LLM Alignment Project

- เทมเพลตการจัดตำแหน่ง LLM - เทมเพลตของคุณสำหรับการจัดตำแหน่งโมเดลภาษา

- การแนะนำ

โครงการจัดตำแหน่ง LLM

รูปที่ 1: ภาพรวมของโครงการการจัดตำแหน่ง LLM ดูที่: arXiv:2308.05374

เทมเพลตการจัดตำแหน่ง LLM ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการจัดตำแหน่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แต่ยังทำหน้าที่เป็น เทมเพลตที่มีประสิทธิภาพ สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันการจัดตำแหน่ง LLM ของคุณเอง พื้นที่เก็บข้อมูลนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากเทมเพลตโปรเจ็กต์ เช่น PyTorch Project Template เพื่อให้มีฟังก์ชันการทำงานเต็มรูปแบบ โดยทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นในการปรับแต่งและขยายตามความต้องการในการจัดตำแหน่ง LLM ของคุณเอง ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัย นักพัฒนา หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เทมเพลตนี้จะมอบรากฐานที่มั่นคงสำหรับการสร้างและปรับใช้ LLM ที่ได้รับการปรับแต่งให้สอดคล้องกับค่านิยมและวัตถุประสงค์ของมนุษย์อย่างมีประสิทธิภาพ

ภาพรวม

เทมเพลตการจัดตำแหน่ง LLM มอบฟังก์ชันการทำงานเต็มรูปแบบ รวมถึงการฝึกอบรม การปรับแต่ง การปรับใช้ และการตรวจสอบ LLM โดยใช้การเรียนรู้การเสริมกำลังจากผลตอบรับของมนุษย์ (RLHF) โครงการนี้ยังรวมตัวชี้วัดการประเมินผลเพื่อให้แน่ใจว่าการใช้แบบจำลองภาษามีจริยธรรมและมีประสิทธิภาพ อินเทอร์เฟซมอบประสบการณ์ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้สำหรับการจัดการการจัดตำแหน่ง การแสดงภาพเมตริกการฝึกอบรม และการปรับใช้ในวงกว้าง

คุณสมบัติ

• อินเทอร์เฟสเว็บแบบโต้ตอบ : อินเทอร์เฟสที่ใช้งานง่ายสำหรับการโต้ตอบกับ LLM โมเดลการฝึกอบรม และการดูเมตริกการจัดตำแหน่ง
• - การฝึกอบรมกับ RLHF : การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากผลตอบรับของมนุษย์ เพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองสอดคล้องกับความชอบของมนุษย์
• การเพิ่มข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า : การประมวลผลล่วงหน้าขั้นสูง โทเค็นไลซ์ และการเพิ่มข้อมูลด้วยการแปลและการถอดความด้านหลัง
• ถ่ายโอนการเรียนรู้ : ใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เช่น BERT เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในงานเฉพาะด้าน
• - การปรับใช้ที่ปรับขนาดได้ : การปรับใช้โดยใช้ Docker และ Kubernetes พร้อมการปรับขนาดอัตโนมัติของพ็อดแนวนอน (HPA)
• - ความสามารถในการอธิบายโมเดล : แดชบอร์ดที่ใช้ SHAP เพื่อทำความเข้าใจการตัดสินใจเกี่ยวกับโมเดล
• User Feedback Loop : การรวบรวมการให้คะแนนของผู้ใช้สำหรับการปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่อง

สารบัญ

• การแนะนำ
• ภาพรวม
• คุณสมบัติ
• โครงสร้างโครงการ
• ตั้งค่า
  • ข้อกำหนดเบื้องต้น
  • การติดตั้ง
  • วิ่งในพื้นที่
• การปรับใช้
  • การปรับใช้ Kubernetes
  • การปรับใช้ Canary
  • การตรวจสอบและการบันทึก
• การฝึกอบรมและการประเมินผล
• การทดสอบ
• การทำงานในอนาคต
• มีส่วนร่วม
• ใบอนุญาต
• ติดต่อ

โครงสร้างโครงการ

• app/ : ประกอบด้วยโค้ด API และ UI

  • auth.py , feedback.py , ui.py : จุดสิ้นสุด API สำหรับการโต้ตอบกับผู้ใช้ การรวบรวมคำติชม และการจัดการอินเทอร์เฟซทั่วไป
  • ไฟล์คงที่ : JavaScript ( app.js , chart.js ), CSS ( styles.css ) และเอกสารประกอบ Swagger API ( swagger.json )
  • เทมเพลต : เทมเพลต HTML ( chat.html , feedback.html , index.html ) สำหรับการแสดงผล UI

