2024년 대규모 언어 모델 구축을 위한 여정
2024년에는 연구원과 엔지니어가 자연어 처리의 한계를 계속 확장함에 따라 대형 언어 모델(LLM)의 기술적 도약이 이루어질 것입니다. 이러한 매개변수가 풍부한 LLM은 기계와 상호 작용하는 방식을 혁신하여 보다 자연스러운 대화, 코드 생성 및 복잡한 추론을 가능하게 합니다. 그러나 이러한 거대 기업을 구축하는 것은 데이터 준비의 복잡성, 고급 교육 기술 및 확장 가능한 추론과 관련된 쉬운 작업이 아닙니다. 이 검토에서는 데이터 소싱부터 교육 혁신 및 정렬 전략에 이르기까지 최근의 발전을 다루면서 LLM을 구축하는 데 필요한 기술적 세부 사항을 자세히 살펴봅니다.
2024년은 연구원과 엔지니어가 자연어 처리에서 가능한 범위를 확장함에 따라 대규모 언어 모델(LLM)의 획기적인 시대가 될 것을 약속합니다. 수십억 또는 심지어 수조 개의 매개변수를 가진 이러한 대규모 신경망은 우리가 기계와 상호 작용하는 방식을 혁신하여 보다 자연스럽고 개방적인 대화, 코드 생성 및 다중 모드 추론을 가능하게 합니다.
그러나 이렇게 큰 LL.M을 짓는 것은 간단한 문제가 아닙니다. 데이터 소싱 및 준비부터 고급 교육 기술 및 확장 가능한 추론에 이르기까지 신중하게 선별된 파이프라인이 필요합니다. 이 게시물에서는 이러한 최첨단 언어 모델을 구축하는 데 관련된 기술적 복잡성에 대해 자세히 알아보고 스택 전체의 최신 혁신과 과제를 살펴보겠습니다.
데이터 준비
1. 데이터 소스
모든 LLM의 기초는 학습된 데이터이며 최신 모델은 엄청난 양의 텍스트(종종 토큰 1조 개 이상)를 수집합니다. 이러한 텍스트는 웹에서 제공됩니다. 크롤러, 코드 저장소, 서적 등 일반적인 데이터 소스는 다음과 같습니다.
일반적으로 크롤링되는 웹 자료
GitHub 및 Software Heritage와 같은 코드 저장소
Wikipedia 및 서적과 같은 선택된 데이터 세트(공개 도메인 및 저작권 보호)
합성으로 생성된 데이터
2.
단순히 사용 가능한 모든 데이터를 얻는 것은 일반적으로 노이즈와 편향이 발생할 수 있으므로 최적이 아닙니다. 따라서 신중한 데이터 필터링 기술이 사용됩니다. 품질 필터링 길이 및 언어와 같은 문서 속성을 기반으로 한 경험적 필터링 좋은 데이터와 나쁜 데이터의 예를 사용한 분류자 기반 필터링 언어 모델 임계값의 복잡성도메인별 필터링도메인별 하위 집합에 대한 영향 확인사용자 지정 규칙 및 임계값 개발선택 전략결정적 하드 임계값확률적 무작위 샘플링3 중복 제거
대규모 웹 코퍼스에는 상당한 중복이 포함되어 있습니다. 문서로 인해 모델이 너무 많은 영역을 효과적으로 "기억"할 수 있습니다. MinHash와 같은 효율적인 거의 중복 감지 알고리즘을 활용하여 이러한 중복 편향을 줄입니다.4. 토큰화
중복이 제거된 고품질 텍스트 코퍼스가 있으면 이를 토큰화해야 합니다. 즉, 훈련 중에 신경망이 수집할 수 있는 토큰 시퀀스로 변환해야 합니다. 유비쿼터스 바이트 수준 BPE 인코딩이 선호되며 코드, 수학적 표기법 및 기타 컨텍스트를 우아하게 처리합니다. 토크나이저 자체의 과적합을 방지하려면 전체 데이터 세트를 주의 깊게 샘플링해야 합니다.5. 데이터 품질 평가
