? Modèle d'alignement LLM - Votre modèle pour aligner les modèles linguistiques

? Introduction

Projet d'alignement LLM

Figure 1 : Aperçu du projet d'alignement LLM. Jetez un œil à : arXiv:2308.05374

Le modèle d'alignement LLM n'est pas seulement un outil complet pour aligner de grands modèles de langage (LLM), mais sert également de modèle puissant pour créer votre propre application d'alignement LLM. Inspiré par des modèles de projet tels que PyTorch Project Template , ce référentiel est conçu pour fournir une pile complète de fonctionnalités, agissant comme un point de départ pour personnaliser et étendre vos propres besoins d'alignement LLM. Que vous soyez chercheur, développeur ou data scientist, ce modèle fournit une base solide pour créer et déployer efficacement des LLM adaptés aux valeurs et aux objectifs humains.

Aperçu

Le modèle d'alignement LLM fournit une pile complète de fonctionnalités, notamment la formation, le réglage fin, le déploiement et la surveillance des LLM à l'aide de l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF). Ce projet intègre également des mesures d'évaluation pour garantir une utilisation éthique et efficace des modèles de langage. L'interface offre une expérience conviviale pour gérer l'alignement, visualiser les mesures de formation et déployer à grande échelle.

Caractéristiques

Interface Web interactive : une interface conviviale pour interagir avec le LLM, les modèles de formation et visualiser les métriques d'alignement.
? Formation avec RLHF : Reinforcement Learning from Human Feedback pour assurer l'alignement du modèle avec les préférences humaines.
Augmentation et prétraitement des données : prétraitement avancé, tokenisation et augmentation des données avec rétro-traduction et paraphrase.
Apprentissage par transfert : utilisez des modèles pré-entraînés comme BERT pour améliorer les performances sur des tâches spécifiques.
? Déploiement évolutif : déploiement basé sur Docker et Kubernetes avec mise à l'échelle horizontale des pods (HPA).
? Explicabilité du modèle : tableaux de bord basés sur SHAP pour comprendre les décisions de modèle.
Boucle de rétroaction des utilisateurs : collecte des évaluations des utilisateurs pour affiner les modèles en continu.

Table des matières

Introduction
Aperçu
Caractéristiques
Structure du projet
Installation
- Conditions préalables
- Installation
- Exécution locale
Déploiement
- Déploiement de Kubernetes
- Déploiement Canary
- Surveillance et journalisation
Formation et évaluation
Essai
Travaux futurs
Contribuer
Licence
Contact

Structure du projet

app/ : contient le code de l'API et de l'interface utilisateur.
- auth.py , feedback.py , ui.py : points de terminaison d'API pour l'interaction utilisateur, la collecte de commentaires et la gestion générale de l'interface.
- Fichiers statiques : JavaScript ( app.js , chart.js ), CSS ( styles.css ) et documentation de l'API Swagger ( swagger.json ).
- Modèles : modèles HTML ( chat.html , feedback.html , index.html ) pour le rendu de l'interface utilisateur.
src/ : Logique de base et utilitaires pour le prétraitement et la formation.
- Prétraitement ( preprocessing/ ):
  - preprocess_data.py : combine des ensembles de données originaux et augmentés et applique le nettoyage du texte.
  - tokenization.py : gère la tokenisation.
- Formation ( training/ ):
  - fine_tuning.py , transfer_learning.py , retrain_model.py : Scripts pour la formation et le recyclage des modèles.
  - rlhf.py , reward_model.py : Scripts pour la formation de modèles de récompense à l'aide de RLHF.
- Utilitaires ( utils/ ) : utilitaires courants ( config.py , logging.py , validation.py ).
dashboards/ : tableaux de bord de performances et d'explicabilité pour la surveillance et les informations sur les modèles.
- performance_dashboard.py : affiche les métriques d'entraînement, la perte de validation et la précision.
- explainability_dashboard.py : visualise les valeurs SHAP pour fournir un aperçu des décisions du modèle.
tests/ : Tests unitaires, d'intégration et de bout en bout.
- test_api.py , test_preprocessing.py , test_training.py : Divers tests unitaires et d'intégration.
- Tests de bout en bout ( e2e/ ) : tests d'interface utilisateur basés sur Cypress ( ui_tests.spec.js ).
- Test de charge ( load_testing/ ) : utilise Locust ( locustfile.py ) pour les tests de charge.
deployment/ : fichiers de configuration pour le déploiement et la surveillance.
- Configurations Kubernetes ( kubernetes/ ) : configurations de déploiement et d'entrée pour la mise à l'échelle et les versions Canary.
- Surveillance ( monitoring/ ) : Prometheus ( prometheus.yml ) et Grafana ( grafana_dashboard.json ) pour la surveillance des performances et de l'état du système.

