaczeń językowych. Transformer składa się z dwóch części: (a) kodera, który przetwarza tekst wejściowy i tworzy reprezentację osadzeń tekstu (reprezentację numeryczną wielu różnych czynników w różnych wymiarach), którą (b) dekoder może wykorzystać w celu wygenerowania przetłumaczonego tekstu po jednym słowie na raz. Ten rysunek przedstawia końcowy etap procesu tłumaczenia, w którym dekoder, aby wykonać tłumaczenie oryginalnego tekstu wejściowego („This is an example”), musi wygenerować tylko słowo końcowe („Beispiel”) i częściowo przetłumaczone zdanie („Das ist ein”)

Architektura transformera składa się z dwóch podmodułów: kodera i dekodera. Moduł kodera przetwarza tekst wejściowy i koduje go do postaci ciągu reprezentacji liczbowych lub wektorów opisujących kontekst danych wejściowych. Następnie moduł dekodera pobiera zakodowane wektory i generuje tekst wyjściowy. Na przykład w zadaniu tłumaczenia koder koduje tekst z języka źródłowego do postaci wektorowej, a dekoder dekoduje te wektory w celu wygenerowania tekstu w języku docelowym. Zarówno koder, jak i dekoder składają się z wielu warstw połączonych tak zwanym mechani zmem samouwagi (ang. self-attention mechanism ). Na temat sposobu wstępnego przetwarzania i kodowania danych wejściowych można zadać wiele pytań. Odpowiem na nie krok po kroku w kolejnych rozdziałach.

Kluczowym komponentem transformerów i modeli LLM jest mechanizm samouwagi (na rysunku 1.4 go nie pokazano), który dostarcza modelowi wagi znaczenia różnych słów lub tokenów w sekwencji względem siebie. Dzięki temu mechanizmowi model może uchwycić w danych wejściowych odległe zależności i relacje kontekstowe, co zwiększa jego zdolności do generowania spójnych i kontekstowo istotnych danych wyjściowych. Ze względu na jego złożoność dokładniejszy opis jego działania odłożę do rozdziału 3., w którym go omówię i krok po kroku zaimplementuję.

Na tym pojęciu opierały się późniejsze odmiany architektury transformerów, takie jak BERT (skrót od bidirectional encoder representations from transformers — dosłownie: dwukierunkowe reprezentacje kodera z transformerów) i różne modele GPT (skrót od generative pretrained transformers — dosłownie: generatywne, wstępnie przeszkolone transformery). Opracowanie tych transformerów pozwoliło dostosować architekturę transformera do wykonywania różnych zadań. Jeśli jesteś zainteresowany, zapoznaj się z „Dodatkiem B”, w którym znajdziesz sugestie dotyczące lektury uzupełniającej.

Model BERT, który jest zbudowany na podstawie podmodułu kodera architektury Original Transformer , różni się od modeli GPT podejściem do szkolenia. O ile GPT jest przeznaczony do zadań generatywnych, o tyle BERT i jego odmiany specjalizują się w przewidywaniu zamaskowanych słów (model przewiduje zamaskowane lub ukryte słowa w danym zdaniu — rysunek 1.5). Dzięki tej unikatowej strategii szkoleniowej model BERT sprawdza się w zadaniach klasyfikacji tekstu, w tym zadaniach oznaczania tonu i kategoryzacji dokumentów. W chwili gdy piszę te słowa, modelu BERT używa się do wykrywania toksycznych treści na platformie X (dawniej Twitter).

Rysunek 1.5. Wizualna reprezentacja podmodułów transformera: kodera i dekodera. Po lewej: segment kodera jest przykładem modelu LLM podobnego do BERT, który koncentruje się na prognozowaniu zamaskowanych słów i jest używany głównie do takich zadań, jak klasyfikacja tekstu. Po prawej: segment dekodera prezentuje modele LLM podobne do GPT, zaprojektowane do zadań generatywnych i tworzenia spójnych sekwencji tekstowych

Z drugiej strony model GPT skupia się na części dekodera architektury Original Transformer i jest przeznaczony do zadań wymagających generowania tekstów. Obejmuje to tłumaczenie maszynowe, streszczanie tekstów, pisanie beletrystyki, pisanie kodu komputerowego i wiele innych.

Modele GPT, zaprojektowane i przeszkolone głównie do wykonywania zadań uzupełniania tekstu, również wykazują niezwykłą wszechstronność. Modele te doskonale sprawdzają się w wykonywaniu zarówno zadań typu zero-shot (niewymagających podawania przykładów rozwiązań), jak i few-shot (wymagających podania zaledwie kilku przykładów rozwiązań). Pojęcie zero-shot odnosi się do zdolności uogólniania modelu na zadania, których model nigdy nie widział (tzn. nigdy wcześniej nie przekazano mu żadnych konkretnych przykładów rozwiązania tego zadania). Z drugiej strony uczenie typu few-shot polega na uczeniu się na podstawie minimalnej liczby przykładów, które użytkownik podaje jako dane wejściowe (rysunek 1.6).

