Heutzutage sind große KI-Sprachmodelle zum Schlüssel für die zukünftige Entwicklung geworden. In- und ausländische Technologieunternehmen haben damit begonnen, eigenständig exklusive Großmodelle zu entwickeln.
Was ist ein großes Sprachmodell? Es handelt sich um einen autonomen Lernalgorithmus, der über verschiedene Funktionen wie das Zusammenfassen, Übersetzen und Generieren von Text verfügt. Er kann Textinhalte selbstständig und ohne menschliche Kontrolle erstellen. Im Vergleich zu herkömmlichen Algorithmusmodellen neigen große Sprachmodelle eher dazu, Lernen zu nutzen, um systematisches Wissen zu beherrschen und es auf verschiedene Arbeitsaufgaben anzuwenden, um seinen Nutzen zu maximieren.
Wie kann man große Sprachmodelle auf verschiedene Branchen anwenden? Die Antwort besteht darin, ein großes Modell der Domäne zu erstellen. Domänengroße Modelle beziehen sich auf große Sprachmodelle, die bei der Annotation von Domänendaten und der Feinabstimmung von Modellen in Unternehmensanwendungen helfen können. Das derzeit gängige Betriebsmodell auf dem Markt ist ein großer Modellrahmen, der auf großen Unternehmen in verschiedenen vertikalen Bereichen basiert und Modelle frei auswählen und anpassen kann, die ihren eigenen Anforderungen entsprechen. Auf dieser Grundlage können wir die Schritte zusammenfassen, die Unternehmen zum Trainieren ihrer eigenen großen Modelle unternehmen müssen.
1. Wählen Sie ein passendes Basis-Großmodell
Unternehmen sollten ein systematisches Indikatorensystem auf der Grundlage ihrer eigenen Geschäftstätigkeit einrichten, z. B. Genauigkeit, Interpretierbarkeit, Stabilität, Kosten usw. Nach der Quantifizierung der Indikatoren analysieren und vergleichen Sie die Merkmale jedes Modells.
Nehmen Sie als Beispiel das BenTsao-Projekt. Als das Projekt gegründet wurde, mussten die Entwickler eine verlässliche medizinische Wissenskarte erstellen und relevante medizinische Literatur sammeln. Und nutzen Sie die ChatGPT-API, um einen fein abgestimmten Datensatz zu erstellen. Passen Sie die Anweisungen genau an, um die Wirkung von Fragen und Antworten zu medizinischem Wissen zu erzielen. Natürlich müssen Unternehmen bei der Auswahl von Modellen auch die Grundfunktionen und Programmierfähigkeiten des Modells selbst berücksichtigen. Die Grundfunktionen des Modells selbst müssen stark genug sein und dürfen nicht präzise moduliert werden. Denn wenn sich Unternehmen entwickeln, entwickeln sie sich oft auf der Grundlage der grundlegenden Fähigkeiten des Modells. Zu den derzeit besseren Modellen gehören Code LLaMA (34B) und Starcoder (15B).
2. Daten bereinigen und kennzeichnen
Dies ist eine wichtige Verbindung im Zusammenhang mit der endgültigen Datenbereinigung, die sich auf die Wirkung der Modellpräsentation auswirkt. Die Datenbereinigung wird der Reihe nach mit den folgenden Hauptschritten durchgeführt:
- Grundlegende Reinigung: Entfernen Sie doppelt aufgezeichnete Informationen, korrigieren Sie Fehler auf niedriger Ebene und stellen Sie ein einheitliches Datenformat für eine einfache Anzeige sicher.
- Strukturierte Bereinigung: Auf der Grundlage eines einheitlichen Formats werden Daten transformiert und erstellt, und die Modellleistung kann ausgewählt und verbessert werden;
- Inhaltsbereinigung: Semantische Identifizierung, Zusammenführung und Ausreißerverarbeitung von Daten können durchgeführt werden.
- Erweiterte Reinigung: Die Datensynthese kann mit technischen Mitteln durchgeführt werden und komplexe Dateninformationen wie Bilder und Getränke können zusätzlich zu Textinformationen verarbeitet werden, während gleichzeitig die Privatsphäre des Benutzers gewährleistet wird. Dieses Programm ist auf bestimmte Anwendungen beschränkt.
- Audit und Verifizierung: Beauftragen Sie Branchenexperten mit der Durchführung eines Audits, um zu überprüfen, ob die Qualität der Datenbereinigung dem Standard entspricht. Dieser Prozess umfasst viele Inspektionsstandards und Kontrollprozesse.
