Hoy en día, los grandes modelos de lenguaje de IA se han convertido en la clave para el desarrollo futuro. Las empresas de tecnología nacionales y extranjeras han comenzado a desarrollar de forma independiente modelos grandes exclusivos.
¿Qué es un modelo de lenguaje grande? Es un algoritmo de aprendizaje autónomo que tiene varias funciones, como resumir, traducir y generar texto. Puede crear contenido de redacción publicitaria de forma independiente sin control humano. En comparación con los modelos de algoritmos tradicionales, los modelos de lenguaje grandes están más inclinados a utilizar el aprendizaje para dominar un conocimiento sistemático y aplicarlo a diversas tareas laborales para maximizar sus beneficios.
¿Cómo aplicar grandes modelos de lenguaje a diversas industrias? La respuesta es construir un modelo grande del dominio. Los modelos de dominio grande se refieren a modelos de lenguaje grande que pueden ayudar en la anotación de datos de dominio y el ajuste de modelos en aplicaciones empresariales. El modelo operativo común actual en el mercado es un marco de modelo grande basado en grandes empresas en diversos campos verticales que pueden elegir y ajustar libremente modelos que satisfagan sus propias necesidades. Sobre esta base, podemos resumir los pasos que deben seguir las empresas para entrenar sus propios modelos grandes.
1. Elija un modelo básico grande adecuado
Las empresas deben establecer un sistema de indicadores sistemático basado en sus propias operaciones comerciales, como precisión, interpretabilidad, estabilidad, costo, etc. Después de cuantificar los indicadores, analizar y comparar las características de cada modelo.
Tomemos como ejemplo el proyecto BenTsao. Cuando se estableció el proyecto por primera vez, los desarrolladores necesitaban crear un mapa de conocimientos médicos autorizado y recopilar literatura médica relevante. Y aproveche la API ChatGPT para crear un conjunto de datos optimizado. Perfeccione las instrucciones para lograr el efecto de preguntas y respuestas sobre conocimientos médicos. Por supuesto, cuando las empresas seleccionan modelos, también deben considerar las capacidades básicas y las capacidades de programación del modelo en sí. Las capacidades básicas del modelo en sí deben ser lo suficientemente fuertes, no moduladas con precisión. Porque cuando las empresas se desarrollan, a menudo lo hacen en función de las capacidades básicas del modelo. Actualmente, los mejores modelos incluyen Code LLaMA (34B) y Starcoder (15B).
2. Limpiar y etiquetar datos
Este es un enlace clave relacionado con la operación final. La limpieza de datos afectará el efecto de la presentación del modelo. La limpieza de datos se realiza en orden, con los siguientes pasos principales:
- Limpieza básica: elimine la información registrada duplicada, corrija errores de bajo nivel y garantice un formato de datos unificado para una fácil visualización;
- Limpieza estructurada: sobre la base de un formato unificado, los datos se transforman y crean, y el rendimiento del modelo se puede seleccionar y mejorar;
- Limpieza de contenido: se puede realizar identificación semántica, fusión y procesamiento de datos atípicos.
- Limpieza avanzada: la síntesis de datos se puede realizar a través de medios técnicos y se puede procesar información de datos compleja, como imágenes y bebidas, además de información de texto, garantizando al mismo tiempo la privacidad del usuario. Este programa está limitado a aplicaciones específicas.
- Auditoría y verificación: contrate expertos de la industria para realizar una auditoría y verificar si la calidad de la limpieza de datos cumple con los estándares. Este proceso implica muchos estándares de inspección y procesos de control.
La anotación de datos es la clave para determinar directamente la dirección de la recopilación y el entrenamiento de datos en la etapa inicial del diseño del modelo. La anotación de datos se puede dividir en 9 pasos: Determinar la tarea y los requisitos de anotación - Recopilar información de datos originales - Limpiar y preprocesar los datos - Diseñar el plan correspondiente - Realizar anotaciones de datos - Controlar la calidad y precisión - Ampliar y mejorar los datos - Establecer planes de formación correspondientes, verificar y probar los resultados - mantener un método de trabajo de supervisión y actualización continua.
