? Modelo de alinhamento LLM - Seu modelo para alinhamento de modelos de linguagem

? Introdução

Projeto de alinhamento LLM

Figura 1: Visão geral do Projeto de Alinhamento LLM. Dê uma olhada em: arXiv:2308.05374

O LLM Alignment Template não é apenas uma ferramenta abrangente para alinhar grandes modelos de linguagem (LLMs), mas também serve como um modelo poderoso para construir seu próprio aplicativo de alinhamento LLM. Inspirado em modelos de projeto como PyTorch Project Template , este repositório foi projetado para fornecer uma pilha completa de funcionalidades, atuando como um ponto de partida para personalizar e estender de acordo com suas próprias necessidades de alinhamento de LLM. Quer você seja um pesquisador, desenvolvedor ou cientista de dados, este modelo fornece uma base sólida para a criação e implantação eficiente de LLMs personalizados para se alinhar aos valores e objetivos humanos.

Visão geral

O modelo de alinhamento LLM fornece uma pilha completa de funcionalidades, incluindo treinamento, ajuste fino, implantação e monitoramento de LLMs usando Aprendizado por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF). Este projeto também integra métricas de avaliação para garantir o uso ético e eficaz de modelos de linguagem. A interface oferece uma experiência amigável para gerenciar o alinhamento, visualizar métricas de treinamento e implantar em escala.

Características

Interface da Web interativa : uma interface amigável para interagir com o LLM, modelos de treinamento e visualização de métricas de alinhamento.
? Treinamento com RLHF : Aprendizado de Reforço com Feedback Humano para garantir o alinhamento do modelo com as preferências humanas.
Aumento e pré-processamento de dados : pré-processamento avançado, tokenização e aumento de dados com retrotradução e paráfrase.
Aprendizagem por transferência : Utilize modelos pré-treinados como BERT para melhorar o desempenho em tarefas específicas.
? Implantação escalonável : implantação baseada em Docker e Kubernetes com escalonamento automático de pod horizontal (HPA).
? Explicabilidade do modelo : painéis baseados em SHAP para entender as decisões do modelo.
Ciclo de feedback do usuário : coleta de avaliações de usuários para ajustes contínuos de modelos.

Índice

Introdução
Visão geral
Características
Estrutura do Projeto
Configurar
- Pré-requisitos
- Instalação
- Executando localmente
Implantação
- Implantação do Kubernetes
- Implantação Canário
- Monitoramento e registro
Treinamento e Avaliação
Teste
Trabalho Futuro
Contribuindo
Licença
Contato

Estrutura do Projeto

app/ : Contém API e código de UI.
- auth.py , feedback.py , ui.py : endpoints de API para interação do usuário, coleta de feedback e gerenciamento geral de interface.
- Arquivos estáticos : JavaScript ( app.js , chart.js ), CSS ( styles.css ) e documentação da API Swagger ( swagger.json ).
- Modelos : modelos HTML ( chat.html , feedback.html , index.html ) para renderização de UI.
src/ : Lógica central e utilitários para pré-processamento e treinamento.
- Pré-processamento ( preprocessing/ ):
  - preprocess_data.py : combina conjuntos de dados originais e aumentados e aplica limpeza de texto.
  - tokenization.py : trata da tokenização.
- Treinamento ( training/ ):
  - fine_tuning.py , transfer_learning.py , retrain_model.py : Scripts para modelos de treinamento e retreinamento.
  - rlhf.py , reward_model.py : Scripts para treinamento de modelo de recompensa usando RLHF.
- Utilitários ( utils/ ): Utilitários comuns ( config.py , logging.py , validation.py ).
dashboards/ : Painéis de desempenho e explicabilidade para monitoramento e insights de modelo.
- performance_dashboard.py : exibe métricas de treinamento, perda de validação e precisão.
- explainability_dashboard.py : visualiza valores SHAP para fornecer informações sobre as decisões do modelo.
tests/ : testes de unidade, integração e ponta a ponta.
- test_api.py , test_preprocessing.py , test_training.py : Vários testes de unidade e integração.
- Testes ponta a ponta ( e2e/ ): testes de UI baseados em Cypress ( ui_tests.spec.js ).
- Teste de carga ( load_testing/ ): usa Locust ( locustfile.py ) para teste de carga.
deployment/ : Arquivos de configuração para implantação e monitoramento.
- Configurações do Kubernetes ( kubernetes/ ): configurações de implantação e entrada para escalonamento e versões canário.
- Monitoramento ( monitoring/ ): Prometheus ( prometheus.yml ) e Grafana ( grafana_dashboard.json ) para monitoramento de desempenho e integridade do sistema.

Configurar

Pré-requisitos

? Python 3.8+
? Docker e Docker Compose
☸️ Kubernetes (Minikube ou provedor de nuvem)
? Node.js (para dependências de front-end)

? Instalação

Clone o repositório :

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

Instalar dependências :
- Dependências do Python:
```
pip install -r requirements.txt
```
- Dependências do Node.js (opcionais para melhorias na UI):
```
 cd app/static
npm install
```

? Executando localmente

Construir imagens Docker :
```
docker-compose up --build
```
Acesse o Aplicativo :
- Abra um navegador e visite http://localhost:5000 .

? Implantação

☸️ Implantação do Kubernetes

Implante no Kubernetes :

Aplique as configurações de implantação e serviço:

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

Escalonador automático de pod horizontal :

kubectl apply -f deployment/kubernetes/hpa.yml

? Implantação Canário

As implantações Canary são configuradas usando deployment/kubernetes/canary_deployment.yml para implementar novas versões com segurança.

? Monitoramento e registro

Prometeu e Grafana :
- Aplique configurações do Prometheus e Grafana em deployment/monitoring/ para habilitar painéis de monitoramento.
? Log centralizado : o ELK Stack é configurado com Docker usando docker-compose.logging.yml para logs centralizados.

? Treinamento e Avaliação

Transferência de aprendizagem

O módulo de treinamento ( src/training/transfer_learning.py ) usa modelos pré-treinados como BERT para se adaptar a tarefas personalizadas, proporcionando um aumento significativo de desempenho.

Aumento de dados

O script data_augmentation.py ( src/data/ ) aplica técnicas de aumento, como retrotradução e paráfrase, para melhorar a qualidade dos dados.

? Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (RLHF)

Treinamento de modelo de recompensa : usa os scripts rlhf.py e reward_model.py para ajustar modelos com base no feedback humano.
Coleta de feedback : os usuários avaliam as respostas por meio do formulário de feedback ( feedback.html ) e o modelo é treinado novamente com retrain_model.py .

? Painel de explicabilidade

O script explainability_dashboard.py usa valores SHAP para ajudar os usuários a entender por que um modelo fez previsões específicas.

? Teste

✅ Testes Unitários : Localizados em tests/ , abrangendo funcionalidades de API, pré-processamento e treinamento.
Testes ponta a ponta : usa Cypress para testar interações de IU.
Teste de carga : implementado com Locust ( tests/load_testing/locustfile.py ) para garantir estabilidade sob carga.

? Trabalho Futuro

? Funções e permissões de usuário : Adicionando um sistema de controle de acesso baseado em função.
? Monitoramento avançado : aprimore ainda mais os alertas do Prometheus para detecção de anomalias.
Implantação de demonstração pública : implante uma versão pública no Heroku ou AWS para demonstração.