Próiseas Oiliúna na Samhlacha Teanga
Bailiú agus Ullmhú Sonraí Oiliúna
Is fachtóir bunúsach í cáilíocht agus éagsúlacht na sonraí oiliúna a théann i bhfeidhm ar chumais na samhlacha teanga. Déantar LLManna nua-aimseartha a oiliúint ar chorpais ollmhóra ina bhfuil na céadta teiribheart téacs ó fhoinsí éagsúla, lena n-áirítear suíomhanna gréasáin, leabhair, ailt eolaíochta, cód agus bunachair shonraí speisialaithe. Gné chriticiúil d’ullmhú sonraí is ea a scagadh agus a ghlanadh, lena n-áirítear dúblaigh, ábhar díobhálach agus téacsanna ar cháilíocht íseal a bhaint.
Áiríonn an próiseas réamhphróiseála normalú teangeolaíoch, comharthú, agus claochluithe eile a ullmhaíonn an téacs amh le haghaidh oiliúna éifeachtach. Cuireann cur chuige nua-aimseartha algartaim sofaisticiúla i bhfeidhm mar C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) chun sonraí gréasáin a scagadh nó BookCorpus2 chun saothair liteartha a phróiseáil. Treocht lárnach is ea éagsúlú an chlúdaigh teanga freisin, áit a ndéantar na samhlacha is déanaí mar BLOOM nó XGLM a oiliúint ar thacair sonraí ilteangacha a chlúdaíonn na céadta teanga.
Meascáin Sonraí agus Coimeádaíocht
Gné chriticiúil d’ullmhú sonraí is ea a “mheascadh” – meascáin chothromaithe chruinne de chineálacha éagsúla ábhair a chruthú. Léirigh taighde go mbíonn tionchar suntasach ag meascáin sonraí optamacha ar chumais an tsamhail a eascraíonn as, agus go mbíonn réasúnaíocht níos fearr agus cruinneas fíorasach mar thoradh ar ionadaíocht níos airde ar théacsanna ardcháilíochta (m.sh. ailt eolaíochta nó doiciméadúchán teicniúil). Úsáideann cur chuige nua-aimseartha mar Anthropic Constitutional AI nó Google UL2 teicnící sofaisticiúla coimeádaíochta sonraí agus meascadh dinimiciúil le linn céimeanna éagsúla oiliúna.
Réamh-oiliúint an tSamhail (pre-training)
Is í an réamh-oiliúint an chéad chéim agus an chéim is déine ó thaobh ríomhaireachta de in oiliúint samhlacha teanga. Le linn na céime seo, cuirtear an tsamhail faoi bhráid méid ollmhór sonraí téacs, ar a bhfoghlaimíonn sí eolas bunúsach teangeolaíoch, faisnéis fhíorasach agus cumais réasúnaíochta ghinearálta. De ghnáth, tarlaíonn réamh-oiliúint i bhfoirm foghlama féinmhaoirsithe (self-supervised learning), áit a ndéanann an tsamhail codanna téacs atá in easnamh nó ina dhiaidh sin a thuar gan gá le hanótálacha follasacha. Bíonn tionchar bunúsach ag ailtireacht na mórshamhlacha teanga, go príomha dearadh an chlaochladáin, ar an bpróiseas seo.
Ó thaobh na teicneolaíochta de, tá dhá phríomhchur chuige ann maidir le réamh-oiliúint:
Samhaltú uath-aischéimnitheach (AR) a úsáidtear i samhlacha de stíl GPT, áit a ndéanann an tsamhail an chéad chomhartha eile a thuar bunaithe ar na comharthaí go léir roimhe sin
Samhaltú teanga faoi chumhdach (MLM) a úsáidtear i samhlacha de stíl BERT, áit a gcumhdaítear comharthaí randamacha sa téacs agus a fhoghlaimíonn an tsamhail iad a athchruthú
Scálú agus Oiliúint atá Optamach ó thaobh Ríomhaireachta de
Treocht lárnach sa réamh-oiliúint is ea cur i bhfeidhm “dlíthe scálaithe” – gaolta a dhíorthaítear go heiriciúil idir méid an tsamhail, méid na sonraí agus am ríomhaireachta. Léirigh taighde ó DeepMind (Chinchilla) agus ó eagraíochtaí eile gurb é an cóimheas optamach idir líon na bparaiméadar agus méid na gcomharthaí oiliúna ná thart ar 1:20. Mar thoradh ar an bhfionnachtain seo, aistríodh ó shamhlacha “ollmhóra ó thaobh paraiméadar de” go cur chuige “optamach ó thaobh ríomhaireachta de”, a leithdháileann acmhainní ríomhaireachta ar bhealach níos éifeachtaí.
