Bygg Llama 3 LLM fra bunnen av i kode – Beginner's Guide to AI

Hvis du ønsker å lære mer om hvordan Latest Large Language Model (LLM) Llama 3 ble bygget av utvikleren og Meta-teamet på en enkel måte, vil du definitivt nyte denne raske gjennomgangsguiden som inkluderer en video laget av Tunadorable om hvordan du bygger Llama 3 fra bunnen av i kode. Du vil definitivt nyte denne raske gjennomgangsguiden som inkluderer en video laget av Tunadorable om hvordan du bygger Llama 3 fra bunnen av i kode.

Denne nybegynnerveiledningen vil forhåpentligvis gjøre maskinlæringsprosjekter litt mindre skremmende, spesielt hvis du er ny innen tekstbehandling, LLM og kunstig intelligens (AI). Llama 3-malen, bygget ved hjelp av Python og PyTorch-rammeverket, er et flott utgangspunkt for nybegynnere. Det hjelper deg å forstå de essensielle elementene i transformatorarkitektur, inkludert tokenisering, innebyggingsvektorer og oppmerksomhetsmekanismer, som er avgjørende for effektiv tekstbehandling.

Transformatorbaserte modeller har transformert feltet for naturlig språkbehandling (NLP) de siste årene. De oppnådde topp ytelse i ulike NLP-oppgaver, som oversettelse, sentimentanalyse og tekstgenerering. Llama 3-modellen er en forenklet implementering av Transformer-arkitekturen, designet for å hjelpe nybegynnere med å forstå grunnleggende konsepter og få praktisk erfaring med å bygge maskinlæringsmodeller.

Før du går inn i implementeringen av Llama 3-malen, er det viktig å konfigurere utviklingsmiljøet ditt. Her er de viktigste trinnene:

• Installer Python: Sørg for at Python er installert på datamaskinen din. Lama 3-modellen er kompatibel med versjon 3.x av Python.
• Installer PyTorch: PyTorch er et populært rammeverk for dyp læring som gir et fleksibelt og intuitivt grensesnitt for å bygge nevrale nettverk. Følg den offisielle PyTorch-installasjonsveiledningen for operativsystemet ditt.
• Bli kjent med maskinlæringskonsepter: En grunnleggende forståelse av maskinlæringskonsepter, for eksempel tapsfunksjoner, optimaliseringsalgoritmer og matriseoperasjoner, vil hjelpe deg med å komme deg gjennom denne veiledningen.

Forstå modellkomponenter

Llama 3-modellen inkluderer flere kritiske komponenter som jobber sammen for å behandle og forstå tekstdata:

• Tokenisering: Tokenisering er prosessen med å konvertere ren tekst til mindre, håndterbare deler kalt tokens. Disse symbolene kan være individuelle ord, underord eller tegn, avhengig av tokeniseringsstrategien som brukes. Tokenisering hjelper modellen med å bryte ned inndatateksten til et format den kan behandle effektivt.
• Innebyggingsvektorer: Innebyggingsvektorer er høydimensjonale representasjoner av tokens som fanger opp deres semantiske betydninger. Hvert ord er kartlagt til en tett vektor i et kontinuerlig rom, som gjør at modellen kan forstå sammenhenger og likheter mellom ulike ord. Innebyggingsvektorer læres under opplæringsprosessen og spiller en avgjørende rolle for modellens evne til å forstå språk.
• Posisjonell koding: I motsetning til tilbakevendende nevrale nettverk (RNN), fanger ikke transformatorer opp tekstens sekvensielle natur. Posisjonell koding brukes til å injisere informasjon om den relative plasseringen av hvert element i en setning. Ved å legge til posisjonskodinger til de innebygde vektorene, kan modellen fange opp rekkefølgen og strukturen til inndatateksten, noe som er essensielt for språkforståelsen.
• Oppmerksomhetsmekanisme: Oppmerksomhetsmekanismen er det sentrale elementet i transformatorarkitekturen. Den lar modellen fokusere på forskjellige deler av inngangssekvensen når den genererer utdata. Oppmerksomhetsmekanismen beregner en vektet sum av input-representasjonene, og tildeler høyere vekter til den mest relevante informasjonen. Dette gjør at modellen kan fange opp langsiktige avhengigheter og forstå konteksten til hvert ord i en setning.
• Normalisering og Forward Network: Normaliseringsteknikker, som lagnormalisering, brukes for å stabilisere læringsprosessen og forbedre modellkonvergens. Fremmatingsnettverket, også kjent som det fullt tilkoblede posisjonsbaserte laget, bruker ikke-lineære transformasjoner på oppmerksomhetsutganger, og forbedrer modellens uttrykkskraft og læringsevner.

