小語言模型指南

banq發表於2024-04-29
模型

較小的語言模型透過有效的替代方案挑戰較大的語言模型，透過知識蒸餾和遷移學習等技術重塑人工智慧。

長期以來，人工智慧（AI）一直為大型語言模型所吸引，因為它們具有令人印象深刻的能力。然而，最近出現的小型語言模型為人工智慧的發展帶來了重大的模式轉變。這些模型雖然小巧，但效率很高，為開發人員和企業提供了可擴充套件性、可訪問性和效率。本文將探討小型語言模型的變革潛力及其廣泛應用。

什麼是小型語言模型？
小而緊湊的語言模型通常被稱為 "精簡型 "或 "迷你型 "模型，其設計目的是在實現出色效能的同時，所需的計算資源要遠遠少於大型模型。透過實施各種技術，包括知識提煉、量化和剪枝，可以實現這一目標。

  • 知識蒸餾Knowledge distillation：知識蒸餾是指將大型模型獲得的專業知識轉移到小型模型中，通常是利用大型模型的輸出或內部表示作為小型模型的模仿目標。這一過程允許較小的模型從較大模型的知識和能力中獲益，儘管其規模有所縮小。
  • 量化Quantization：另一方面，量化需要降低用於表示模型權重和啟用的數值的精度。透過將這些浮點數轉換成位數更少的定點數，量化可以有效減少模型的記憶體佔用和計算複雜度，而不會明顯影響其效能。
  • 剪枝Pruning：旨在透過識別和去除神經元之間的冗餘連線（權重）來簡化和壓縮模型。這一過程會產生一個更精簡的架構，它更小巧、更高效，同時在理想情況下還能保持甚至提高其效能。

這些技術加在一起，使緊湊型語言模型能夠在規模和功能之間取得微妙的平衡，從而成為移動應用和邊緣裝置等資源受限環境的理想解決方案。

小型語言模型的湧現

  • 在快速發展的人工智慧領域，語言模型的大小往往是其能力的代名詞。
  • 雖然像 GPT-4 這樣的大型語言模型（LLM）在人工智慧領域佔據了主導地位，但現在小型語言模型正逐漸成為強有力的工具。
  • 這一轉變對長期以來 "越大越好 "的觀念提出了挑戰。

大型語言模型 (LLM) 的侷限性
大型語言模型在翻譯、摘要和問題解答等領域表現出色。然而，它們的成功是有代價的：

  • 高能耗：LLM 需要大量的計算資源。
  • 記憶體要求：它們需要大量記憶體。
  • 成本高：計算成本過高。
  • GPU 的創新落後於 LLM 規模的不斷擴大，這暗示了其擴充套件的上限。

小型模型的興起

  • 由於小型語言模型的高效性和多功能性，研究人員正在將注意力轉向小型語言模型。
  • 將 LLM 中的知識提煉成更小的模型等技術，可以在降低計算需求的同時獲得類似的效能。
  • 遷移學習透過利用從解決相關問題中獲得的知識，使小型模型能夠有效地適應特定任務。這種方法已在情感分析和翻譯等領域證明了其有效性，在這些領域中，小型語言模型可以取得相當或更優的結果。

例如，考慮這樣一種情況：小型語言模型最初在維基百科文章或新聞文章等大型文字資料語料庫上進行訓練。在這一預訓練階段之後，該模型可以經歷一個稱為微調的過程，即在專門為情感分析或翻譯任務註釋的較小資料集上進一步訓練。透過在這些特定任務資料集上進行微調，模型可以學會辨別和提取與情感或翻譯相關的特徵和模式。因此，這一過程可使模型取得與從頭開始訓練相同或更高的結果。

探索前沿的小語言模型
1.DeepMind的Chinchilla 
儘管身材較小，DeepMind 的 Chinchilla 卻是大型模型的有力競爭者，挑戰了“尺寸等於優勢”的傳統觀念。

