Bygga Llama 3 LLM från grunden i kod – Nybörjarguide till AI

Om du vill lära dig mer om hur den senaste stora språkmodellen (LLM) Llama 3 byggdes av utvecklaren och Meta-teamet i enkla termer, kommer du definitivt att njuta av denna snabba genomgångsguide som innehåller en video skapad av Tunadorable om hur man bygger Llama 3 från början i kod. Du kommer definitivt att njuta av den här snabba genomgångsguiden som innehåller en video skapad av Tunadorable om hur man bygger Llama 3 från början i kod.

Den här nybörjarguiden kommer förhoppningsvis att göra maskininlärningsprojekt lite mindre skrämmande, särskilt om du är ny på ordbehandling, LLM och artificiell intelligens (AI). Llama 3-mallen, byggd med Python och PyTorch-ramverket, är en bra utgångspunkt för nybörjare. Det hjälper dig att förstå de väsentliga delarna av transformatorarkitektur, inklusive tokenisering, inbäddningsvektorer och uppmärksamhetsmekanismer, som är avgörande för effektiv textbehandling.

Transformatorbaserade modeller har förändrat området för naturlig språkbehandling (NLP) de senaste åren. De uppnådde toppprestanda i olika NLP-uppgifter, såsom översättning, sentimentanalys och textgenerering. Llama 3-modellen är en förenklad implementering av Transformer-arkitekturen, designad för att hjälpa nybörjare att förstå grundläggande koncept och få praktisk erfarenhet av att bygga modeller för maskininlärning.

Innan du börjar implementera Llama 3-mallen är det viktigt att konfigurera din utvecklingsmiljö. Här är de viktigaste stegen:

• Installera Python: Se till att Python är installerat på din dator. Lama 3-modellen är kompatibel med version 3.x av Python.
• Installera PyTorch: PyTorch är ett populärt ramverk för djupinlärning som ger ett flexibelt och intuitivt gränssnitt för att bygga neurala nätverk. Följ den officiella PyTorch installationsguiden för ditt operativsystem.
• Bekanta dig med maskininlärningskoncept: En grundläggande förståelse för maskininlärningskoncept, såsom förlustfunktioner, optimeringsalgoritmer och matrisoperationer, hjälper dig att gå igenom den här guiden.

Förstå modellkomponenter

Llama 3-modellen innehåller flera viktiga komponenter som samverkar för att bearbeta och förstå textdata:

• Tokenisering: Tokenisering är processen att konvertera vanlig text till mindre, hanterbara bitar som kallas tokens. Dessa tokens kan vara enskilda ord, underord eller tecken, beroende på vilken tokeniseringsstrategi som används. Tokenisering hjälper modellen att bryta ner den inmatade texten till ett format som den kan bearbeta effektivt.
• Inbäddningsvektorer: Inbäddningsvektorer är högdimensionella representationer av tokens som fångar deras semantiska betydelser. Varje ord mappas till en tät vektor i ett kontinuerligt utrymme, vilket gör att modellen kan förstå samband och likheter mellan olika ord. Inbäddningsvektorer lärs in under utbildningsprocessen och spelar en avgörande roll för modellens förmåga att förstå språk.
• Positionell kodning: Till skillnad från återkommande neurala nätverk (RNN), fångar inte transformatorer i sig textens sekventiella karaktär. Positionskodning används för att injicera information om den relativa positionen för varje element i en mening. Genom att lägga till positionskodningar till inbäddningsvektorerna kan modellen fånga ordningen och strukturen på inmatningstexten, vilket är väsentligt för språkförståelsen.
• Uppmärksamhetsmekanism: Uppmärksamhetsmekanismen är det centrala elementet i transformatorarkitekturen. Det gör att modellen kan fokusera på olika delar av inmatningssekvensen när utdata genereras. Uppmärksamhetsmekanismen beräknar en viktad summa av ingångsrepresentationerna, och tilldelar högre vikter till den mest relevanta informationen. Detta gör att modellen kan fånga långsiktiga beroenden och förstå sammanhanget för varje ord i en mening.
• Normalisering och Forward Network: Normaliseringstekniker, såsom lagernormalisering, används för att stabilisera inlärningsprocessen och förbättra modellkonvergensen. Framkopplingsnätverket, även känt som det helt anslutna positionsbaserade lagret, tillämpar olinjära transformationer på uppmärksamhetsutgångar, vilket förbättrar modellens uttryckskraft och inlärningsförmåga.