데이터 품질을 평가하는 것은 어려운 일이지만 중요한 작업입니다. 특히 규모가 큰 경우에는 더욱 그렇습니다. 사용된 기술은 다음과 같습니다: 하위 집합 훈련 중 Commonsense QA, HellaSwag 및 OpenBook QA와 같은 신호가 높은 벤치마크 모니터링 도메인/URL 수동 검사 및 보유/삭제된 예제 검사 데이터 클러스터링 및 시각화 도구 교육 보조 자료 토큰 분석을 위한 토크나이저 Training1. 모델 병렬성
현대 LLM의 엄청난 규모(종종 단일 GPU 또는 단일 시스템에 맞추기에는 너무 큼)에는 다양한 방식으로 결합할 수 있는 고급 병렬화 체계가 필요합니다. 여러 장치 및 기계에 걸쳐 모델 분할: 데이터 병렬 처리: 여러 장치에 배치 분산 텐서 병렬 처리: 여러 장치에 걸쳐 모델 가중치 및 활성화 분할 파이프라인 병렬 처리: 모델을 일련의 단계로 처리하고 장치 간에 파이프라인 처리 시퀀스 병렬성: 개별 입력 시퀀스를 분할하여 추가 확장 이러한 4D 병렬 전략을 결합하면 수조 개의 매개변수가 있는 모델로 확장할 수 있습니다.2. 효율적인 주의
주요 계산 병목 현상은 Transformer 아키텍처의 핵심에 있는 셀프 어텐션 작업에 있습니다. Flash Attention 및 Factorized Kernels와 같은 방법은 전체 Attention 매트릭스를 불필요하게 구현하는 것을 방지하는 고도로 최적화된 Attention 구현을 제공합니다.3. 안정적인 훈련
이렇게 극단적인 규모에서 안정적인 수렴을 달성하는 것은 중요한 과제입니다. 이 분야의 혁신에는 다음이 포함됩니다. 향상된 초기화 체계 MuTransfer와 같은 초매개변수 전송 방법 코사인 어닐링과 같은 최적화된 학습 속도 계획4 아키텍처 혁신
최근 모델 아키텍처의 혁신으로 역량이 크게 향상되었습니다. LLM: MoE(Mixture-of-Experts): 각 예는 라우팅 네트워크를 통해 활성화된 모델 매개변수의 하위 집합만 활성화합니다. Mamba: 해시 기반 전문가 혼합 레이어의 효율적인 구현Alliance
역량도 중요하지만 안전하고 정통하며 인간의 가치와 지침에 부합하는 LLM도 필요합니다. 이것이 인공 지능 정렬이라는 새로운 분야의 목표입니다.
인간 피드백으로부터 강화 학습(RLHF): 모델 출력에 대한 인간 선호도에서 파생된 보상 신호를 사용하여 PPO, DPO 등과 같은 모델 방법을 미세 조정합니다. 적극적으로 탐구했습니다.
Constitutional AI: Constitutional AI는 훈련 과정에서 규칙과 지침을 모델에 인코딩하여 처음부터 원하는 행동을 주입합니다.
Inference
LLM이 훈련되면 효율적인 추론을 위해 이를 최적화해야 합니다. 즉, 최소한의 지연 시간으로 사용자에게 모델 출력을 제공해야 합니다.
양자화: 큰 모델 가중치를 낮은 정밀도 형식으로 압축합니다. 예를 들어, int8은 컴퓨팅 비용이 저렴하고 메모리 집약적입니다. 일반적으로 사용되는 기술에는 GPTQ, GGML 및 NF4가 포함됩니다.
추측적 디코딩: Medusa 방법과 같이 작은 모델을 사용하여 더 큰 모델을 실행하여 추론을 가속화합니다.
