? LLM-Ausrichtungsvorlage – Ihre Vorlage zum Ausrichten von Sprachmodellen

? Einführung

LLM-Ausrichtungsprojekt

LLM-Ausrichtungsprojekt
Abbildung 1: Übersicht über das LLM-Alignment-Projekt. Schauen Sie sich Folgendes an: arXiv:2308.05374

Die LLM-Ausrichtungsvorlage ist nicht nur ein umfassendes Tool zum Ausrichten großer Sprachmodelle (LLMs), sondern dient auch als leistungsstarke Vorlage zum Erstellen Ihrer eigenen LLM-Ausrichtungsanwendung. Inspiriert von Projektvorlagen wie der PyTorch-Projektvorlage ist dieses Repository so konzipiert, dass es einen vollständigen Funktionsumfang bietet und als Ausgangspunkt für die Anpassung und Erweiterung an Ihre eigenen LLM-Ausrichtungsanforderungen dient. Unabhängig davon, ob Sie Forscher, Entwickler oder Datenwissenschaftler sind, bietet diese Vorlage eine solide Grundlage für die effiziente Erstellung und Bereitstellung von LLMs, die auf menschliche Werte und Ziele zugeschnitten sind.

Überblick

Die LLM-Ausrichtungsvorlage bietet einen vollständigen Funktionsumfang, einschließlich Schulung, Feinabstimmung, Bereitstellung und Überwachung von LLMs mithilfe von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Dieses Projekt integriert auch Bewertungsmetriken, um einen ethischen und effektiven Einsatz von Sprachmodellen sicherzustellen. Die Schnittstelle bietet eine benutzerfreundliche Erfahrung für die Verwaltung der Ausrichtung, die Visualisierung von Trainingsmetriken und die Bereitstellung in großem Maßstab.

Merkmale

Interaktive Weboberfläche : Eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Interaktion mit dem LLM, zum Trainieren von Modellen und zum Anzeigen von Ausrichtungsmetriken.
? Training mit RLHF : Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback, um die Ausrichtung des Modells auf menschliche Vorlieben sicherzustellen.
Datenerweiterung und -vorverarbeitung : Erweiterte Vorverarbeitung, Tokenisierung und Datenerweiterung mit Rückübersetzung und Paraphrasierung.
Transferlernen : Nutzen Sie vorab trainierte Modelle wie BERT, um die Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern.
? Skalierbare Bereitstellung : Docker- und Kubernetes-basierte Bereitstellung mit Horizontal Pod Autoscaling (HPA).
? Modellerklärbarkeit : SHAP-basierte Dashboards zum Verständnis von Modellentscheidungen.
Benutzer-Feedback-Schleife : Sammlung von Benutzerbewertungen zur kontinuierlichen Feinabstimmung von Modellen.

Inhaltsverzeichnis

Einführung
Überblick
Merkmale
Projektstruktur
Aufstellen
- Voraussetzungen
- Installation
- Lokal ausgeführt
Einsatz
- Kubernetes-Bereitstellung
- Canary-Bereitstellung
- Überwachung und Protokollierung
Schulung und Bewertung
Testen
Zukünftige Arbeit
Mitwirken
Lizenz
Kontakt

Projektstruktur

app/ : Enthält API- und UI-Code.
- auth.py , feedback.py , ui.py : API-Endpunkte für Benutzerinteraktion, Feedback-Sammlung und allgemeine Schnittstellenverwaltung.
- Statische Dateien : JavaScript ( app.js , chart.js ), CSS ( styles.css ) und Swagger-API-Dokumentation ( swagger.json ).
- Vorlagen : HTML-Vorlagen ( chat.html , feedback.html , index.html ) für das UI-Rendering.
src/ : Kernlogik und Dienstprogramme für Vorverarbeitung und Training.
- Vorverarbeitung ( preprocessing/ ):
  - preprocess_data.py : Kombiniert Original- und erweiterte Datensätze und wendet Textbereinigung an.
  - tokenization.py : Verwaltet die Tokenisierung.
- Ausbildung ( training/ ):
  - fine_tuning.py , transfer_learning.py , retrain_model.py : Skripte zum Trainieren und Umschulen von Modellen.
  - rlhf.py , reward_model.py : Skripte für das Belohnungsmodelltraining mit RLHF.
- Dienstprogramme ( utils/ ): Allgemeine Dienstprogramme ( config.py , logging.py , validation.py ).
dashboards/ : Leistungs- und Erklärbarkeits-Dashboards für Überwachung und Modelleinblicke.
- performance_dashboard.py : Zeigt Trainingsmetriken, Validierungsverlust und Genauigkeit an.
- explainability_dashboard.py : Visualisiert SHAP-Werte, um Einblick in Modellentscheidungen zu geben.
tests/ : Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests.
- test_api.py , test_preprocessing.py , test_training.py : Verschiedene Unit- und Integrationstests.
- End-to-End-Tests ( e2e/ ): Cypress-basierte UI-Tests ( ui_tests.spec.js ).
- Auslastungstests ( load_testing/ ): Verwendet Locust ( locustfile.py ) für Auslastungstests.
deployment/ : Konfigurationsdateien für die Bereitstellung und Überwachung.
- Kubernetes-Konfigurationen ( kubernetes/ ): Bereitstellungs- und Ingress-Konfigurationen für Skalierung und Canary-Releases.
- Überwachung ( monitoring/ ): Prometheus ( prometheus.yml ) und Grafana ( grafana_dashboard.json ) zur Überwachung der Leistung und des Systemzustands.