Rysunek 1.6. Modele LLM podobne do GPT oprócz uzupełniania tekstu potrafią na podstawie danych wejściowych rozwiązywać różne zadania bez konieczności ponownego szkolenia, dostrajania ani zmian architektury modelu specyficznych dla zadania. Czasami w ramach danych wejściowych przydaje się podanie przykładów celu. Takie zadania określa się terminem few-shot. Jednak modele LLM podobne do GPT są również zdolne do wykonywania zadań bez konkretnego przykładu, co nazywa się konfiguracją zero-shot

1.5. Wykorzystanie dużych zbiorów danych

Duże zbiory danych szkoleniowych dla popularnych modeli GPT i BERT reprezentują różnorodne i obszerne korpusy tekstowe, obejmujące miliardy słów i dotyczące szerokiego zakresu tematów oraz języków naturalnych i komputerowych. W ramach konkretnego przykładu w tabeli 1.1 zestawiłem zbiory danych wykorzystane do wstępnego szkolenia modelu GPT-3 — bazowego modelu dla pierwszej wersji ChatGPT.

Transformery kontra modele LLM

Współczesne modele LLM są oparte na architekturze transformera. Z tego względu pojęcia transformer i model LLM często są używane w literaturze jako synonimy. Należy jednak pamiętać, że nie wszystkie transformery są modelami LLM. Transformery można także wykorzystywać w zadaniach widzenia komputerowego. Ponadto nie wszystkie modele LLM są transformerami — istnieją modele LLM oparte na architekturach sieci rekurencyjnych i konwolucyjnych. Główną motywacją stojącą za tymi alternatywnymi podejściami jest poprawa wydajności obliczeniowej LLM. To, czy te alternatywne architektury LLM mogą konkurować z możliwościami modeli LLM opartych na transformerach i czy ostatecznie się przyjmą, dopiero się okaże. Dla uproszczenia terminu „LLM” będę używać w odniesieniu do podobnych do GPT modeli LLM opartych na transformerach (zainteresowani Czytelnicy mogą sięgnąć do „Dodatku B”, w którym zamieściłem odnośniki do zasobów opisujących te architektury).

W tabeli 1.1 zestawiono liczbę tokenów, przy czym token rozumie się jako jednostkę tekstu odczytywaną przez model, a liczba tokenów w zbiorze danych jest w przybliżeniu równoważna liczbie słów i znaków interpunkcyjnych w tekście. Proces tokenizacji, czyli przekształcania tekstu na tokeny, opisałem w rozdziale 2.

Dzięki ogromnej skali i różnorodności zestawu danych modele zyskują zdolność radzenia sobie z wieloma różnorodnymi wyzwaniami. Potrafią analizować składnię, rozumieją znaczenie i kontekst języka, a nawet potrafią sprostać zadaniom wymagającym szerszej wiedzy o świecie — to najważniejszy wniosek, jaki można wyciągnąć z danych zaprezentowanych w tej tabeli.

Tabela 1.1. Zbiór danych użyty do wstępnego szkolenia popularnego modelu LLM GPT-3

Nazwa zbioru danych

Opis zbioru danych

Liczba tokenów

Proporcja w danych szkoleniowych

CommonCrawl (filtrowany)

Dane indeksowania stron internetowych

410 miliardów

60%

WebText2

Dane indeksowania stron internetowych

19 miliardów

22%

Books1

Internetowy korpus książek

12 miliardów

8%

Books2

Internetowy korpus książek

55 miliardów

8%

Wikipedia

Tekst wysokiej jakości

3 miliardy

3%

Szczegóły zbioru danych modelu GPT-3

W tabeli 1.1 zaprezentowałem zbiór danych wykorzystany w modelu GPT-3. Kolumna proporcji w tabeli sumuje się do 100% próbkowanych danych (w granicach błędu wynikającego z zaokrągleń). Chociaż podzbiory w kolumnie Liczba tokenów obejmują łącznie 499 miliardów, model przeszkolono tylko na 300 miliardach tokenów. Autorzy artykułu poświęconego modelowi GPT-3 nie sprecyzowali, dlaczego model nie został przeszkolony na wszystkich 499 miliardach tokenów.

Aby zrozumieć kontekst, rozważmy rozmiar zbioru danych CommonCrawl , który sam w sobie składa się z 410 miliardów tokenów i wymaga około 570 GB pamięci. Dla porównania, w późniejszych iteracjach modeli podobnych do GPT-3, takich jak LLaMA firmy Meta, rozszerzono zakres szkolenia o dodatkowe źródła danych, na przykład o artykuły naukowe w serwisie Arxiv (92 GB), a także pytania i odpowiedzi związane z kodem z serwisu StackExchange (78 GB).