主要特徵

  • 緊湊的動力：Chinchilla 擁有 700 億個引數，效能卓越。
  • 資料細化：在廣泛的 1.4 萬億訓練令牌資料集上進行微調
  • 效率揭曉：Chinchilla 的研究深入探討了最佳訓練資料集大小、模型維度和計算預算，強調效率而非絕對大小。

2. Meta 的 Llama 模型
Meta 的 Llama 模型引數範圍從 7B 到 70B，違背了越大越好的觀念，尤其在基於對話的任務中表現出色。

微調和多功能性：適用於各種 NLP 應用程式，展示從文字生成到程式設計程式碼的能力（參考）

3.史丹佛大學的LLaMa 
史丹佛大學的 Alpaca 誕生於 Meta AI 的 LLaMa 7B 模型，儘管資源有限，但針對基於指令的任務表現出了出色的效能。

4. Stability AI的StableLM系列
Stability AI 的 StableLM 系列完美融合了效率和效果，提供了令人印象深刻的文字生成功能。

StableLM 1.6B 超越了較大的同類產品，凸顯了效率的勝利。

技術進步及其影響

  • UL2R：超輕量級 2 Repair 引入了混合降噪目標，增強了跨任務的效能。
  • Flan：根據指令對任務模型進行微調，從而提高效能和可用性。

跨行業應用
1、物聯網裝置中的自然語言理解 (NLU)
較小的語言模型使物聯網裝置能夠有效地理解和響應使用者查詢，從而徹底改變了物聯網裝置的功能。例如，配備緊湊語言模型的智慧家居助理可以理解“調暗燈光”或“將恆溫器設定為 72 度”等命令，而無需嚴重依賴雲服務。這可以縮短響應時間並改善使用者的隱私。

例子
考慮一個整合了迷你語言模型的智慧揚聲器。當使用者詢問“今天的天氣預報如何？”裝置在本地處理查詢，並根據模型內預先訓練的知識提供立即響應。這種無縫互動增強了使用者體驗並減少了對外部伺服器的依賴。

2、個性化內容推薦
由較小語言模型驅動的內容推薦系統實時提供根據個人使用者偏好定製的個性化建議。透過分析瀏覽歷史記錄、購買行為和其他相關資料，這些模型可以跨各種平臺提供準確的推薦。

例子
流媒體服務利用精簡語言模型來分析使用者的觀看習慣和偏好。根據這些資料，該模型會推薦符合使用者興趣的電影或電視節目。例如，如果使用者經常觀看科幻電影，推薦系統可能會推薦類似的標題，從而提高使用者的參與度和滿意度。

3、醫療診斷與保健
在醫療保健領域，較小的語言模型可以幫助醫療專業人員完成臨床記錄、診斷預測和藥物相互作用分析等任務。透過有效地處理醫學文字，這些模型有助於提高準確性和決策制定，最終改善患者護理。

例子
醫療保健應用程式採用迷你語言模型來幫助醫生根據患者提供的症狀診斷疾病。該模型根據龐大的醫學知識資料庫分析症狀，並提供潛在的診斷或治療建議，幫助醫療保健提供者提供及時、準確的護理。

4、教育工具和語言學習
專為教育目的量身定製的語言模型為學習者提供個性化的輔導體驗、語言翻譯和語法糾正。這些模型支援教育工作者建立互動式學習材料和適應性評估工具，從而營造更具吸引力和更有效的學習環境。

例子
語言學習應用程式利用緊湊的語言模型為使用者提供個性化的反饋和練習。該模型識別使用者可能需要改進的領域，例如語法或詞彙，並提供有針對性的練習和解釋以增強他們的語言技能。這種個性化的方法加速了學習過程並提高了整體熟練程度。