Cuireann réamh-oiliúint nua-aimseartha teicnící casta i bhfeidhm mar sheiceáil grádáin chun riachtanais chuimhne a laghdú, oiliúint dháilte ag úsáid creataí mar DeepSpeed nó FSDP, agus optamaitheoir ZeRO chun iomarcaíocht i stóráil staideanna a dhíothú. Maidir leis na samhlacha is mó mar GPT-4 nó Claude Opus, tógann an chéim réamh-oiliúna roinnt míonna fiú agus na mílte luasairí GPU/TPU á n-úsáid agus ídíonn sí fuinneamh ar luach na milliúin dollar.
Feidhmeanna Caillteanais agus Straitéisí Optamaithe
Is foirmlithe matamaitice iad feidhmeanna caillteanais a chainníochtaíonn an difríocht idir tuartha an tsamhail agus na haschuir a bhfuiltear ag súil leo, rud a sholáthraíonn comhartha chun na paraiméadair a optamú. I gcomhthéacs samhlacha teanga, is í an fheidhm chaillteanais bhunúsach ná caillteanas tras-eantrópachta, a ghearrann pionós ar an tsamhail as dóchúlacht íseal a shannadh don chomhartha ceart. I gcás samhlacha uath-aischéimnitheacha, cuirtear an fheidhm seo in iúl de ghnáth mar:
L = -Σ log P(xt | x<t)
áit arb é P(xt | x<t) an dóchúlacht a shannann an tsamhail don chomhartha ceart xt bunaithe ar na comharthaí go léir roimhe sin.
Straitéisí Optamaithe Casta
Chun paraiméadair an tsamhail a optamú bunaithe ar ghrádáin na feidhme caillteanais, úsáidtear algartaim sofaisticiúla a choigeartaíonn an ráta foghlama agus hipearparaiméadair eile go hoiriúnaitheach:
AdamW - leagan den algartam Adam le cur i bhfeidhm meathlú meáchain, a chuidíonn le rófheistiú a chosc
Lion - optamaitheoir le déanaí a bhaineann torthaí níos fearr amach le riachtanais chuimhne níos ísle
Adafactor - optamaitheoir atá deartha go sonrach do shamhlacha le billiúin paraiméadar, a laghdaíonn go suntasach riachtanais chuimhne
Gné chriticiúil den optamú is ea an sceideal ráta foghlama – straitéis chun an ráta foghlama a choigeartú de réir a chéile. Cuireann cur chuige nua-aimseartha mar mheath comhshíneas le téamh suas céim tosaigh i bhfeidhm ina méadaítear an ráta foghlama de réir a chéile agus ina dhiaidh sin laghdaítear go córasach é de réir feidhme comhshínis, rud a chinntíonn cobhsaíocht na hoiliúna agus cóineasú chuig íosmhéideanna áitiúla níos fearr.
Mionchoigeartú an tSamhail (fine-tuning)
Is éard atá i mionchoigeartú ná an próiseas chun samhail réamh-oilte a oiriúnú do thascanna nó d’fhearainn shonracha trí oiliúint bhreise ar thacair sonraí spriocdhírithe. Tá an chéim seo ríthábhachtach chun cumais teanga ghinearálta a chlaochlú go scileanna speisialaithe mar idirphlé, leanúint treoracha nó fearainn feidhme shonracha.
Ó thaobh na teicneolaíochta de, baineann mionchoigeartú le gach meáchan samhail nó meáchain roghnaithe a choigeartú trí ais-iomadú, ach le ráta foghlama i bhfad níos ísle ná mar a bhí sa réamh-oiliúint, rud a chinntíonn nach ndéanann an tsamhail dearmad ar a cuid eolais ghinearálta. Cuireann cur chuige nua-aimseartha roinnt teicnící i bhfeidhm a mhéadaíonn éifeachtúlacht an mhionchoigeartaithe:
Modhanna Éifeachtacha Mionchoigeartaithe
LoRA (Oiriúnú Ísealchéime) - teicníc a chuireann oiriúnaitheoirí beaga in-fhoghlama ísealchéime le meáchain an tsamhail réamh-oilte in ionad na paraiméadair go léir a choigeartú, rud a laghdaíonn go mór riachtanais chuimhne agus an chuid is mó de na buntáistí a bhaineann le mionchoigeartú iomlán á gcoimeád
QLoRA - meascán de chainníochtú agus LoRA, a cheadaíonn mionchoigeartú samhlacha ilbhilliúin fiú ar GPU aonair de ghrád tomhaltóra
Mionchoigeartú treoracha - cineál speisialaithe mionchoigeartaithe ina ndéantar an tsamhail a oiliúint ar fhormáid shonrach lena n-áirítear treoir, comhthéacs agus an freagra a bhfuiltear ag súil leis, rud a fheabhsaíonn go mór a chumas treoracha casta a leanúint
Chun an fheidhmíocht a uasmhéadú, cuireann cur chuige nua-aimseartha mar Anthropic nó OpenAI próisis mionchoigeartaithe ilchéime i bhfeidhm, áit a dtéann an tsamhail trí sheicheamh céimeanna speisialaithe (mar shampla, mionchoigeartú treoracha ginearálta ar dtús, ansin mionchoigeartú idirphlé agus ar deireadh oiriúnú tasc-shonrach), rud a fhágann go bhfuil meascán de ghinearálú agus speisialtóireacht ann.
