Os Modelos de linguagem grandes (LLMs) têm revolucionado a forma como interagimos com a tecnologia, impulsionando avanços significativos em diversas áreas, desde a geração de texto criativo até a automação de tarefas complexas. Este artigo oferece uma visão geral abrangente sobre esses modelos, explorando suas metodologias de treinamento, técnicas de inferência e tendências de desenvolvimento futuro. A crescente utilização de LLMs em diversas aplicações tem impulsionado a busca por eficiência em termos de custo e desempenho.
Este panorama abrange o pré-processamento de dados, arquiteturas de treinamento, tarefas de pré-treinamento, treinamento paralelo, ajuste fino, compressão de modelos, computação paralela, agendamento de memória e otimização estrutural. O objetivo é fornecer informações valiosas para pesquisadores e profissionais que atuam neste campo em constante evolução.
Terminologia Essencial
- LLM (Large Language Model): Modelos de linguagem pré-treinados com um número significativo de parâmetros (geralmente acima de 6-10 bilhões) e treinados em vastos conjuntos de dados.
- PLM (Pre-trained Language Model): Modelos de linguagem pré-treinados em grandes conjuntos de dados, frequentemente utilizando a arquitetura Transformer e auto-supervisão.
- ICL (In-Context Learning): A capacidade dos grandes modelos de linguagem de realizar tarefas de aprendizado com poucos exemplos, compreendendo o contexto.
- SFT (Supervised Fine-Tuning): Ajuste de um modelo pré-treinado de forma supervisionada para melhor adaptá-lo aos requisitos específicos de uma tarefa.
- RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback): Uma técnica utilizada no ajuste de alinhamento, que envolve o treinamento de um modelo de recompensa com base no feedback humano para ajustar o LLM usando algoritmos de aprendizado por reforço.
- LoRA (Low-Rank Adaptation): Um método de ajuste eficiente em termos de parâmetros que ajusta apenas um pequeno subconjunto dos parâmetros do modelo, reduzindo a sobrecarga computacional e de memória.
A Ascensão dos Modelos de Linguagem Grandes
A evolução dos modelos de linguagem pode ser rastreada desde os Modelos de Linguagem Estatísticos (SLM) até os Modelos de Linguagem Neurais (NLM) e, finalmente, aos Modelos de Linguagem Pré-treinados (PLM). A arquitetura Transformer, com seus mecanismos de autoatenção paralelos, tem sido fundamental na ascensão dos PLMs. O escalonamento desses modelos levou ao surgimento dos Modelos de linguagem grandes, capazes de gerar texto de alta qualidade e exibir habilidades robustas de aprendizado e raciocínio.
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O treinamento de LLMs envolve várias etapas cruciais, começando com a preparação dos dados. Isso inclui a coleta e o pré-processamento de grandes conjuntos de dados textuais, nos quais a qualidade dos dados é essencial para o desempenho do modelo.
A escolha da arquitetura do modelo é outra decisão importante, com opções como Encoder-Decoder ou Decoder-only, cada uma com suas vantagens e desvantagens dependendo da aplicação.
Treinamento e Paralelismo
A definição de tarefas de pré-treinamento, como a modelagem de linguagem, é fundamental para ensinar o modelo a entender a estrutura e o significado da linguagem. Além disso, o uso de técnicas de treinamento paralelo é essencial para lidar com a escala dos LLMs, permitindo que o treinamento seja distribuído em vários dispositivos ou máquinas.
O pré-processamento de dados inclui filtragem de qualidade, deduplicação e limpeza de dados para remover informações confidenciais. As estratégias de treinamento paralelo incluem paralelismo de dados, paralelismo de modelos, ZeRO e paralelismo de pipeline, frequentemente combinadas com treinamento de precisão mista e técnicas de offloading para gerenciar os custos de memória e computacionais.
O paralelismo de dados distribui os dados por várias GPUs, com cada GPU processando uma parte dos dados e sincronizando os gradientes. Já o paralelismo de modelos divide os parâmetros do modelo por várias GPUs, permitindo que cada GPU lide com uma parte do modelo.
Otimização de Modelos
ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) é uma técnica de otimização de memória que reduz a redundância na atualização de parâmetros durante o paralelismo de dados. O paralelismo de pipeline atribui diferentes camadas do modelo a diferentes GPUs, criando um pipeline para propagação direta e retroativa. O treinamento de precisão mista usa números de ponto flutuante de 16 bits (FP16) para reduzir o uso de memória e a sobrecarga de comunicação.
O ajuste fino adapta os LLMs pré-treinados a tarefas específicas. O ajuste fino supervisionado (SFT) usa conjuntos de dados rotulados, enquanto o ajuste de alinhamento visa tornar os LLMs mais úteis, honestos e inofensivos, geralmente usando o aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF). Métodos de ajuste eficientes em termos de parâmetros, como o LoRA, reduzem os custos computacionais. O ajuste fino de segurança incorpora técnicas para mitigar riscos, como prompts adversários.
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Inference e Utilização
A inferência eficiente é crucial para a implantação de LLMs. As técnicas de compressão de modelos incluem destilação de conhecimento, poda, quantização, compartilhamento de peso e aproximação de baixo rank. O agendamento de memória gerencia eficientemente os padrões de acesso à memória. As técnicas de paralelismo (dados, tensores e pipeline) aumentam a taxa de transferência e reduzem a latência. Otimizações estruturais, como FlashAttention e PagedAttention, melhoram a velocidade computacional, minimizando os acessos à memória.
Os LLMs são utilizados projetando prompts adequados para várias tarefas, aproveitando os recursos de zero-shot, aprendizado com poucos exemplos e chain-of-thought prompting. Vários frameworks, incluindo Transformers, DeepSpeed, BMTrain e Megatron-LM, facilitam o treinamento e a implantação de LLMs.
A avaliação do desempenho dos Modelos de linguagem grandes é realizada por meio de conjuntos de dados de teste estáticos e avaliação de perguntas e respostas de domínio aberto. A avaliação de segurança também é crucial para evitar o uso malicioso e abordar possíveis preocupações com privacidade e viés.
Melhorias e Criatividade
O estudo detalha várias técnicas de treinamento e ajuste fino paralelos, incluindo ZeRO, LoRA e RLHF. Além disso, discute técnicas de ajuste fino de segurança para aumentar a responsabilidade e a segurança dos LLMs, abrangendo métodos de avaliação automatizados e manuais para avaliar o desempenho do LLM. A análise detalhada da arquitetura encoder-decoder e decoder-only, com configurações de máscara, enriquece ainda mais a compreensão.
As tendências apontam para modelos maiores e recursos multimodais, o que exigirá técnicas de treinamento e inferência mais eficientes. A colaboração entre pesquisadores de IA e especialistas em diferentes áreas será fundamental para desenvolver aplicações práticas de LLMs. Abordar questões éticas, como viés e privacidade, é essencial para o desenvolvimento e implantação responsáveis de LLMs. Arquiteturas RNN como RWKV podem se tornar uma direção de pesquisa fundamental na era dos LLMs.
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Via Dev.to