Implementering av modellen steg för steg

Nu när du har en grundläggande förståelse för nyckelkomponenterna, låt oss dyka in i den steg-för-steg-implementering av Llama 3-mallen:

1. Initiera parametrar: Börja med att definiera de parametrar och lager som behövs för din modell. Dessa inkluderar definition av ordförrådsstorlek, inbäddningsdimensioner, antal uppmärksamhetshuvuden och andra hyperparametrar. Initiera integrationsskikten och positionskodarna baserat på dessa parametrar.
2. Förbered data: Välj en lämplig träningsdatauppsättning för din modell. Ett populärt val för språkmodelleringsuppgifter är datasetet "Tiny Shakespeare", som består av en delmängd av Shakespeares verk. Förbearbeta data genom att förstå text och konvertera den till numeriska representationer som modellen kan förstå.
3. Bygg modellarkitekturen: Implementera transformatorarkitekturen genom att definiera uppmärksamhetsmekanismen, normaliseringsskikten och kraftnätet. PyTorch tillhandahåller en uppsättning byggstenar och moduler som gör modellkonstruktionen enklare. Använd dessa moduler för att skapa transformatorns kodare och avkodarkomponenter.
4. Inlärningsslinga: Skriv inlärningsslingan som itererar över datasetet i omgångar. För varje batch, utför en fortplantning framåt för att beräkna modellens utdata och beräkna förlusten med en lämplig förlustfunktion. Använd en optimeringsalgoritm, som Adam eller SGD, för att uppdatera modellparametrarna baserat på de beräknade gradienterna. Upprepa denna process under ett visst antal epoker eller tills modellen konvergerar.
5. Slutledning: Efter att ha tränat modellen kan du använda den för att göra förutsägelser om nya, osynliga data. Skicka ingångstexten till den tränade modellen och få de genererade resultaten. Beroende på din uppgift kan du behöva efterbehandla modellförutsägelserna för att få önskat format eller tolka resultaten.

Praktiska tips för effektivt lärande

Att bygga Llama 3-modellen handlar inte bara om att förstå de teoretiska begreppen, utan också om att skaffa praktisk erfarenhet. Här är några tips för att göra din inlärningsprocess mer effektiv:

• Experimentera med olika hyperparametrar och modellkonfigurationer för att observera deras inverkan på modellens prestanda. Justera inbäddningsdimensionerna, antalet uppmärksamhetshuvuden och nätverksdjup för att hitta de optimala inställningarna för din specifika uppgift.
• Visualisera uppmärksamhetsvikter och inbäddningar för att bättre förstå hur modellen bearbetar och förstår inmatad text. PyTorch tillhandahåller verktyg och bibliotek för att visualisera modellkomponenter, vilket kan hjälpa dig att felsöka och tolka modellbeteende.
• Engagera dig i maskininlärningsgemenskapen genom att delta i forum, diskussionsgrupper och onlineplattformar. Dela dina framsteg, ställ frågor och lär av erfarna utövare. Att samarbeta med andra kan påskynda ditt lärande och ge dig värdefull information.

Slutsats och andra resurser

Genom att följa den här nybörjarguiden har du tagit de första stegen mot att bygga en fungerande transformatorbaserad maskininlärningsmodell. Llama 3-modellen fungerar som en grund för att förstå de grundläggande begreppen och komponenterna i transformatorarkitektur.

För att fördjupa dina kunskaper och färdigheter kan du utforska följande resurser:

• Den officiella PyTorch-dokumentationen och självstudierna: PyTorch-webbplatsen erbjuder omfattande dokumentation och handledningar som täcker olika aspekter av djupinlärning och modellimplementering.
• Transformatorforskningsartiklar: Läs inflytelserika artiklar, som "Attention Is All You Need" av Vaswani et al, för att bättre förstå transformatorarkitekturen och dess variationer.
• Maskininlärningskurser och böcker: Anmäl dig till onlinekurser eller läs böcker om maskininlärning och naturlig språkbehandling. Dessa resurser ger strukturerade inlärningsvägar och djupgående förklaringar av nyckelbegrepp.

Kom ihåg att att bygga Llama 3-modellen bara är början på din maskininlärningsresa. När du lär dig och experimenterar kommer du att upptäcka mer avancerade tekniker och arkitekturer som bygger på de grunder som tas upp i den här guiden.

Utmana dig själv, var nyfiken och fortsätt att öva. Med engagemang och uthållighet kommer du att vara på god väg att bemästra transformatorbaserad maskininlärning och bidra till det spännande området naturlig språkbehandling.

Videokredit: Källa

Läs mer Guide:

• Llama 3 på Groq Cloud levererar otroliga slutledningshastigheter
• Hur man använder PyTorch för applikationer för djupinlärning – nybörjarguide
• Vad är en transformatormodell och hur fungerar den?
• Vad är multimodal artificiell intelligens?
• Hur man förfinar Mixtral open source AI-modell
• Intel Gaudi 3 AI Accelerator förklaras