程式碼片段
讓我們探索在 Python 中構建較小語言模型的示例程式碼片段。我將提供N-gram語言、 神經語言和Meta 的 Llama模型的示例。 

N-gram 語言模型
N-gram 語言模型是自然語言處理中使用的統計模型，用於在給定文字序列中的前 N-1 個單詞（或標記）的情況下預測單詞的機率。它的工作原理是分析文字語料庫中 N 個單詞序列（稱為 N 元語法）的共現頻率。

現實生活中的用例
考慮一下智慧手機鍵盤，它會在鍵入訊息時建議下一個單詞。此功能通常利用 N-gram 語言模型根據句子中前面單詞的上下文來預測最可能的下一個單詞。例如，如果使用者鍵入“我要去”，則模型可以根據訓練資料中這些短語的出現頻率來預測“the”或“see”作為下一個單詞。

程式碼說明
在提供的Python程式碼片段中，我們演示瞭如何使用 Python 構建簡單的 N-gram 語言模型：

  • 我們從示例文字開始，例如“我喜歡閱讀 Analytics Vidhya 上有關資料科學的部落格”。
  • 我們使用該函式將文字標記為一元組（單個單詞）split()。
  • 接下來，我們透過迭代一元組列表來建立二元組（連續單詞對）。
  • 然後我們計算文字中每個二元組出現的機率。為簡單起見，我們假設每個二元組的機率相等。
  • 最後，我們演示如何透過查詢字典來預測特定二元組的機率，例如“喜歡閱讀” probabilities。

此程式碼片段提供瞭如何在 Python 中實現 N-gram 語言模型來分析文字資料並根據觀察到的單詞序列模式進行預測的基本說明。

# Example: Building an N-gram Language Model

# Sample text
text = <font>"I love reading blogs about data science on Analytics Vidhya."

# Tokenize the text into unigrams (1-grams)
unigrams = text.split()

# Create bigrams (2-grams)
bigrams = [(unigrams[i], unigrams[i + 1]) for i in range(len(unigrams) - 1)]

# Compute probabilities (you can use frequency counts or other methods)
# For simplicity, let's assume equal probabilities for each bigram
probabilities = {bigram: 1 / len(bigrams) for bigram in bigrams}

# Example: Predict the probability of the bigram "love reading"
print(f"Probability of 'love reading': {probabilities.get(('love', 'reading'), 0)}")

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神經語言模型
神經語言模型是自然語言處理 (NLP) 中的一種模型，它使用神經網路來學習單詞序列中的模式和關係。這些模型能夠生成連貫且上下文相關的文字，使其適用於語言生成、機器翻譯和文字摘要等任務。

現實生活中的用例
考慮一個虛擬助手，比如 Google Assistant 或 Siri，它可以用聽起來自然且適合上下文的答案來響應使用者的查詢。這些虛擬助手通常利用神經語言模型來根據從使用者收到的輸入來理解並生成類似人類的響應。

在提供的 Python 程式碼片段中，我們演示瞭如何使用 PyTorch 和 Transformer 架構構建神經語言模型：

  • 我們首先載入 WikiText2 資料集，其中包含大量英語維基百科文章。
  • 我們使用基本的英語分詞器對原始文字資料進行分詞。
  • 接下來，我們從標記化資料構建詞彙表，將單詞轉換為數字索引。
  • 我們透過將原始文字資料轉換為適合訓練神經網路的張量來對其進行預處理。
  • 我們定義神經語言模型架構，在本例中，它基於Transformer 架構。模型架構的細節，包括層數、隱藏單元和注意力機制，可以根據任務的要求進行調整。
  • 我們對預處理的資料進行批處理，透過將其分成批次來促進模型的有效訓練。
  • 最後，我們使用 Transformer 架構訓練神經語言模型，根據需要調整模型架構、超引數和訓練迴圈以最佳化效能。

此程式碼片段提供了使用 PyTorch 和 Transformer 架構構建和訓練神經語言模型的基礎框架，可以針對各種 NLP 任務和應用程式進一步定製和擴充套件。
import torch
from torchtext.datasets import WikiText2
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