Foghlaim ó Aiseolas Daonna (RLHF)
Is teicníc cheannródaíoch í Foghlaim Athneartaithe ó Aiseolas Daonna (RLHF) a d’fheabhsaigh go mór úsáideacht, sábháilteacht agus cáilíocht fhoriomlán na samhlacha teanga. Murab ionann agus foghlaim mhaoirsithe chaighdeánach, úsáideann RLHF roghanna mheastóirí daonna chun an tsamhail a fheabhsú go hathchleachtach trí fhoghlaim athneartaithe.
Áiríonn cur i bhfeidhm bunúsach RLHF trí phríomhchéim:
Bailiú sonraí faoi roghanna - déanann anótálaithe daonna measúnú ar phéirí freagraí a ghineann an tsamhail agus léiríonn siad cé acu díobh is fearr a chomhlíonann na critéir riachtanacha (úsáideacht, sábháilteacht, cruinneas fíorasach, etc.)
Oiliúint samhail luaíochta - bunaithe ar na roghanna a bailíodh, déantar samhail speisialaithe a oiliúint a thuar conas a dhéanfadh daoine measúnú ar aon fhreagra ar leith
Optamú an bheartais ag úsáid RL - déantar an tsamhail teanga bhunúsach (beartas) a optamú chun an luach saothair ionchais a thuar an tsamhail luaíochta a uasmhéadú, de ghnáth ag úsáid algartam mar PPO (Optamú Beartais Neasach)
Cur i bhFeidhm Casta RLHF
Áiríonn cur i bhfeidhm nua-aimseartha RLHF roinnt feabhsuithe agus síntí teicniúla a thugann aghaidh ar na teorainneacha bunaidh:
Optamú Díreach Rogha (DPO) - cur chuige malartach a chuireann deireadh leis an ngá atá le samhail luaíochta follasach agus oiliúint RL, rud a shimplíonn agus a chobhsaíonn an próiseas go mór
Sampláil Diúltaithe is Fearr de N - teicníc a ghineann roinnt freagraí iarrthóra agus a roghnaíonn an ceann leis an rátáil is airde ón tsamhail luaíochta, rud a cheadaíonn optamú níos éifeachtaí
RLHF Atriallach - cur chuige a chuireann timthriallta RLHF i bhfeidhm arís agus arís eile le hanótálacha agus critéir mheasúnaithe atá feabhsaithe de réir a chéile, rud a fhágann go bhfeabhsaítear an tsamhail go córasach
Teastaíonn bonneagar láidir ó chur i bhfeidhm RLHF chun anótálacha a bhailiú agus a bhainistiú, meicníochtaí sofaisticiúla chun rófheistiú an tsamhail luaíochta a chosc, agus dearadh cúramach ar phionós éagsúlachta KL, a chinntíonn nach n-imíonn an tsamhail optamaithe rófhada ón dáileadh bunaidh, rud a d’fhéadfadh freagraí díghrádaithe nó déantáin nach dteastaíonn a bheith mar thoradh air.
AI Bhunreachtúil agus Teicnící Ailínithe
Is creatlach chun cinn í AI Bhunreachtúil (CAI) chun a chinntiú go ngníomhaíonn samhlacha teanga i gcomhréir le luachanna daonna agus prionsabail eiticiúla. Murab ionann agus RLHF caighdeánach, a bhraitheann go príomha ar roghanna anótálaithe, códaíonn CAI go follasach iompar inmhianaithe agus srianta trí thacar rialacha nó prionsabal bunreachtúil.
