? Шаблон LLM Alignment — ваш шаблон для согласования языковых моделей

? Введение

Проект согласования LLM

Проект согласования LLM
Рисунок 1: Обзор проекта согласования LLM. Взгляните на: arXiv:2308.05374.

Шаблон LLM Alignment — это не просто комплексный инструмент для согласования больших языковых моделей (LLM), но также мощный шаблон для создания собственного приложения выравнивания LLM. Этот репозиторий, созданный на основе шаблонов проектов, таких как шаблон проекта PyTorch , предназначен для предоставления полного набора функций и служит отправной точкой для настройки и расширения в соответствии с вашими собственными потребностями в согласовании LLM. Независимо от того, являетесь ли вы исследователем, разработчиком или специалистом по данным, этот шаблон обеспечивает прочную основу для эффективного создания и внедрения программ LLM, адаптированных к человеческим ценностям и целям.

Обзор

Шаблон согласования LLM предоставляет полный набор функций, включая обучение, тонкую настройку, развертывание и мониторинг LLM с использованием подкрепленного обучения на основе обратной связи с человеком (RLHF). Этот проект также объединяет показатели оценки для обеспечения этичного и эффективного использования языковых моделей. Интерфейс предлагает удобный интерфейс для управления согласованием, визуализации показателей обучения и масштабного развертывания.

Функции

Интерактивный веб-интерфейс : удобный интерфейс для взаимодействия с LLM, моделями обучения и просмотром показателей согласования.
? Обучение с помощью RLHF : обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком для обеспечения соответствия модели предпочтениям человека.
Увеличение данных и предварительная обработка : расширенная предварительная обработка, токенизация и увеличение данных с обратным переводом и перефразированием.
Трансферное обучение : используйте предварительно обученные модели, такие как BERT, для повышения производительности при выполнении конкретных задач.
? Масштабируемое развертывание : развертывание на основе Docker и Kubernetes с горизонтальным автоматическим масштабированием модулей (HPA).
? Объясняемость модели : информационные панели на основе SHAP для понимания решений модели.
Цикл обратной связи с пользователем : постоянный сбор оценок пользователей для точной настройки моделей.

Введение
Обзор
Функции
Структура проекта
Настраивать
- Предварительные условия
- Установка
- Запуск локально
Развертывание
- Развертывание Кубернетеса
- Канарское развертывание
- Мониторинг и регистрация
Обучение и оценка
Тестирование
Будущая работа
Содействие
Лицензия
Контакт

Структура проекта

app/ : содержит код API и пользовательского интерфейса.
- auth.py , feedback.py , ui.py : конечные точки API для взаимодействия с пользователем, сбора отзывов и общего управления интерфейсом.
- Статические файлы : JavaScript ( app.js , chart.js ), CSS ( styles.css ) и документация по API Swagger ( swagger.json ).
- Шаблоны : HTML-шаблоны ( chat.html , feedback.html , index.html ) для рендеринга пользовательского интерфейса.
src/ : основная логика и утилиты для предварительной обработки и обучения.
- Предварительная обработка ( preprocessing/ ):
  - preprocess_data.py : объединяет исходные и дополненные наборы данных и применяет очистку текста.
  - tokenization.py : обрабатывает токенизацию.
- Обучение ( training/ ):
  - fine_tuning.py , transfer_learning.py , retrain_model.py : Скрипты для обучения и переобучения моделей.
  - rlhf.py , reward_model.py : Скрипты для обучения модели вознаграждения с использованием RLHF.
- Утилиты ( utils/ ): общие утилиты ( config.py , logging.py , validation.py ).
dashboards/ : панели мониторинга производительности и объяснимости для мониторинга и анализа моделей.
- performance_dashboard.py : отображает показатели обучения, потери при проверке и точность.
- explainability_dashboard.py : визуализирует значения SHAP, чтобы дать представление о решениях модели.
tests/ : модульные, интеграционные и сквозные тесты.
- test_api.py , test_preprocessing.py , test_training.py : различные модульные и интеграционные тесты.
- Сквозные тесты ( e2e/ ): тесты пользовательского интерфейса на основе Cypress ( ui_tests.spec.js ).
- Нагрузочное тестирование ( load_testing/ ): использует Locust ( locustfile.py ) для нагрузочного тестирования.
deployment/ : файлы конфигурации для развертывания и мониторинга.
- Конфигурации Kubernetes ( kubernetes/ ): конфигурации развертывания и входа для масштабируемых и канареечных выпусков.
- Мониторинг ( monitoring/ ): Prometheus ( prometheus.yml ) и Grafana ( grafana_dashboard.json ) для мониторинга производительности и состояния системы.

Настраивать

Предварительные условия

? Питон 3.8+
? Докер и Docker Compose
☸️ Kubernetes (Minikube или облачный провайдер)
? Node.js (для внешних зависимостей)

? Установка

Клонируем репозиторий :

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

Установить зависимости :
- Зависимости Python:
```
pip install -r requirements.txt
```
- Зависимости Node.js (необязательно для улучшения пользовательского интерфейса):
```
 cd app/static
npm install
```

? Запуск локально

Сборка образов Docker :
```
docker-compose up --build
```
Доступ к приложению :
- Откройте браузер и посетите http://localhost:5000 .

? Развертывание

☸️ Развертывание Kubernetes

Развертывание в Kubernetes :
- Примените конфигурации развертывания и службы:
```
kubectl apply -f deployment/kubernetes/deployment.yml
kubectl apply -f deployment/kubernetes/service.yml
```
- Горизонтальный модуль автомасштабирования :
```
kubectl apply -f deployment/kubernetes/hpa.yml
```

? Канарское развертывание

Развертывания Canary настраиваются с помощью deployment/kubernetes/canary_deployment.yml для безопасного развертывания новых версий.

? Мониторинг и регистрация

Прометей и Графана :
- Примените конфигурации Prometheus и Grafana в deployment/monitoring/ чтобы включить панели мониторинга.
? Централизованное ведение журнала . Стек ELK настраивается с помощью Docker с использованием docker-compose.logging.yml для централизованного ведения журналов.

? Обучение и оценка

Трансферное обучение

Модуль обучения ( src/training/transfer_learning.py ) использует предварительно обученные модели, такие как BERT, для адаптации к пользовательским задачам, обеспечивая значительный прирост производительности.

Увеличение данных

Скрипт data_augmentation.py ( src/data/ ) применяет методы расширения, такие как обратный перевод и перефразирование, для улучшения качества данных.

? Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF)

Обучение модели вознаграждения : используются сценарии rlhf.py и reward_model.py для точной настройки моделей на основе отзывов людей.
Сбор отзывов : пользователи оценивают ответы через форму обратной связи ( feedback.html ), а модель переобучается с помощью retrain_model.py .

? Панель объяснительности

Скрипт explainability_dashboard.py использует значения SHAP , чтобы помочь пользователям понять, почему модель сделала определенные прогнозы.

? Тестирование

✅ Юнит-тесты : расположены в tests/ и охватывают функции API, предварительной обработки и обучения.
Сквозные тесты : использует Cypress для тестирования взаимодействия пользовательского интерфейса.
Нагрузочное тестирование : реализовано с помощью Locust ( tests/load_testing/locustfile.py ) для обеспечения стабильности под нагрузкой.

? Будущая работа

? Роли и разрешения пользователей : Добавление системы контроля доступа на основе ролей.
? Расширенный мониторинг : дальнейшее улучшение оповещений Prometheus для обнаружения аномалий.
Публичное демо-развертывание : разверните общедоступную версию на Heroku или AWS для демонстрации.