Datenanmerkungen sind der Schlüssel zur direkten Bestimmung der Richtung der Datenerfassung und des Trainings in der frühen Phase des Modellentwurfs. Die Datenannotation kann in 9 Schritte unterteilt werden: Bestimmen Sie die Aufgaben- und Annotationsanforderungen – Sammeln Sie Originaldateninformationen – Bereinigen und vorverarbeiten Sie die Daten – Entwerfen Sie den entsprechenden Plan – Führen Sie die Datenannotation durch – Kontrollieren Sie die Qualität und Genauigkeit – Erweitern und verbessern Sie die Daten – Etablieren Erstellen Sie entsprechende Trainingspläne, verifizieren und testen Sie die Ergebnisse – pflegen Sie eine Arbeitsweise der kontinuierlichen Überwachung und Aktualisierung.
Wenn wir Originaldaten sammeln, können wir unter anderem öffentliche Informationen sammeln, die von akademischen Forschungseinrichtungen oder Unternehmen bereitgestellt werden, um die Feldanwendung der Modellschulung und -bewertung zu erleichtern. Dabei ist auf die Rechtskonformität der Daten zu achten. In manchen Fällen können auch Entity-Annotationen, emotionale Annotationen und grammatikalische Annotationen durchgeführt werden.
3. Training und Feinabstimmung
Training ist der Prozess des Deep Learning an einem großen Modell, um ein Modell zu entwickeln, das Text in natürlicher Sprache verstehen und generieren kann. Während dieser Zeit müssen Unternehmen umfangreiche Textdaten verarbeiten und sammeln und die inhärenten Gesetze, Semantiken und internen Beziehungen zwischen dem Kontext und dem Kontext des Textes erlernen. Derzeit sind die wichtigsten Trainingsrouten auf dem heimischen Markt TPU + XLA + TensorFlow unter der Führung von Google und GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed unter der Führung von NVIDIA, Meta, Microsoft und anderen großen Herstellern.
Die Feinabstimmung besteht darin, das zu trainierende Modell auf der Grundlage der annotierten Daten einer bestimmten Aufgabe zu steuern. Der Hauptzweck dieser Phase besteht darin, die Ausgabeschicht zu ändern und die entsprechenden Parameter anzupassen, während der Erzpreis des Modells unverändert bleibt kann sich an die jeweilige Aufgabe anpassen.
Die abschließende Bewertung und Iteration, Bereitstellung und Überwachung konzentrieren sich auf After-Sales-Upgrades und Echtzeitüberwachung nach der Modellentwicklung. In diesen beiden Links müssen Entwickler die Leistung des Modells gemäß den Standards in diesem Bereich bewerten. Sie können Fachleute beauftragen, Bewertungsvorschläge zu machen, und die Entwickler werden dann basierend auf der Bewertung Verbesserungen und iterative Aktualisierungen vornehmen.
Nachdem das Modell normal ausgeführt wurde, müssen Entwickler auch den täglichen Betrieb des Modells überwachen und bereitstellen.
Während des gesamten Trainingsprozesses spielt die API eine große Rolle. Es kann Entwicklern dabei helfen, Daten effizient und kostengünstig zu verarbeiten. Es kann auch Modelldaten dynamisch aktualisieren und gleichzeitig sicherstellen, dass in großen Modellen sicher auf private Daten zugegriffen werden kann.
- HBase : Der [HBase]-Dienst ist eine leistungsstarke, hoch skalierbare Big-Data-Speicher- und -Abruflösung, die auf der Kerntechnologie von Apache HBase basiert, einem Open-Source-Datenbanksystem mit verteilten Spalten. Es wurde entwickelt, um Big-Data-Analysen in Echtzeit für Unternehmen bereitzustellen -Ebenenanwendungen in verschiedenen Geschäftsszenarien wie Datenverarbeitung, Internet der Dinge (IoT), Protokollverwaltung und Finanzrisikokontrolle bieten effiziente und zuverlässige Datenverwaltungsfunktionen.
- Protokolldienst : Cloud Log Service (CLS) ist eine von Tencent Cloud bereitgestellte Protokolldienstplattform aus einer Hand. Sie bietet mehrere Dienste von der Protokollerfassung über die Protokollspeicherung bis hin zum Protokollabruf, Diagrammanalyse, Überwachungsalarmen, Protokollbereitstellung und anderen Diensten zur Unterstützung der Benutzer Verwenden Sie Protokolle, um mehrere Funktionen wie Geschäftsbetrieb, Wartung und Serviceüberwachung zu lösen. Darüber hinaus verwendet Tencent Cloud CLS ein hochverfügbares verteiltes Architekturdesign und führt eine mehrfache redundante Sicherung von Protokolldaten durch, um zu verhindern, dass Daten aufgrund von Ausfallzeiten einzelner Knoten nicht verfügbar sind, und bietet eine Dienstverfügbarkeit von bis zu 99,9 % sowie Stabilität und Zuverlässigkeit Dienste für Protokolldaten Assure.
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