Áiríonn cur i bhfeidhm CAI próiseas ar a dtugtar “red-teaming”, ina ndéanann taighdeoirí speisialaithe tástáil chórasach ar an tsamhail chun freagraí nó leochaileachtaí a d’fhéadfadh a bheith fadhbach a aithint. Tugtar aghaidh ansin ar na fadhbanna a aithnítear trí mheascán d’idirghabhálacha teicniúla:
Príomhtheicnící Ailínithe
AI Bhunreachtúil - próiseas ina ndéanann an tsamhail féin cáineadh agus athbhreithniú ar a freagraí bunaithe ar phrionsabail atá sainithe go follasach, rud a chruthaíonn sonraí le haghaidh tuilleadh oiliúna
Maoirseacht Próisis - teicníc a dhéanann oiliúint ar an tsamhail ní hamháin bunaithe ar na freagraí deiridh, ach freisin ar an bpróiseas réasúnaíochta as a dtagann siad, rud a fheabhsaíonn trédhearcacht agus inléirmhínitheacht
Samhaltú Luaíochta Athchúrsach - cur chuige ordlathach ina ndéantar samhlacha a oiliúint ar thascanna atá ag éirí níos casta faoi mhaoirseacht samhlacha luaíochta speisialaithe
Driogadh Comhthéacs - teicníc a dhriogann treoracha casta agus treoirlínte sábháilteachta isteach i bparaiméadair an tsamhail, rud a chuireann deireadh leis an ngá atá le leideanna follasacha
Comhcheanglaíonn cur chuige nua-aimseartha mar AI Bhunreachtúil Anthropic nó Sparrow DeepMind na teicnící seo le creatlach mheastóireachta dhian a dhéanann monatóireacht leanúnach ar an tsamhail ó thaobh díobhálachta, fírinneachta, cabhrachta agus claonta. Cinntíonn an meascán seo d’ailíniú gníomhach agus éighníomhach nach ndiúltaíonn an tsamhail d’iarratais atá díobhálach go follasach amháin, ach go leanann sí go réamhghníomhach freisin conairí is fearr ó thaobh na heitice de fiú i gcásanna débhríocha.
Meastóireacht agus Tagarmharcáil na Samhlacha Teanga
Is cuid ríthábhachtach d’fhorbairt samhlacha teanga í an mheastóireacht dhian, a sholáthraíonn méadrachtaí oibiachtúla chun a gcumas agus a dteorainneacha a mheas. Cuireann creataí meastóireachta nua-aimseartha cur chuige iltoiseach i bhfeidhm a chlúdaíonn raon leathan cumas ó thuiscint bhunúsach teanga go réasúnaíocht chun cinn agus eolas fearainn-shonrach.
Áirítear le tagarmharcanna caighdeánacha meastóireachta:
MMLU (Tuiscint Teanga Il-tasc Ollmhór) - tagarmharc cuimsitheach a chlúdaíonn 57 ábhar thar fhearainn éagsúla, ó bhun-mhatamaitic go dlí gairmiúil nó leigheas
HumanEval agus APPS - tagarmharcanna chun cumais ríomhchláraithe a mheas, ag tomhas cruinneas an chóid ghinte agus an cumas fadhbanna algartamacha a réiteach
TruthfulQA - tagarmharc speisialaithe atá dírithe ar chlaonadh samhlacha chun faisnéis mhícheart nó mhíthreorach a ghiniúint a bhrath
Modheolaíochtaí Casta Meastóireachta
Thar na tagarmharcanna caighdeánacha, cuireann eagraíochtaí taighde modheolaíochtaí meastóireachta sofaisticiúla i bhfeidhm:
Red teaming - tástáil chórasach ar an tsamhail chun leochaileachtaí nó freagraí a d’fhéadfadh a bheith díobhálach a aithint
Tástáil achrannach - ionchuir speisialaithe a chruthú atá deartha chun meicníochtaí slándála a bhriseadh nó earráidí fíorasacha a spreagadh
Meastóireacht dhall - comparáid idir samhlacha gan eolas ar a gcéannacht, rud a chuireann deireadh le claonadh dearbhaithe
Meastóireacht dhaonna sa lúb - meastóireacht leanúnach ar fhreagraí an tsamhail ag úsáideoirí fíor i dtimpeallacht táirgthe
Gné chriticiúil den mheastóireacht nua-aimseartha is ea a héagsúlacht freisin – déantar samhlacha a mheas ar shonraí a chlúdaíonn teangacha éagsúla, comhthéacsanna cultúrtha agus grúpaí déimeagrafacha, rud a chinntíonn go bhfuil a gcumas láidir thar dhaonraí agus úsáidí éagsúla. Cuireann teicnící mar Dynabench nó HELM prótacail mheastóireachta dhinimiciúla i bhfeidhm a bhíonn ag síorathrú, a thugann aghaidh go hoiriúnaitheach ar laigí agus teorainneacha aitheanta na dtagarmharcanna atá ann cheana.