Aufstellen

Voraussetzungen

? Python 3.8+
? Docker und Docker Compose
☸️ Kubernetes (Minikube oder ein Cloud-Anbieter)
? Node.js (für Front-End-Abhängigkeiten)

? Installation

Klonen Sie das Repository :

git clone https://github.com/yourusername/LLM-Alignment-Template.git
cd LLM-Alignment-Template

Abhängigkeiten installieren :
- Python-Abhängigkeiten:
```
pip install -r requirements.txt
```
- Node.js-Abhängigkeiten (optional für Verbesserungen der Benutzeroberfläche):
```
 cd app/static
npm install
```

? Lokal ausgeführt

Erstellen Sie Docker-Images :
```
docker-compose up --build
```
Greifen Sie auf die Anwendung zu :
- Öffnen Sie einen Browser und besuchen Sie http://localhost:5000 .

? Einsatz

☸️ Kubernetes-Bereitstellung

Auf Kubernetes bereitstellen :

Wenden Sie die Bereitstellungs- und Dienstkonfigurationen an:

kubectl apply -f deployment/kubernetes/deployment.yml
kubectl apply -f deployment/kubernetes/service.yml

Horizontaler Pod-Autoscaler :

kubectl apply -f deployment/kubernetes/hpa.yml

? Canary-Bereitstellung

Canary-Bereitstellungen werden mithilfe von deployment/kubernetes/canary_deployment.yml konfiguriert, um neue Versionen sicher bereitzustellen.

? Überwachung und Protokollierung

Prometheus und Grafana :
- Wenden Sie Prometheus- und Grafana-Konfigurationen in deployment/monitoring/ an, um Überwachungs-Dashboards zu aktivieren.
? Zentralisierte Protokollierung : Der ELK-Stack wird mit Docker unter Verwendung docker-compose.logging.yml für zentralisierte Protokolle konfiguriert.

? Schulung und Bewertung

Transferlernen

Das Trainingsmodul ( src/training/transfer_learning.py ) nutzt vorab trainierte Modelle wie BERT , um sich an benutzerdefinierte Aufgaben anzupassen und so eine deutliche Leistungssteigerung zu erzielen.

Datenerweiterung

Das data_augmentation.py -Skript ( src/data/ ) wendet Erweiterungstechniken wie Rückübersetzung und Paraphrasierung an, um die Datenqualität zu verbessern.

? Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF)

Belohnungsmodelltraining : Verwendet die Skripte rlhf.py und reward_model.py um Modelle basierend auf menschlichem Feedback zu verfeinern.
Feedback-Sammlung : Benutzer bewerten Antworten über das Feedback-Formular ( feedback.html ), und das Modell führt ein erneutes Training mit retrain_model.py durch.

? Erklärbarkeits-Dashboard

Das Skript explainability_dashboard.py verwendet SHAP -Werte, um Benutzern zu helfen, zu verstehen, warum ein Modell bestimmte Vorhersagen getroffen hat.

? Testen

✅ Unit-Tests : Befindet sich in tests/ und deckt API-, Vorverarbeitungs- und Trainingsfunktionen ab.
End-to-End-Tests : Verwendet Cypress zum Testen von UI-Interaktionen.
Lasttests : Mit Locust implementiert ( tests/load_testing/locustfile.py ), um Stabilität unter Last sicherzustellen.

? Zukünftige Arbeit

? Benutzerrollen und Berechtigungen : Hinzufügen eines rollenbasierten Zugriffskontrollsystems.
? Erweiterte Überwachung : Prometheus-Warnungen zur Anomalieerkennung weiter verbessern.
Öffentliche Demo-Bereitstellung : Stellen Sie eine öffentliche Version auf Heroku oder AWS zur Präsentation bereit.