Изучение предобученных LLM

Обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF)

Mina Parham

AI Engineer

Важность дообучения

Диаграмма, иллюстрирующая процесс RLHF.

Важность дообучения

Диаграмма, представляющая LLM с входными и выходными данными.

Пошаговое руководство по дообучению LLM

Иконка, представляющая LLM, обученную определять тональность твитов.

Пошаговое руководство по дообучению LLM

Иконка, представляющая LLM, обученную определять тональность твитов и выдающую неверный результат.

Пошаговое руководство по дообучению LLM

Иконка, представляющая LLM для определения тональности твитов, предобученную на большом наборе данных.

Шаг 1: загрузка данных

from datasets import load_dataset
import pandas as pd

# `load_dataset` simplifies loading and preprocessing datasets from various sources
# It provides easy access to a wide range of datasets with minimal setup
dataset = load_dataset("mteb/tweet_sentiment_extraction")
df = pd.DataFrame(dataset['train'])

    id               text                                        label   label_text
0   cb774db0d1       I'd have responded, if I were going         1       neutral
1   549e992a42       Sooo SAD I will miss you in San Diego!!!    0       negative
2   08ac60f138       my boss is bullying me...                   0       negative

Шаг 2: выбор предобученной модели

from transformers import AutoModelForCausalLM

# AutoModelForCausalLM simplifies loading and switching models
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai-gpt")

Каузальные модели: предыдущие токены «порождают» последующие

Шаг 3: токенизатор

from transformers import AutoTokenizer

# `AutoTokenizer` loads the correct tokenizer for the specified model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-gpt")
tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

Паддинг: для выравнивания размеров батчей текста

Шаг 3: токенизатор

def tokenize_function(examples):
    tokenized = tokenizer(examples["content"], padding="max_length", truncation=True) 
    return tokenized

tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

Параметр batched: для ускорения обработки

Шаг 4: дообучение с помощью метода Trainer

training_args = TrainingArguments(
   output_dir="test_trainer",
   per_device_train_batch_size=1,
   per_device_eval_batch_size=1,  
   gradient_accumulation_steps=4)

trainer = Trainer(
   model=model,
   args=training_args,
   train_dataset=tokenized_dataset["train"],
   eval_dataset=tokenized_dataset["test"])
trainer.train()

Давайте потренируемся!

Обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF)