W rozwijającym się świecie uczenia maszynowego umiejętność udoskonalania modeli sztucznej inteligencji i dużych modeli języków open source to umiejętność, która odróżnia ekspertów od nowicjuszy. Model Orca 2, znany z imponujących możliwości odpowiadania na pytania, to fantastyczny punkt wyjścia do udoskonalania sztucznej inteligencji i dla tych, którzy chcą głębiej zanurzyć się w zawiłości uczenia maszynowego. Ten artykuł poprowadzi Cię przez proces ulepszania modelu Orca 2 przy użyciu języka Python. Jest to podróż, która nie tylko zwiększy wydajność modelu. To także łatwy sposób na dodanie spersonalizowanej wiedzy do modelu sztucznej inteligencji, aby umożliwić mu reagowanie na określone zapytania. Jest to szczególnie przydatne, jeśli tworzysz asystentów obsługi klienta AI, którzy muszą rozmawiać z klientami na temat konkretnych produktów i usług firmy.
Aby rozpocząć tę przygodę, pierwszym krokiem jest skonfigurowanie środowiska Python. Wiąże się to z instalacją Pythona i zebraniem niezbędnych bibliotek, które są niezbędne do funkcjonalności szablonu Orca 2. Gdy środowisko będzie gotowe, utwórz plik, na przykład o nazwie app.py, i zaimportuj wymagane moduły. Należą do nich biblioteki uczenia maszynowego i inne zależności, które będą stanowić szkielet Twojego projektu.
Zbiór danych stanowi podstawę każdego procesu rozwoju. Jakość danych jest kluczowa, dlatego poświęć trochę czasu na zebranie solidnego zestawu pytań i odpowiedzi. Ważne jest, aby dokładnie oczyścić i sformatować te dane, upewniając się, że są one zrównoważone i pozwalają uniknąć stronniczości. To przygotowanie jest kluczowe, ponieważ stanowi podstawę do skutecznego szkolenia modelu.
Udoskonalaj modele sztucznej inteligencji typu open source
Mervin Praison stworzył przewodnik dla początkujących dotyczący dostrajania wielkoskalowych modeli językowych typu open source, takich jak Orca 2. Dostarcza także cały kod i instrukcje potrzebne do łatwego dodawania niestandardowej wiedzy do modelu sztucznej inteligencji.
Aby uprościć przepływ pracy w uczeniu maszynowym, rozważ użycie zestawu narzędzi Ludwig. Ludwig to zestaw narzędzi, który pozwala użytkownikom trenować i testować modele głębokiego uczenia się bez konieczności pisania kodu. Jest zbudowany na bazie TensorFlow. Ludwig pozwala skonfigurować model poprzez określenie charakterystyki wejściowej i wyjściowej, wybór odpowiedniego typu modelu i ustawienie parametrów uczących. Konfiguracja ta jest niezbędna do dostosowania szablonu do konkretnych potrzeb, zwłaszcza w przypadku zadań typu „pytanie i odpowiedź”.
Jednym z aspektów, który może mieć znaczący wpływ na wydajność modelu, jest długość sekwencji danych. Napisz funkcję obliczającą optymalną długość sekwencji dla zbioru danych. Zapewnia to efektywne przetwarzanie danych przez model, co jest kluczowym czynnikiem osiągnięcia najlepszej wydajności.
Po zakończeniu konfiguracji i przygotowaniu danych możesz teraz rozpocząć szkolenie modelu Orca 2. Wprowadź swój zestaw danych do modelu i pozwól mu uczyć się na podstawie dostarczonych informacji. Ważne jest monitorowanie procesu uczenia, aby mieć pewność, że model uczy się efektywnie. Jeśli to konieczne, wprowadź zmiany, aby usprawnić proces uczenia się.
Po fazie uczenia konieczne jest zapisanie modelu. Dzięki temu możesz zachować jego stan do późniejszego wykorzystania i wrócić do pracy bez zaczynania od zera. Po zapisaniu przetestuj możliwości predykcyjne modelu na nowym zestawie danych. Dokładnie oceń jego działanie i w razie potrzeby wprowadź ulepszenia, aby mieć pewność, że spełnia Twoje standardy.
Ostatnim krokiem w Twojej podróży programistycznej jest podzielenie się swoimi osiągnięciami z szerszą społecznością uczących się maszyn. Jednym ze sposobów, aby to zrobić, jest udostępnienie udoskonalonego modelu Hugging Face, platformie przeznaczonej do współpracy w zakresie modeli uczenia maszynowego. Dzieląc się swoją pracą, nie tylko przyczyniasz się do rozwoju społeczności, ale także demonstrujesz swoje umiejętności i zaangażowanie w rozwój tej dziedziny.