Entre ellos, cuando recopilamos datos originales, podemos recopilar información pública proporcionada por instituciones o empresas de investigación académica para facilitar la aplicación de campo de la capacitación y evaluación del modelo. Durante el proceso, se debe prestar atención al cumplimiento legal de los datos. En algunos casos, también se puede realizar anotación de entidad, anotación emocional y anotación gramatical.
3. Formación y puesta a punto
La capacitación es el proceso de aprendizaje profundo en un modelo grande para desarrollar un modelo que pueda comprender y generar texto en lenguaje natural. Durante este período, las empresas necesitan procesar y recopilar datos de texto a gran escala y aprender sus leyes inherentes, semántica y relaciones internas entre el contexto y el contexto del texto. En la actualidad, las principales rutas de formación en el mercado nacional son TPU + XLA + TensorFlow lideradas por Google y GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed controladas por NVIDIA, Meta, Microsoft y otros grandes fabricantes.
El ajuste fino consiste en controlar el modelo a entrenar en función de los datos anotados de una tarea específica. El objetivo principal de esta etapa es modificar la capa de salida y ajustar los parámetros apropiados mientras el precio del mineral del modelo permanece sin cambios, de modo que el modelo. puede adaptarse a la tarea específica.
La evaluación final, la iteración, la implementación y el seguimiento se centran en las actualizaciones posventa y el seguimiento en tiempo real después del desarrollo del modelo. En estos dos enlaces, los desarrolladores deben evaluar el rendimiento del modelo de acuerdo con los estándares del campo. Pueden contratar profesionales para que den sugerencias de evaluación, y luego los desarrolladores realizarán mejoras y actualizaciones iterativas basadas en la evaluación.
Una vez que el modelo se ejecuta normalmente, los desarrolladores también deben monitorear e implementar el funcionamiento diario del modelo.
A lo largo del proceso de formación, la API juega un papel muy importante. Puede ayudar a los desarrolladores a procesar datos de manera eficiente y rentable. También puede actualizar dinámicamente los datos del modelo y al mismo tiempo garantizar que se pueda acceder de forma segura a los datos privados en modelos grandes.
- HBase : El servicio [HBase] es una solución de recuperación y almacenamiento de big data altamente escalable y de alto rendimiento basada en la tecnología central de Apache HBase, un sistema de base de datos de columnas distribuidas de código abierto. Está diseñado para proporcionar análisis de big data en tiempo real a empresas. Las aplicaciones de nivel en diversos escenarios comerciales, como el procesamiento de datos, Internet de las cosas (IoT), la gestión de registros y el control de riesgos financieros, proporcionan capacidades de gestión de datos eficientes y confiables.
- Servicio de registro : Cloud Log Service (CLS) es una plataforma integral de servicios de registro proporcionada por Tencent Cloud. Proporciona múltiples servicios, desde recopilación de registros, almacenamiento de registros hasta recuperación de registros, análisis de gráficos, monitoreo de alarmas, entrega de registros y otros servicios para ayudar a los usuarios. Utilice registros para resolver múltiples funciones, como operación y mantenimiento empresarial y monitoreo de servicios. Además, Tencent Cloud CLS adopta un diseño de arquitectura distribuida de alta disponibilidad y realiza múltiples copias de seguridad redundantes de almacenamiento de datos de registro para evitar que los datos no estén disponibles debido al tiempo de inactividad del servicio de un solo nodo, proporcionando una disponibilidad del servicio de hasta el 99,9% y proporcionando estabilidad y confiabilidad. Servicios para registros de datos.
- Cloud Monitor : Cloud Monitor admite la configuración de alarmas de umbral de indicador para recursos de productos en la nube y recursos informados personalizados. Proporcionarle monitoreo tridimensional de datos de productos en la nube, análisis de datos inteligentes, alarmas anormales en tiempo real y visualización visual de datos. Con la recopilación de segundo nivel que cubre todos los datos de los indicadores, puede experimentar los cambios más granulares en los indicadores y brindar una experiencia refinada de monitoreo de productos en la nube. El monitoreo en la nube proporciona almacenamiento gratuito las 24 horas de datos de monitoreo de segundo nivel y admite visualización y descarga de datos en línea.