Proces trenowania modeli językowych

Gromadzenie i przygotowanie danych treningowych

Jakość i różnorodność danych treningowych stanowi fundamentalny czynnik wpływający na możliwości modeli językowych. Nowoczesne LLM są trenowane na ogromnych korpusach obejmujących setki terabajtów tekstu z różnych źródeł, w tym stron internetowych, książek, artykułów naukowych, kodu i specjalistycznych baz danych. Krytycznym aspektem przygotowania danych jest ich filtrowanie i czyszczenie, które obejmuje usuwanie duplikatów, szkodliwych treści i tekstów niskiej jakości.

Proces wstępnego przetwarzania obejmuje normalizację lingwistyczną, tokenizację i inne transformacje, które przygotowują surowy tekst do efektywnego trenowania. Nowoczesne podejścia implementują zaawansowane algorytmy, takie jak C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) do filtrowania danych internetowych lub BookCorpus2 do przetwarzania dzieł literackich. Kluczowym trendem jest również dywersyfikacja pokrycia językowego, gdzie najnowsze modele, takie jak BLOOM czy XGLM, są trenowane na wielojęzycznych zbiorach danych obejmujących setki języków.

Mieszanki danych i kuracja

Krytycznym aspektem przygotowania danych jest ich "mieszanie" - tworzenie precyzyjnie zrównoważonych mieszanek różnych typów treści. Badania wykazały, że optymalne mieszanki danych znacząco wpływają na możliwości wynikowego modelu, przy czym większy udział tekstów wysokiej jakości (np. artykułów naukowych lub dokumentacji technicznej) prowadzi do lepszego rozumowania i dokładności faktograficznej. Nowoczesne podejścia, takie jak Anthropic Constitutional AI czy Google UL2, wykorzystują zaawansowane techniki kuracji danych i dynamicznego mieszania podczas różnych faz trenowania.

Wstępne trenowanie modelu (pre-training)

Wstępne trenowanie stanowi pierwszą i najbardziej wymagającą obliczeniowo fazę trenowania modeli językowych. Podczas tej fazy model jest wystawiony na ogromną ilość danych tekstowych, na których uczy się podstawowej wiedzy lingwistycznej, informacji faktograficznych i ogólnych zdolności rozumowania. Wstępne trenowanie zazwyczaj odbywa się w formie uczenia samonadzorowanego (self-supervised learning), gdzie model przewiduje brakujące lub następujące części tekstu bez potrzeby jawnych adnotacji. Na ten proces zasadniczy wpływ ma architektura dużych modeli językowych, przede wszystkim projekt transformera.

Z technicznego punktu widzenia istnieją dwa główne podejścia do wstępnego trenowania:

Modelowanie autoregresyjne (AR) stosowane w modelach typu GPT, gdzie model przewiduje następny token na podstawie wszystkich poprzednich tokenów

Modelowanie języka z maskowaniem (MLM) stosowane w modelach typu BERT, gdzie losowe tokeny w tekście są maskowane, a model uczy się je rekonstruować

Skalowanie i trenowanie zoptymalizowane pod kątem obliczeń (compute-optimal)

Kluczowym trendem we wstępnym trenowaniu jest implementacja "praw skalowania" (scaling laws) - empirycznie wyprowadzonych zależności między rozmiarem modelu, ilością danych a czasem obliczeniowym. Badania DeepMind (Chinchilla) i innych organizacji wykazały, że optymalny stosunek między liczbą parametrów a ilością tokenów treningowych wynosi około 1:20. Odkrycie to doprowadziło do przejścia od modeli "ogromnych parametrycznie" do podejść "zoptymalizowanych obliczeniowo" (compute-optimal), które efektywniej alokują zasoby obliczeniowe.