Rzeczy do rozważenia podczas udoskonalania modeli AI
Opracowując modele sztucznej inteligencji, należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych czynników, aby zapewnić skuteczność i integralność etyczną modelu.
- Jakość i różnorodność danych: Jakość i różnorodność danych szkoleniowych ma kluczowe znaczenie. Dane powinny być reprezentatywne dla rzeczywistych scenariuszy, w których model będzie stosowany. Pomaga to uniknąć stronniczości i poprawić uogólnienie modelu. Na przykład w modelu językowym zbiór danych powinien obejmować różne języki, dialekty i socjolekty, aby uniknąć błędów językowych.
- Uzgodnienie celów: Cele modelu muszą odpowiadać zamierzonemu zastosowaniu. Chodzi o wyznaczenie jasnych, mierzalnych celów, jakie ma osiągnąć model. Przykładowo, jeśli model przeznaczony jest do diagnostyki medycznej, jego celom musi odpowiadać precyzyjna identyfikacja chorób na podstawie objawów i historii pacjenta.
- Względy etyczne: Należy wziąć pod uwagę implikacje etyczne, takie jak uczciwość, przejrzystość i prywatność. Istotne jest, aby upewnić się, że model nie utrwala ani nie wzmacnia uprzedzeń. Na przykład w technologii rozpoznawania twarzy ważne jest, aby model nie dyskryminował określonych grup demograficznych.
- Regularyzacja i uogólnianie: Nadmierne dopasowanie jest częstym problemem, gdy model działa dobrze na danych szkoleniowych, ale słabo na danych niewidocznych. Aby promować uogólnianie, można zastosować techniki takie jak porzucanie nauki, powiększanie danych lub wczesne zatrzymanie.
- Złożoność modelu: Złożoność modelu musi być odpowiednia do zadania. Modele, które są zbyt złożone, mogą prowadzić do nadmiernego dopasowania i niepotrzebnych kosztów obliczeniowych, natomiast modele, które są zbyt proste, stwarzają ryzyko niedopasowania i nieuchwycenia ważnych wzorców w danych.
- Miary ewaluacyjne: Istotne jest wybranie właściwych miar do ewaluacji modelu. Metryki te powinny odzwierciedlać wydajność modelu w warunkach rzeczywistych i być zgodne z celami modelu. Na przykład precyzja i przypominanie są ważne w modelach, w których wyniki fałszywie dodatnie i fałszywie ujemne mają znaczące konsekwencje.
- Pętle informacji zwrotnej: Ważne jest wdrożenie mechanizmów ciągłego przekazywania informacji zwrotnej i doskonalenia. Może to obejmować regularne aktualizowanie modelu o nowe dane lub dostosowywanie go na podstawie opinii użytkowników, aby zapewnić jego skuteczność i przydatność.
- Zgodność i kwestie prawne: Niezbędne jest zapewnienie zgodności z odpowiednimi przepisami i regulacjami, takimi jak RODO w zakresie prywatności danych. Obejmuje to zagadnienia dotyczące użycia danych, magazynu i wdrażania modelu.
- Efektywne wykorzystanie zasobów: należy wziąć pod uwagę koszty informatyczne i środowiskowe szkolenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji. Wydajne architektury modeli i metody szkoleniowe mogą obniżyć te koszty.
- Systemy typu „człowiek w pętli”: w wielu zastosowaniach korzystne jest posiadanie systemu typu „człowiek w pętli”, w którym oprócz modelu sztucznej inteligencji wykorzystuje się ludzką ocenę. Może to usprawnić podejmowanie decyzji i zapewnić kontrolę bezpieczeństwa pod kątem potencjalnych błędów lub uprzedzeń modelu.
Wykonując poniższe kroki, możesz opanować dostrajanie modelu Orca 2 do zadań związanych z pytaniami i odpowiedziami. Proces ten poprawi wydajność modelu dla konkretnych aplikacji i zapewni ustrukturyzowane podejście do dostrajania dowolnego modelu typu open source. W miarę postępów znajdziesz się na ścieżce rozwoju zawodowego w dziedzinie uczenia maszynowego, wyposażony w wiedzę i doświadczenie pozwalające stawić czoła coraz bardziej złożonym wyzwaniom.
Czytaj więcej Przewodnik:
- Nowy model Zephyr-7B LLM AI udoskonala Mistral-7B i pokonuje Llamę-2 70B
- Mały model języka Orca-2 13B firmy Microsoft przewyższa alternatywy 70B
- Czy GFlowNets to przyszłość sztucznej inteligencji i czym ona jest?
- Jak udoskonalić model dużego języka (LLM) Lamy 3 z Meta
- BloombergGPT 50 miliardów parametrów Model AI języka finansowego
- Jak udoskonalić proces decyzyjny AI w routerze semantycznym?