시스템 최적화: JIT(Just-In-Time) 컴파일, 커널 융합 및 CUDA 그래픽 최적화를 통해 속도를 더욱 높일 수 있습니다.
결론
2024년에 대규모 언어 모델을 구축하려면 데이터 소싱 및 정리부터 확장 가능한 교육 시스템 및 효율적인 추론 배포에 이르기까지 전체 스택에 걸쳐 신중한 아키텍처와 혁신이 필요합니다. 우리는 주요 내용 중 일부만 다루었지만, 이 분야는 항상 새로운 기술과 발견이 등장하면서 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 데이터 품질 평가, 대규모의 안정적인 수렴, 인간 가치와의 일관성, 강력한 실제 배포를 둘러싼 과제는 여전히 열려 있는 영역입니다. 하지만 LL.M.의 잠재력은 엄청납니다. 2024년과 그 이후에도 언어 AI로 가능한 것의 한계를 넓힐 수 있도록 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!
위 내용은 2024년 대규모 언어 모델 구축을 위한 여정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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현지에서 Deepseek을 미세 조정하는 방법
Feb 19, 2025 pm 05:21 PM
Deepseek 클래스 모델의 로컬 미세 조정은 컴퓨팅 리소스와 전문 지식이 충분하지 않아야합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 다음과 같은 전략을 채택 할 수 있습니다. 모델 양자화 : 모델 매개 변수를 저 반영 정수로 변환하여 메모리 발자국을 줄입니다. 더 작은 모델 사용 : 더 쉬운 로컬 미세 조정을 위해 작은 매개 변수가있는 사전 취사 모델을 선택하십시오. 데이터 선택 및 전처리 : 고품질 데이터를 선택하고 모델 효과에 영향을 미치는 데이터 품질이 좋지 않도록 적절한 전처리를 수행하십시오. 배치 교육 : 대규모 데이터 세트의 경우 메모리 오버플로를 피하기 위해 훈련을 위해 배치로 데이터를로드하십시오. GPU 로의 가속도 : 독립 그래픽 카드를 사용하여 교육 프로세스를 가속화하고 교육 시간을 단축하십시오.
DeepSeek을 설치하는 방법
Feb 19, 2025 pm 05:48 PM
Docker 컨테이너를 사용하여 사전 컴파일 된 패키지 (Windows 사용자의 경우)를 사용하여 소스 (숙련 된 개발자)를 컴파일하는 것을 포함하여 DeepSeek를 설치하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 공식 문서는 신중하게 문서를 작성하고 불필요한 문제를 피하기 위해 완전히 준비합니다.
깊은 사용을위한 FAQ 요약
Feb 19, 2025 pm 03:45 PM
Deepseekai 도구 가이드 및 FAQ Deepseek은 강력한 AI 지능형 도구입니다. FAQ : 다른 액세스 방법의 차이 : 웹 버전, 앱 버전 및 API 통화간에 기능에는 차이가 없으며 앱은 웹 버전의 래퍼 일뿐입니다. 로컬 배치는 증류 모델을 사용하는데,이 모델은 DeepSeek-R1의 정식 버전보다 약간 열등하지만 32 비트 모델은 이론적으로 90% 정식 버전 기능을 갖습니다. 선술집이란 무엇입니까? Sillytavern은 API 또는 Ollama를 통해 AI 모델을 호출 해야하는 프론트 엔드 인터페이스입니다. 중단 한도는 무엇입니까?
Grayscale 암호화 신탁 기금은 무엇입니까?
