Un guide complet de la pré-formation de LLM

Cet article plonge dans le rôle crucial du modèle de grande langue (LLM) pré-formation dans la mise en forme des capacités d'IA modernes, en tirant fortement de la "plongée profonde d'Andrej Karapathy dans les LLM comme Chatgpt". Nous explorerons le processus, de l'acquisition brute de données à la génération de texte de type humain.

L'avancement rapide de l'IA, illustré par le modèle génératif de Deepseek, le modèle génératif de l'IA et O3-Mini d'OpenAI, met en évidence le rythme d'innovation accéléré. L'observation par Sam Altman d'une diminution de dix fois des coûts d'utilisation de l'IA chaque année souligne le potentiel transformateur de cette technologie.

llm Pret-raining: la fondation

Avant de comprendre comment les LLM comme le chatppt génèrent des réponses (comme illustré par l'exemple de question: "Qui est votre société mère?"), Nous devons saisir la phase de pré-formation.

La pré-entraînement est la phase initiale de la formation d'un LLM pour comprendre et générer du texte. Cela s'apparente à enseigner à un enfant à lire en les exposant à une bibliothèque massive de livres et d'articles. Le modèle traite des milliards de mots, prédisant le mot suivant dans une séquence, affinant sa capacité à produire du texte cohérent. Cependant, à ce stade, il manque de véritable compréhension de niveau humain; il identifie les modèles et les probabilités.

ce qu'un LLM pré-entraîné peut faire:

Un LLM pré-entraîné peut effectuer de nombreuses tâches, notamment:

• Génération de texte et résumé
• Analyse de traduction et de sentiment
• Génération de code et réponses aux questions
• Recommandation de contenu et facilitation du chatbot
• Augmentation et analyse des données sur divers secteurs

Cependant, il nécessite un réglage fin pour des performances optimales dans des domaines spécifiques.

Les étapes de pré-formation:

1. Traitement des données Internet: La qualité et l'échelle des données de formation ont un impact significatif sur les performances LLM. Des ensembles de données comme les étreintes Fineweb de Face, méticuleusement organisés de CommonCrawl, illustrent une approche de haute qualité. Cela implique plusieurs étapes: filtrage d'URL, extraction de texte, filtrage du langage, déduplication et suppression PII. Le processus est illustré ci-dessous.

2. Tokenisation: Cela convertit le texte brut en unités plus petites (jetons) pour le traitement du réseau neuronal. Des techniques comme le codage des paires d'octets (BPE) optimisent la longueur de séquence et la taille du vocabulaire. Le processus est détaillé avec des aides visuelles ci-dessous.

3. Formation du réseau neuronal: Les données tokenisées sont introduites dans un réseau neuronal (souvent une architecture de transformateur). Le réseau prédit le token suivant dans une séquence, et ses paramètres sont ajustés par rétropropagation pour minimiser les erreurs de prédiction. Les travaux internes, y compris la représentation des entrées, le traitement mathématique et la génération de sortie, sont expliqués avec des diagrammes.

Modèle de base et inférence:

Le modèle pré-entraîné résultant (le modèle de base) est un générateur de texte statistique. Bien que impressionnant, il manque de véritable compréhension. Le GPT-2 en sert d'exemple, démontrant les capacités et les limites d'un modèle de base. Le processus d'inférence, générant du jeton de texte par jeton, est expliqué.

Conclusion:

LLM La pré-formation est fondamentale à l'IA moderne. Bien que puissants, ces modèles ne sont pas sensibles, en s'appuyant sur des modèles statistiques. Les progrès en cours dans la pré-formation continueront de progresser vers une IA plus capable et accessible. Le lien vidéo est inclus ci-dessous:

[lien vidéo: https://www.php.cn/link/ce738adf821b780cfcde4100e633e51a ]

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!