? LLM アライメントテンプレート - 言語モデルをアライメントするためのテンプレート

?導入

LLM調整プロジェクト

LLM調整プロジェクト
図 1: LLM 調整プロジェクトの概要。 arXiv:2308.05374 を見てください。

LLM アライメントテンプレートは、大規模言語モデル (LLM) をアライメントするための包括的なツールであるだけでなく、独自の LLM アライメントアプリケーションを構築するための強力なテンプレートとしても機能します。このリポジトリは、 PyTorch プロジェクトテンプレートのようなプロジェクトテンプレートからインスピレーションを得て、機能の完全なスタックを提供するように設計されており、独自の LLM アライメントニーズに合わせてカスタマイズおよび拡張するための開始点として機能します。研究者、開発者、データサイエンティストのいずれであっても、このテンプレートは、人間の価値観や目的に合わせて調整された LLM を効率的に作成および展開するための強固な基盤を提供します。

概要

LLM アライメントテンプレートは、ヒューマンフィードバックからの強化学習 (RLHF) を使用した LLM のトレーニング、微調整、展開、監視などの完全な機能スタックを提供します。このプロジェクトでは、言語モデルの倫理的かつ効果的な使用を保証するための評価指標も統合されています。このインターフェイスは、調整の管理、トレーニングメトリクスの視覚化、大規模な展開のためのユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供します。

特徴

インタラクティブな Web インターフェイス: LLM と対話し、モデルをトレーニングし、アライメントメトリックを表示するためのユーザーフレンドリーなインターフェイス。
? RLHF を使用したトレーニング: 人間のフィードバックからの強化学習により、モデルが人間の好みと一致していることを確認します。
データ拡張と前処理: 高度な前処理、トークン化、逆翻訳と言い換えによるデータ拡張。
転移学習: BERT などの事前トレーニングされたモデルを利用して、特定のタスクのパフォーマンスを向上させます。
?スケーラブルなデプロイメント: 水平ポッド自動スケーリング (HPA) を使用した Docker および Kubernetes ベースのデプロイメント。
?モデルの説明可能性: モデルの決定を理解するための SHAP ベースのダッシュボード。
ユーザーフィードバックループ: モデルを継続的に微調整するためのユーザー評価を収集します。

プロジェクトの構造

app/ : API と UI コードが含まれます。
- auth.py 、 feedback.py 、 ui.py : ユーザー対話、フィードバック収集、および一般的なインターフェイス管理のための API エンドポイント。
- 静的ファイル: JavaScript ( app.js 、 chart.js )、CSS ( styles.css )、および Swagger API ドキュメント ( swagger.json )。
- テンプレート: UI レンダリング用の HTML テンプレート ( chat.html 、 feedback.html 、 index.html )。
src/ : 前処理とトレーニングのためのコアロジックとユーティリティ。
- 前処理( preprocessing/ ):
  - preprocess_data.py : 元のデータセットと拡張されたデータセットを結合し、テキストクリーニングを適用します。
  - tokenization.py : トークン化を処理します。
- トレーニング( training/ ):
  - fine_tuning.py 、 transfer_learning.py 、 retrain_model.py : モデルのトレーニングおよび再トレーニング用のスクリプト。
  - rlhf.py 、 reward_model.py : RLHF を使用した報酬モデルトレーニング用のスクリプト。
- ユーティリティ( utils/ ): 共通ユーティリティ ( config.py 、 logging.py 、 validation.py )。
dashboards/ : モニタリングとモデルの洞察のためのパフォーマンスと説明可能性のダッシュボード。
- performance_dashboard.py : トレーニングメトリクス、検証損失、精度を表示します。
- explainability_dashboard.py : SHAP 値を視覚化して、モデルの決定に関する洞察を提供します。
tests/ : 単体テスト、統合テスト、およびエンドツーエンドのテスト。
- test_api.py 、 test_preprocessing.py 、 test_training.py : さまざまな単体テストと統合テスト。
- エンドツーエンドテスト( e2e/ ): サイプレスベースの UI テスト ( ui_tests.spec.js )。
- 負荷テスト( load_testing/ ): 負荷テストには Locust ( locustfile.py ) を使用します。
deployment/ : デプロイメントとモニタリングのための設定ファイル。
- Kubernetes 構成( kubernetes/ ): スケーリングおよびカナリアリリースのためのデプロイメントおよび Ingress 構成。
- モニタリング( monitoring/ ): パフォーマンスとシステムの健全性をモニタリングするための Prometheus ( prometheus.yml ) および Grafana ( grafana_dashboard.json )。

設定

前提条件

? Python 3.8+
? Docker と Docker Compose
☸️ Kubernetes (Minikube またはクラウドプロバイダー)
? Node.js (フロントエンドの依存関係用)

?インストール

リポジトリのクローンを作成します。

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

依存関係をインストールします。
- Python の依存関係:
```
pip install -r requirements.txt
```
- Node.js の依存関係 (UI 改善のためのオプション):
```
 cd app/static
npm install
```

?ローカルで実行する

Docker イメージをビルドする:
```
docker-compose up --build
```
アプリケーションにアクセスします。
- ブラウザを開いてhttp://localhost:5000にアクセスします。

?導入

☸️ Kubernetes のデプロイメント

Kubernetes へのデプロイ:

デプロイメントとサービス構成を適用します。

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

水平ポッドオートスケーラー:

kubectl apply -f deployment/kubernetes/hpa.yml

?カナリア展開

Canary デプロイメントは、新しいバージョンを安全にロールアウトするために、 deployment/kubernetes/canary_deployment.ymlを使用して構成されます。

?監視とロギング

プロメテウスとグラファナ：
- deployment/monitoring/で Prometheus および Grafana 構成を適用して、モニタリングダッシュボードを有効にします。
?集中ログ: ELK スタックは、集中ログ用にdocker-compose.logging.ymlを使用して Docker で構成されます。

?トレーニングと評価

転移学習

トレーニングモジュール ( src/training/transfer_learning.py ) は、 BERTなどの事前トレーニングされたモデルを使用してカスタムタスクに適応し、パフォーマンスを大幅に向上させます。

データ拡張

data_augmentation.pyスクリプト ( src/data/ ) は、逆翻訳や言い換えなどの拡張技術を適用してデータ品質を向上させます。

?ヒューマンフィードバックからの強化学習 (RLHF)

報酬モデルのトレーニング: rlhf.pyとreward_model.pyスクリプトを使用して、人間のフィードバックに基づいてモデルを微調整します。
フィードバックの収集: ユーザーはフィードバックフォーム ( feedback.html ) を介して応答を評価し、モデルはretrain_model.pyで再トレーニングされます。

?説明可能性ダッシュボード

explainability_dashboard.pyスクリプトは、 SHAP値を使用して、モデルが特定の予測を行った理由をユーザーが理解できるようにします。

?テスト

✅ 単体テスト: tests/にあり、API、前処理、トレーニング機能をカバーします。
エンドツーエンドテスト: Cypress を使用して UI インタラクションをテストします。
負荷テスト: 負荷時の安定性を確保するためにLocust ( tests/load_testing/locustfile.py ) で実装されています。