Implementering av modellen steg for steg

Nå som du har en grunnleggende forståelse av nøkkelkomponentene, la oss dykke ned i trinn-for-trinn-implementeringen av Llama 3-malen:

1. Initialiser parametere: Start med å definere parameterne og lagene som trengs for modellen din. Disse inkluderer å definere vokabularstørrelsen, innebygde dimensjoner, antall oppmerksomhetshoder og andre hyperparametre. Initialiser integreringslagene og posisjonskodere basert på disse parameterne.
2. Forbered data: Velg et passende treningsdatasett for modellen din. Et populært valg for språkmodelleringsoppgaver er «Tiny Shakespeare»-datasettet, som består av en undergruppe av Shakespeares verk. Forbehandle data ved å gi mening i tekst og konvertere den til numeriske representasjoner som modellen kan forstå.
3. Bygg modellarkitekturen: Implementer transformatorarkitekturen ved å definere oppmerksomhetsmekanismen, normaliseringslag og kraftnettverk. PyTorch gir et sett med byggeklosser og moduler som gjør modellkonstruksjonen enklere. Bruk disse modulene til å lage koder- og dekoderkomponentene til transformatoren.
4. Læringsløkke: Skriv læringsløkken som itererer over datasettet i batcher. For hver batch, utfør en foroverforplantning for å beregne modellutgangene og beregne tapet ved å bruke en passende tapsfunksjon. Bruk en optimaliseringsalgoritme, for eksempel Adam eller SGD, for å oppdatere modellparametrene basert på de beregnede gradientene. Gjenta denne prosessen for et bestemt antall epoker eller til modellen konvergerer.
5. Konklusjon: Etter å ha trent modellen kan du bruke den til å lage spådommer på nye, usynlige data. Send inn teksten til den trente modellen og få de genererte resultatene. Avhengig av oppgaven din, må du kanskje etterbehandle modellprediksjonene for å oppnå ønsket format eller tolke resultatene.

Praktiske tips for effektiv læring

Å bygge Llama 3-modellen handler ikke bare om å forstå teoretiske begreper, men også om å få praktisk erfaring. Her er noen tips for å gjøre læringsprosessen mer effektiv:

• Eksperimenter med forskjellige hyperparametre og modellkonfigurasjoner for å observere deres innvirkning på modellytelsen. Juster innbyggingsdimensjonene, antall oppmerksomhetshoder og nettverksdybde for å finne de optimale innstillingene for din spesifikke oppgave.
• Visualiser oppmerksomhetsvekter og innbygginger for bedre å forstå hvordan modellen behandler og forstår inndatatekst. PyTorch tilbyr verktøy og biblioteker for å visualisere modellkomponenter, som kan hjelpe deg med å feilsøke og tolke modellatferd.
• Engasjer deg i maskinlæringsfellesskapet ved å delta i fora, diskusjonsgrupper og nettplattformer. Del fremgangen din, still spørsmål og lær av erfarne utøvere. Å samarbeide med andre kan akselerere læringen din og gi deg verdifull informasjon.

Konklusjon og andre ressurser

Ved å følge denne nybegynnerveiledningen har du tatt de første skrittene mot å bygge en fungerende transformatorbasert maskinlæringsmodell. Llama 3-modellen tjener som grunnlag for å forstå de grunnleggende konseptene og komponentene i transformatorarkitektur.

For å utdype kunnskapen og ferdighetene dine kan du utforske følgende ressurser:

• Den offisielle PyTorch-dokumentasjonen og veiledningene: PyTorch-nettstedet tilbyr omfattende dokumentasjon og veiledninger som dekker ulike aspekter av dyp læring og modellimplementering.
• Transformatorforskningsartikler: Les innflytelsesrike artikler, for eksempel "Attention Is All You Need" av Vaswani et al., for bedre å forstå transformatorarkitekturen og dens variasjoner.
• Maskinlæringskurs og bøker: Meld deg på nettkurs eller les bøker om maskinlæring og naturlig språkbehandling. Disse ressursene gir strukturerte læringsveier og dyptgående forklaringer av sentrale begreper.

Husk at det å bygge Llama 3-modellen bare er begynnelsen på din maskinlæringsreise. Etter hvert som du lærer og eksperimenterer, vil du oppdage mer avanserte teknikker og arkitekturer som bygger på grunnlaget dekket i denne veiledningen.

Utfordre deg selv, vær nysgjerrig og fortsett å øve. Med engasjement og utholdenhet vil du være godt i gang med å mestre transformatorbasert maskinlæring og bidra til det spennende feltet naturlig språkbehandling.

Videokreditt: Kilde

Les mer guide:

• Llama 3 på Groq Cloud leverer utrolige inferenshastigheter
• Hvordan bruke PyTorch for Deep Learning-applikasjoner – Nybegynnerveiledning
• Hva er en transformatormodell og hvordan fungerer den?
• Hva er multimodal kunstig intelligens?
• Hvordan avgrense Mixtral åpen kildekode AI-modell
• Intel Gaudi 3 AI Accelerator forklart