Mar 05, 2025 pm 12:33 PM
Grayscale Investment : Grayscale Investment Company는 기관 및 투자자에게 디지털 통화 투자 서비스를 제공합니다. 이 회사는 몇 가지 암호화 신탁을 출시했으며, 이는 시장의 광범위한 시장의 관심을 끌었지만, 이러한 자금이 토큰 가격에 미치는 영향은 크게 다릅니다. 이 기사는 Grayscale의 주요 Crypto Trust Funds 중 일부를 자세히 소개합니다. Grayscale Major Crypto Trust Fund는 Glance Grayscale Investment (2013 년 DigitalCurrencygroup이 설립 한)에서 제공되는 다양한 암호화 자산 신탁 기금을 관리하여 기관 투자자와 고격한 개인에게 준수 투자 채널을 제공합니다. 주요 자금에는 다음이 포함됩니다 : Zcash (Zec), Sol,
최고의 시장 제조업체가 암호화 시장에 진출함에 따라 Castle Securities는 업계에 어떤 영향을 미칩니 까?
Mar 04, 2025 pm 08:03 PM
최고 시장 제조업체 인 Castle Securities의 Bitcoin Market Maker에 진입하는 것은 Bitcoin 시장의 성숙도의 상징이며, 전통적인 금융 세력이 미래의 자산 가격 권력을 위해 경쟁하는 핵심 단계입니다. Bloomberg에 따르면 Citadel Securities는 2 월 25 일에 Cryptocurrencies의 유동성 제공 업체가 되고자합니다. 이 회사는 Coinbaseglobal, Binanceholdings 및 Crypto.com이 운영하는 거래소를 포함하여 다양한 거래소에서 시장 제조업체 목록에 가입하는 것을 목표로하고 있다고이 문제에 익숙한 사람들은 말했다. Exchange에 의해 승인되면이 회사는 처음에 미국 이외의 시장 제조업체 팀을 설립 할 계획이었습니다. 이 움직임은 징후 일뿐입니다
Delphi Digital : 새로운 Elizaos V2 아키텍처를 구문 분석하여 새로운 AI 경제를 바꾸는 방법은 무엇입니까?
Mar 04, 2025 pm 07:00 PM
ELIZAOSV2 : AI의 새로운 경제를 이끌고 AI는 보조 도구에서 독립적 인 엔티티로 진화하여 AI가 자금을 관리하고 Web3 비즈니스를 운영 할 수 있습니다. 이 기사는 Elizaosv2의 주요 혁신과 그것이 AI 중심의 미래 경제를 형성하는 방법으로 뛰어들 것입니다. AI Automation : 독립적으로 Elizaos를 운영하는 것은 원래 Web3 자동화에 중점을 둔 AI 프레임 워크였습니다. V1 버전을 사용하면 AI가 스마트 계약 및 블록 체인 데이터와 상호 작용할 수있는 반면 V2 버전은 상당한 성능 향상을 달성합니다. AI는 간단한 지침을 실행하는 대신 워크 플로를 독립적으로 관리하고 비즈니스를 운영하며 재무 전략을 개발할 수 있습니다. 아키텍처 업그레이드 : 향상 a
SFT를 상당히 능가하는 O1/DeepSeek-R1의 비밀은 멀티 모달 대형 모델에서도 사용할 수 있습니다.
Mar 12, 2025 pm 01:03 PM
상하이 Jiaotong University, Shanghai Ailab 및 Chinese University of Hong Kong의 연구원들은 Visual-RFT (Visual Enhancement Fine Tuning) 오픈 소스 프로젝트를 시작했으며, 이는 LVLM (Language Big Model)의 성능을 크게 향상시키기 위해 소량의 데이터 만 필요합니다. Visual-Rft는 영리하게 DeepSeek-R1의 규칙 기반 강화 학습 접근 방식을 OpenAI의 RFT (Rencement Fine Tuning) 패러다임과 결합 하여이 접근법을 텍스트 필드에서 시야로 성공적으로 확장합니다. Visual-RFT는 시각적 하위 분류 및 객체 감지와 같은 작업에 대한 해당 규칙 보상을 설계함으로써 텍스트, 수학적 추론 및 기타 필드로 제한되는 DeepSeek-R1 메소드의 한계를 극복하여 LVLM 교육을위한 새로운 방법을 제공합니다. Vis