Autorzy artykułu poświęconego modelowi GPT-3 nie udostępnili szkoleniowego zbioru danych, ale porównywalnym zbiorem, który jest publicznie dostępny, jest zbiór udostępniony w pracy Soldaini et al. 2024, Dolma: An Open Corpus of Three Trillion Tokens for LLM Pretraining Research ( https://arxiv.org/abs/2402.00159 ). Ten zbiór może jednak zawierać utwory chronione prawem autorskim, a dokładne warunki korzystania mogą zależeć od zamierzonego przypadku użycia i kraju.

Modele, które wstępnie przeszkolono, są niezwykle wszechstronne i łatwo można je dostosować do różnych zadań. Z tego względu nazywa się je modelami bazowymi lub podstawowymi. Wstępne szkolenie modeli LLM wymaga dostępu do znacznych zasobów i jest bardzo kosztowne. Przykładowo koszt wstępnego szkolenia modelu GPT-3 z uwzględnieniem cen usług chmurowych oszacowano na 4,6 miliona dolarów ( https://mng.bz/VxEW ).

Na szczęście do pisania, wyodrębniania i edytowania tekstów, które nie były częścią danych szkoleniowych, można wykorzystać narzędzia ogólnego przeznaczenia oraz wiele wstępnie przeszkolonych modeli LLM typu open source . Ponadto modele LLM można precyzyjnie dostroić do określonych zadań z użyciem znacząco mniejszych zbiorów danych, co zmniejsza ilość potrzebnych zasobów obliczeniowych i poprawia wydajność.

W dalszej części książki zaprezentuję przeznaczony do wstępnego szkolenia modelu LLM kod, z którego skorzystamy w celach edukacyjnych. Wszystkie obliczenia można wykonać na sprzęcie konsumenckim. Po opracowaniu kodu wstępnego szkolenia nauczysz się wykorzystywać dostępne za darmo wagi modeli i ładować je do tworzonej architektury, co pozwoli pominąć kosztowny etap wstępnego szkolenia podczas dostrajania modelu LLM.

1.6. Szczegóły architektury modeli GPT

Model GPT po raz pierwszy przedstawiono w artykule Improving Language Under standing by Generative Pre-Training ( https://mng.bz/x2qg ), opracowanym przez zespół Radford et al. z firmy OpenAI. GPT-3 to skalowana wersja tego modelu, która ma więcej parametrów i została przeszkolona na większym zbiorze danych. Ponadto oryginalny model oferowany w systemie ChatGPT stworzono przez dostrojenie modelu GPT-3 na dużym zbiorze danych z użyciem metody opisanej w opublikowanym przez firmę OpenAI artykule InstructGPT ( https://arxiv.org/abs/2203.02155 ). Jak pokazałem na rysunku 1.6, modele te są zdolne do wykonywania zadań uzupełniania tekstu, a także innych, takich jak korekta pisowni, klasyfikacja i tłumaczenia. To niezwykłe, zważywszy na to, że modele GPT wstępnie przeszkolono na stosunkowo prostym zadaniu przewidywania następnego słowa (co pokazałem na rysunku 1.7).

Rysunek 1.7. W zadaniu wstępnego szkolenia modeli GPT w przewidywaniu następnego słowa system uczy się przewidywać kolejne słowo w zdaniu na podstawie słów, które pojawiły się przed nim. Takie podejście pomaga modelowi zrozumieć, w jaki sposób w języku zazwyczaj pasują do siebie słowa i frazy. To jest podstawa, którą można zastosować do różnych innych zadań

Zadanie przewidywania następnego słowa jest formą uczenia samonadzorowanego, które jest rodzajem samodzielnego znakowania. Oznacza to, że nie ma potrzeby jawnego wybierania etykiet dla danych szkoleniowych, a do tego celu można wykorzystać strukturę samych danych. Następne słowo w zdaniu lub dokumencie może posłużyć jako etykieta, którą model powinien przewidzieć. Ponieważ zadanie przewidywania następnego słowa pozwala tworzyć etykiety „w locie”, do szkolenia modeli LLM można użyć ogromnej liczby nieoznakowanych zbiorów danych tekstowych.

W porównaniu z architekturą Original Transformer , którą omówiłem w podrozdziale 1.4, ogólna architektura modelu GPT jest stosunkowo prosta. W istocie jest to sam dekoder, bez kodera (rysunek 1.8). Ponieważ modele typu „sam dekoder”, takie jak GPT, generują tekst przez przewidywanie tekstu po jednym słowie na raz, uważa się je za rodzaj modelu autoregresyjnego . Modele autoregresyjne wykorzystują swoje poprzednie wyniki jako dane wejściowe do przyszłych prognoz. W rezultacie w modelu GPT każde nowe słowo jest wybierane na podstawie poprzedzającej je sekwencji, co poprawia spójność wynikowego tekstu.

Rysunek 1.8. Architektura GPT wykorzystuje tylko część dekodera z architektury Original Transformer . Zaprojektowano ją do przetwarzania jednokierunkowego, od lewej do prawej, dzięki czemu dobrze nadaje się do generowania tekstu i zadań przewidywania następnego słowa w celu generowania tekstu w sposób iteracyjny, po jednym słowie na raz