Как обучить языковые модели

Языковые модели — инструменты, которые используют нейронные сети и глубокое обучение для обработки и генерации текста. Они лежат в основе современных ИТ-технологий, таких как чат-боты, голосовые помощники и системы автоматического перевода. В этой статье мы разберём, как обучают большие языковые модели (LLM), какие этапы включает этот процесс и можно ли справиться с такой задачей самостоятельно.

Языковые модели — это алгоритмы, которые учатся понимать и генерировать текст на основе анализа огромных объёмов данных. В основе их работы лежат трансформерные модели, такие как GPT-3, BERT и LaMDA. Они способны обрабатывать длинные последовательности слов и учитывать контекст.

Языковые модели не просто запоминают слова — они учатся понимать связи между ними, чтобы генерировать осмысленный текст.

Обучение языковых моделей преследует несколько ключевых целей:

• Генерация текста — модели создают связные и грамматически правильные тексты, которые могут имитировать человеческую речь.
• Машинное понимание языка — алгоритмы анализируют текст, извлекают смысл и отвечают на вопросы.
• Оптимизация взаимодействия — модели улучшают работу чат-ботов, голосовых помощников и других систем, которые взаимодействуют с пользователями.
• Решение специализированных задач, например анализ медицинских данных или юридических документов.

Обучение языковых моделей — многоэтапный процесс, который требует тщательной подготовки и значительных ресурсов. Рассмотрим каждый этап подробнее.

1. Предварительное обучение (Pre-train)

На этом этапе модель обрабатывает огромные объёмы данных, чтобы научиться понимать структуру языка и предсказывать следующее слово в предложении.

Для этого используются наборы данных для обучения, собранные из открытых источников: научных статей, книг, новостей и других текстов.

Например, если модели показали, что вода закипает при температуре 100 градусов Цельсия, то в предложении «Температура кипения воды при нормальном давлении составляет...» она не напишет «велосипед», а даст верный ответ.

Основная сложность на этом этапе — качество данных. В интернете доступны петабайты информации, но значительная часть — мусор: кликбейт, спорные статьи, жёлтая пресса. Чтобы модель обучалась эффективно, нужно тщательно фильтровать данные, оставляя только полезные и достоверные источники.

2. Тонкая настройка (Fine-Tuning)

После предварительного обучения модель умеет генерировать тексты, но ещё не знает, как отвечать на вопросы пользователей. На этом этапе её обучают с помощью специально подготовленного датасета, содержащего вопросы и ответы.

AI-тренеры пишут примеры хороших ответов, которые модель использует как образец. Затем они оценивают работу модели, показывая, какие ответы были верными, а какие — нет.

Проблема здесь — создание качественных инструкций. Самостоятельно написать сложные запросы и идеальные ответы к ним практически невозможно.

3. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)

На этом этапе модель учится улучшать свои ответы. Для этого используется reward-модель — отдельная нейронная сеть, которая выступает в роли судьи. Её задача — оценивать качество ответов, которые генерирует основная языковая модель.

Предположим, пользователь задаёт вопрос: «Как работает солнечная батарея?» Основная модель генерирует ответы:

1. «Солнечная батарея преобразует солнечный свет в электричество с помощью фотоэлементов».
2. «Солнечная батарея — это устройство, которое использует энергию ветра для генерации электричества».

Reward-модель оценивает первый ответ как более точный и соответствующий контексту, а второй — как ошибочный. LLM запоминает, что первый вариант был успешным, и в будущем будет генерировать ответы в таком стиле.

Благодаря reward-модели LLM непрерывно самообучается и учится оптимизировать ответы. Это помогает повысить качество модели на десятки процентов.

Теоретически — да, но на практике это задача, которая требует колоссальных ресурсов и усилий.

Во-первых, нужны технические ресурсы. Даже для обучения относительно небольшой модели, например с 35 миллиардами параметров, потребуется мощный кластер GPU или TPU. Такое оборудование стоит десятки тысяч долларов, а его обслуживание и поддержка в рабочем состоянии обходятся ещё дороже.

Во-вторых, нужны человеческие ресурсы. Для успешного обучения модели нужна команда специалистов. ML-инженеры разрабатывают и настраивают алгоритмы. Аналитики подготавливают и очищают данные. AI-тренеры создают инструкции и оценивают результаты работы модели.

В-третьих, обучение связано с огромными финансовыми затратами. Процесс может занять несколько месяцев, а общая стоимость, включая оборудование, данные и зарплаты специалистов, может достигать сотен тысяч долларов.

Кроме того, для обучения модели нужны огромные объёмы данных — миллионы текстовых документов, которые необходимо тщательно отбирать и очищать от мусора, такого как дубликаты, ошибки или нерелевантная информация.

Обучением больших языковых моделей занимаются:

1. Крупные ИТ-компании — Google, OpenAI, Microsoft и другие. Они имеют доступ к необходимым ресурсам и данным.
2. Исследовательские институты — университеты и научные центры, которые изучают ИИ и машинное обучение.
3. Стартапы — компании, которые специализируются на разработке ИИ-решений.

MWS запустила на рынок B2B-платформу MWS GPT, которая позволяет бизнесу работать с LLM. Платформа поддерживает собственные разработки компании (Cotype и МТС Alpha) и open source модели. Пользователи могут дообучать их, внедрять в свои бизнес-процессы и использовать готовые решения, развёрнутые в инфраструктуре MWS.

MWS GPT предлагает удобный чат-интерфейс, где можно сохранять и обмениваться запросами (промптами). Также есть No-Code конструктор, который помогает создавать приложения без привлечения программистов.

Стоимость использования — 1,1 рубля за тысячу токенов (примерно 3000–4000 символов), что делает платформу доступной для малого и среднего бизнеса. Оплата зависит от количества использованных токенов.

Обучение языковых моделей — это сложный, но крайне важный процесс, который открывает новые возможности в области IT-технологий. Если вы хотите внедрить подобные технологии в свой бизнес, компания MWS готова предложить свои решения для оптимизации и интеграции языковых моделей.