# Load the WikiText2 dataset
train_iter, val_iter, test_iter = WikiText2()
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=['<unk>'])
vocab.set_default_index(vocab['<unk>'])

# Convert raw text into tensors
def data_process(raw_text_iter):
    data = [torch.tensor(vocab(tokenizer(item)), dtype=torch.long) for item in raw_text_iter]
    return torch.cat(tuple(filter(lambda t: t.numel() > 0, data)))

train_data = data_process(train_iter)
val_data = data_process(val_iter)
test_data = data_process(test_iter)

# Define your neural language model (e.g., using nn.Transformer)

# Example: Batchify the data for training
def batchify(data, bsz):
    nbatch = data.size(0) <font>// bsz<i>
    data = data.narrow(0, 0, nbatch * bsz)
    data = data.view(bsz, -1).t().contiguous()
    return data.to(device)

batch_size = 32
train_data = batchify(train_data, batch_size)
val_data = batchify(val_data, batch_size)
test_data = batchify(test_data, batch_size)

# Now you can train your neural language model using the Transformer architecture!

# Remember to adjust the model architecture, hyperparameters, and training loop as needed.

​
Meta 的Llama 模型
Meta 的 Llama 模型是專門為微調和領域適應任務而設計的高階語言模型。這些模型是 Meta AI 提供的更廣泛模型的一部分，旨在為開發人員提供強大的自然語言處理能力。

現實生活中的用例
考慮像 Facebook 這樣的社交媒體平臺，它利用 Meta 的 Llama 模型來增強其內容生成和推薦系統。透過在平臺上大量使用者生成的內容上微調 Llama 模型，Meta 可以根據個人使用者的偏好和興趣生成更相關、更有吸引力的內容推薦。

在提供的 Python 程式碼片段中，我們演示瞭如何利用 Meta 的 Llama 模型來執行文字生成任務：

  • 我們首先安裝所需的軟體包，包括 PyTorch 和 Transformers 庫。
  • 然後我們載入 Meta AI 提供的預訓練的 LLaMa 模型和分詞器。在此示例中，我們使用 LLaMa 模型的“llama-3B”變體。
  • 接下來，我們指定一個提示，作為文字生成的起點。
  • 我們使用 LlamaTokenizer 對提示進行編碼，將其轉換為適合輸入 LLaMa 模型的輸入標記。
  • 我們透過傳遞編碼的輸入標記並指定引數（例如生成文字的最大長度和要生成的序列數），使用 LLaMa 模型生成文字。
  • 最後，我們將生成的輸出標記解碼為人類可讀的文字並列印生成的文字。

此程式碼片段展示瞭如何利用 Meta 的 Llama 模型來執行文字生成任務，例如根據給定的提示生成故事、標題或響應。這些模型擅長捕捉自然語言的細微差別並生成連貫且上下文相關的文字，使其成為 NLP 中廣泛應用的寶貴工具。

# Install the required packages
!pip install torch
!pip install transformers

import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer

# Load the pre-trained LLaMa model
model_name = <font>"meta-llama/llama-3B"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Example: Generate text using the LLaMa model
prompt = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("Generated text:", generated_text)

​


挑戰與機遇
儘管較小的語言模型有很多好處，但也存在需要考慮的挑戰。用於壓縮這些模型的技術可能會導致資訊丟失或效能下降，這需要仔細的最佳化和微調。此外，確保這些模型的部署符合道德且沒有偏見對於最大限度地減少與演算法偏見相關的風險至關重要。

儘管如此，由於模型壓縮演算法和硬體最佳化技術的快速進步，我們有理由感到樂觀。這些進步為該領域的進一步創新創造了重要機會。隨著對人工智慧驅動的解決方案的需求不斷增長，較小的語言模型透過使其在各行業和地區更容易獲得和負擔得起來實現人工智慧民主化的潛力是巨大的。

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