Nowoczesne wstępne trenowanie implementuje zaawansowane techniki, takie jak gradient checkpointing w celu redukcji zapotrzebowania na pamięć, trenowanie rozproszone za pomocą frameworków takich jak DeepSpeed czy FSDP oraz optymalizator ZeRO w celu eliminacji redundancji w przechowywaniu stanów. Dla największych modeli, takich jak GPT-4 czy Claude Opus, faza wstępnego trenowania, nawet przy wykorzystaniu tysięcy akceleratorów GPU/TPU, trwa kilka miesięcy i pochłania energię o wartości milionów dolarów.

Funkcje straty i strategie optymalizacji

Funkcje straty to matematyczne formuły, które kwantyfikują różnicę między predykcjami modelu a oczekiwanymi wynikami, dostarczając w ten sposób sygnału do optymalizacji parametrów. W kontekście modeli językowych podstawową funkcją straty jest cross-entropy loss, która karze model za niskie prawdopodobieństwo przypisane prawidłowemu tokenowi. W modelach autoregresyjnych funkcja ta jest zazwyczaj wyrażona jako:

L = -Σ log P(x_t | x_<t)

gdzie P(x_t | x_<t) to prawdopodobieństwo, jakie model przypisuje prawidłowemu tokenowi x_t na podstawie wszystkich poprzednich tokenów.

Zaawansowane strategie optymalizacji

Do optymalizacji parametrów modelu na podstawie gradientów funkcji straty wykorzystuje się zaawansowane algorytmy, które adaptacyjnie dostosowują współczynnik uczenia (learning rate) i inne hiperparametry:

AdamW - wariant algorytmu Adam z implementacją zaniku wag (weight decay), który pomaga zapobiegać przeuczeniu (overfitting)

Lion - niedawny optymalizator, który osiąga lepsze wyniki przy mniejszym zapotrzebowaniu na pamięć

Adafactor - optymalizator zaprojektowany specjalnie dla modeli z miliardami parametrów, który znacząco redukuje zapotrzebowanie na pamięć

Krytycznym aspektem optymalizacji jest harmonogram współczynnika uczenia (learning rate schedule) - strategia stopniowej zmiany szybkości uczenia. Nowoczesne podejścia, takie jak cosine decay with warmup, implementują początkową fazę stopniowego zwiększania współczynnika uczenia, po której następuje jego systematyczne zmniejszanie zgodnie z funkcją kosinus, co zapewnia stabilność trenowania i konwergencję do lepszych minimów lokalnych.

Dostrajanie modelu (fine-tuning)

Dostrajanie (fine-tuning) to proces adaptacji wstępnie wytrenowanego modelu do specyficznych zadań lub domen poprzez dodatkowe trenowanie na celowo wybranych zbiorach danych. Ta faza jest kluczowa dla przekształcenia ogólnych zdolności językowych w specjalistyczne umiejętności, takie jak prowadzenie dialogu, wykonywanie instrukcji lub obsługa specyficznych domen aplikacyjnych.

Z technicznego punktu widzenia dostrajanie obejmuje modyfikację wszystkich lub wybranych wag modelu za pomocą propagacji wstecznej (backpropagation), ale ze znacznie niższym współczynnikiem uczenia niż podczas wstępnego trenowania, co zapewnia, że model nie zapomni swojej ogólnej wiedzy. Nowoczesne podejścia implementują szereg technik, które zwiększają efektywność dostrajania:

Efektywne metody dostrajania

LoRA (Low-Rank Adaptation) - technika, która zamiast modyfikować wszystkie parametry, dodaje małe, uczące się adaptery niskiego rzędu do wag wstępnie wytrenowanego modelu, co dramatycznie redukuje zapotrzebowanie na pamięć przy zachowaniu większości korzyści pełnego dostrajania

QLoRA - połączenie kwantyzacji i LoRA, które umożliwia dostrajanie modeli z wieloma miliardami parametrów nawet na pojedynczej karcie graficznej klasy konsumenckiej (consumer-grade GPU)