Installation

Conditions préalables

? Python3.8+
? Docker et Docker Composer
☸️ Kubernetes (Minikube ou un fournisseur cloud)
? Node.js (pour les dépendances frontales)

? Installation

Cloner le référentiel :

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

Dépendances d'installation :
- Dépendances Python :
```
pip install -r requirements.txt
```
- Dépendances Node.js (facultatif pour les améliorations de l'interface utilisateur) :
```
 cd app/static
npm install
```

? Exécution locale

Créer des images Docker :
```
docker-compose up --build
```
Accédez à l'application :
- Ouvrez un navigateur et visitez http://localhost:5000 .

? Déploiement

☸️ Déploiement Kubernetes

Déployer sur Kubernetes :

Appliquez les configurations de déploiement et de service :

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

Autoscaler de pods horizontal :

kubectl apply -f deployment/kubernetes/hpa.yml

? Déploiement Canary

Les déploiements Canary sont configurés à l'aide deployment/kubernetes/canary_deployment.yml pour déployer de nouvelles versions en toute sécurité.

? Surveillance et journalisation

Prométhée et Grafana :
- Appliquez les configurations Prometheus et Grafana dans deployment/monitoring/ pour activer les tableaux de bord de surveillance.
? Journalisation centralisée : la pile ELK est configurée avec Docker à l'aide de docker-compose.logging.yml pour les journaux centralisés.

? Formation et évaluation

Apprentissage par transfert

Le module de formation ( src/training/transfer_learning.py ) utilise des modèles pré-entraînés comme BERT pour s'adapter aux tâches personnalisées, offrant ainsi une amélioration significative des performances.

Augmentation des données

Le script data_augmentation.py ( src/data/ ) applique des techniques d'augmentation telles que la rétro-traduction et la paraphrase pour améliorer la qualité des données.

? Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF)

Formation sur les modèles de récompense : utilise les scripts rlhf.py et reward_model.py pour affiner les modèles en fonction des commentaires humains.
Collecte de commentaires : les utilisateurs évaluent les réponses via le formulaire de commentaires ( feedback.html ) et le modèle se recycle avec retrain_model.py .

? Tableau de bord d'explicabilité

Le script explainability_dashboard.py utilise les valeurs SHAP pour aider les utilisateurs à comprendre pourquoi un modèle a effectué des prédictions spécifiques.

? Essai

✅ Tests unitaires : situés dans tests/ , couvrant les fonctionnalités d'API, de prétraitement et de formation.
Tests de bout en bout : utilise Cypress pour tester les interactions avec l'interface utilisateur.
Test de charge : implémenté avec Locust ( tests/load_testing/locustfile.py ) pour garantir la stabilité sous charge.

? Travaux futurs

? Rôles et autorisations des utilisateurs : ajout d'un système de contrôle d'accès basé sur les rôles.
? Surveillance avancée : améliorez encore les alertes Prometheus pour la détection des anomalies.
Déploiement de démonstration publique : déployez une version publique sur Heroku ou AWS pour la présentation.

? Contribuer

Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez soumettre des demandes d'extraction ou des problèmes pour des améliorations ou de nouvelles fonctionnalités.