Dostrajanie do instrukcji (Instruction tuning) - specjalistyczna forma dostrajania, w której model jest trenowany na specyficznym formacie obejmującym instrukcję, kontekst i oczekiwaną odpowiedź, co znacznie poprawia jego zdolność do wykonywania złożonych poleceń

W celu maksymalizacji wydajności nowoczesne podejścia, takie jak Anthropic czy OpenAI, implementują wieloetapowe procesy dostrajania, w których model przechodzi przez sekwencję specjalistycznych faz (na przykład najpierw ogólne dostrajanie do instrukcji, następnie dostrajanie do dialogu, a na końcu adaptacja do konkretnego zadania), co prowadzi do połączenia generalizacji i specjalizacji.

Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF)

Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF) stanowi przełomową technikę, która dramatycznie poprawiła użyteczność, bezpieczeństwo i ogólną jakość modeli językowych. W przeciwieństwie do standardowego uczenia nadzorowanego, RLHF wykorzystuje preferencje ludzkich oceniających do iteracyjnego ulepszania modelu za pomocą uczenia ze wzmocnieniem.

Podstawowa implementacja RLHF obejmuje trzy kluczowe fazy:

Gromadzenie danych o preferencjach - ludzcy adnotatorzy oceniają pary odpowiedzi generowanych przez model i wskazują, która z nich lepiej spełnia wymagane kryteria (użyteczność, bezpieczeństwo, dokładność faktograficzna itp.)

Trenowanie modelu nagrody (reward model) - na podstawie zebranych preferencji trenowany jest specjalistyczny model, który przewiduje, jak by ludzie ocenili dowolną odpowiedź

Optymalizacja polityki za pomocą RL - podstawowy model językowy (polityka) jest optymalizowany tak, aby maksymalizować oczekiwaną nagrodę przewidywaną przez model nagrody, zazwyczaj za pomocą algorytmu takiego jak PPO (Proximal Policy Optimization)

Zaawansowane implementacje RLHF

Nowoczesne implementacje RLHF obejmują szereg ulepszeń technicznych i rozszerzeń, które rozwiązują pierwotne ograniczenia:

Direct Preference Optimization (DPO) - alternatywne podejście, które eliminuje potrzebę jawnego modelu nagrody i trenowania RL, co znacznie upraszcza i stabilizuje proces

Best-of-N Rejection Sampling - technika, która generuje kilka odpowiedzi kandydujących i wybiera tę z najwyższą oceną modelu nagrody, co pozwala na bardziej efektywną optymalizację

Iterative RLHF - podejście, które wielokrotnie stosuje cykle RLHF ze stopniowo ulepszanymi adnotacjami i kryteriami oceny, co prowadzi do systematycznego doskonalenia modelu

Implementacja RLHF wymaga solidnej infrastruktury do gromadzenia i zarządzania adnotacjami, zaawansowanych mechanizmów zapobiegania przeuczeniu modelu nagrody oraz starannego zaprojektowania kary za dywergencję KL, która zapewnia, że zoptymalizowany model nie odbiegnie zbytnio od pierwotnej dystrybucji, co mogłoby prowadzić do odpowiedzi degeneratywnych lub niepożądanych artefaktów.

Konstytucyjna AI i techniki dostosowywania (alignment)

Konstytucyjna AI (CAI) stanowi zaawansowany framework zapewniający, że modele językowe działają w zgodzie z ludzkimi wartościami i zasadami etycznymi. W przeciwieństwie do standardowego RLHF, który opiera się głównie na preferencjach adnotatorów, CAI jawnie kodyfikuje pożądane zachowania i ograniczenia za pomocą zestawu reguł lub zasad konstytucyjnych.

Implementacja CAI obejmuje tzw. proces "red-teamingu", podczas którego wyspecjalizowani badacze systematycznie testują model w celu zidentyfikować potencjalnie problematyczne odpowiedzi lub podatności. Wykryte problemy są następnie rozwiązywane za pomocą kombinacji interwencji technicznych:

Kluczowe techniki dostosowywania (alignment)

Konstytucyjna AI - proces, w którym model sam krytykuje i koryguje swoje odpowiedzi na podstawie jawnie zdefiniowanych zasad, co tworzy dane do dalszego trenowania

Nadzór nad procesem (Process Supervision) - technika, która trenuje model nie tylko na podstawie ostatecznych odpowiedzi, ale także procesu rozumowania, który do nich prowadzi, co poprawia przejrzystość i interpretowalność

Rekurencyjne modelowanie nagrody (Recursive Reward Modeling) - hierarchiczne podejście, w którym modele są trenowane na coraz bardziej złożonych zadaniach pod nadzorem wyspecjalizowanych modeli nagrody

Destylacja kontekstu (Context Distillation) - technika, która "destyluje" złożone instrukcje i wytyczne dotyczące bezpieczeństwa do parametrów modelu, co eliminuje potrzebę jawnych podpowiedzi (promptów)

Nowoczesne podejścia, takie jak Constitutional AI firmy Anthropic czy Sparrow firmy DeepMind, łączą te techniki z rygorystycznym frameworkiem ewaluacyjnym, który stale monitoruje model pod kątem szkodliwości, prawdziwości, pomocności i stronniczości (bias). Ta kombinacja aktywnego i pasywnego dostosowywania (alignment) zapewnia, że model nie tylko odrzuca jawnie szkodliwe żądania, ale także proaktywnie podąża etycznie preferowanymi trajektoriami nawet w niejednoznacznych sytuacjach.

Ewaluacja i benchmarking modeli językowych

Rygorystyczna ewaluacja stanowi krytyczny element rozwoju modeli językowych, dostarczając obiektywnych metryk do oceny ich możliwości i ograniczeń. Nowoczesne frameworki ewaluacyjne implementują wielowymiarowe podejście, które obejmuje szerokie spektrum zdolności, od podstawowego rozumienia języka po zaawansowane rozumowanie i wiedzę specyficzną dla danej dziedziny.

Standardowe benchmarki ewaluacyjne obejmują:

MMLU (Massive Multitask Language Understanding) - kompleksowy benchmark obejmujący 57 przedmiotów z różnych dziedzin, od podstawowej matematyki po prawo zawodowe czy medycynę

HumanEval i APPS - benchmarki do oceny zdolności programistycznych, mierzące zarówno dokładność generowanego kodu, jak i umiejętność rozwiązywać problemy algorytmiczne

TruthfulQA - specjalistyczny benchmark skoncentrowany na wykrywaniu tendencji modeli do generowania nieprawdziwych lub wprowadzających w błąd informacji

Zaawansowane metodologie ewaluacji

Poza standardowymi benchmarkami organizacje badawcze implementują zaawansowane metodologie ewaluacji:

Red teaming - systematyczne testowanie modelu w celu identyfikacji podatności lub potencjalnie szkodliwych odpowiedzi

Testowanie adwersarialne (Adversarial testing) - tworzenie specjalistycznych danych wejściowych zaprojektowanych w celu przełamania mechanizmów bezpieczeństwa lub wywołania błędów faktograficznych

Ocena ślepa (Blind evaluation) - porównywanie modeli bez znajomości ich tożsamości, co eliminuje błąd potwierdzenia (confirmation bias)

Ocena ludzka w pętli (Human evaluation in the loop) - ciągła ocena odpowiedzi modelu przez rzeczywistych użytkowników w środowisku produkcyjnym

Krytycznym aspektem nowoczesnej ewaluacji jest również jej różnorodność - modele są oceniane na danych obejmujących różne języki, konteksty kulturowe i grupy demograficzne, co zapewnia, że ich możliwości są solidne w różnych populacjach i zastosowaniach. Techniki takie jak Dynabench czy HELM implementują dynamiczne, stale ewoluujące protokoły ewaluacyjne, które adaptacyjnie rozwiązują wykryte słabości i ograniczenia istniejących benchmarków.