• src/ : ตรรกะหลักและยูทิลิตี้สำหรับการประมวลผลล่วงหน้าและการฝึกอบรม

  • กำลังประมวลผลล่วงหน้า ( preprocessing/ ):
    • preprocess_data.py : รวมชุดข้อมูลดั้งเดิมและชุดข้อมูลเสริมและใช้การล้างข้อความ
    • tokenization.py : จัดการโทเค็น
  • การอบรม ( training/ ):
    • fine_tuning.py , transfer_learning.py , retrain_model.py : สคริปต์สำหรับการฝึกอบรมและการฝึกอบรมโมเดลใหม่
    • rlhf.py , reward_model.py : สคริปต์สำหรับการฝึกโมเดลรางวัลโดยใช้ RLHF
  • ยูทิลิตี้ ( utils/ ): ยูทิลิตี้ทั่วไป ( config.py , logging.py , validation.py )

• dashboards/ : แดชบอร์ดประสิทธิภาพและความสามารถในการอธิบายสำหรับการตรวจสอบและข้อมูลเชิงลึกของโมเดล

  • performance_dashboard.py : แสดงตัวชี้วัดการฝึกอบรม การสูญเสียการตรวจสอบ และความแม่นยำ
  • explainability_dashboard.py : แสดงภาพค่า SHAP เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการตัดสินใจเกี่ยวกับโมเดล

• tests/ : หน่วย บูรณาการ และการทดสอบแบบ end-to-end

  • test_api.py , test_preprocessing.py , test_training.py : การทดสอบหน่วยต่างๆ และการทดสอบการรวม
  • การทดสอบแบบ end-to-End ( e2e/ ): การทดสอบ UI ที่ใช้ Cypress ( ui_tests.spec.js )
  • การทดสอบโหลด ( load_testing/ ): ใช้ Locust ( locustfile.py ) สำหรับการทดสอบโหลด

• deployment/ : ไฟล์การกำหนดค่าสำหรับการปรับใช้และการมอนิเตอร์

  • การกำหนดค่า Kubernetes ( kubernetes/ ): การกำหนดค่าการปรับใช้และ Ingress สำหรับการปรับขนาดและการปล่อย Canary
  • การตรวจสอบ ( monitoring/ ): Prometheus ( prometheus.yml ) และ Grafana ( grafana_dashboard.json ) สำหรับการตรวจสอบประสิทธิภาพและสุขภาพของระบบ

ตั้งค่า

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• - ไพธอน 3.8+
• - นักเทียบท่าและนักเทียบท่าเขียน
• ☸️ Kubernetes (Minikube หรือผู้ให้บริการคลาวด์)
• - Node.js (สำหรับการพึ่งพาส่วนหน้า)

- การติดตั้ง

1. โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล :

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

2. ติดตั้งการพึ่งพา :

   • การพึ่งพาหลาม:

     pip install -r requirements.txt

   • การพึ่งพา Node.js (เป็นทางเลือกสำหรับการปรับปรุง UI):

      cd app/static
     npm install

- วิ่งในพื้นที่

1. สร้างอิมเมจนักเทียบท่า :

   docker-compose up --build

2. เข้าถึงแอปพลิเคชัน :

   • เปิดเบราว์เซอร์และไปที่ http://localhost:5000

- การปรับใช้

☸️ การใช้งาน Kubernetes

• ปรับใช้กับ Kubernetes :
  • ใช้การกำหนดค่าการปรับใช้และบริการ:

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

  • ตัวปรับขนาดอัตโนมัติพ็อดแนวนอน :

    kubectl apply -f deployment/kubernetes/hpa.yml

- การปรับใช้ Canary

• การใช้งาน Canary ได้รับการกำหนดค่าโดยใช้ deployment/kubernetes/canary_deployment.yml เพื่อเผยแพร่เวอร์ชันใหม่อย่างปลอดภัย

- การตรวจสอบและการบันทึก

• โพรมีธีอุสและกราฟานา :
  • ใช้การกำหนดค่า Prometheus และ Grafana ใน deployment/monitoring/ เพื่อเปิดใช้งานแดชบอร์ดการตรวจสอบ
• - การบันทึกแบบรวมศูนย์ : ELK Stack ได้รับการกำหนดค่าด้วย Docker โดยใช้ docker-compose.logging.yml สำหรับบันทึกแบบรวมศูนย์

- การฝึกอบรมและการประเมินผล

ถ่ายโอนการเรียนรู้

โมดูลการฝึกอบรม ( src/training/transfer_learning.py ) ใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เช่น BERT เพื่อปรับให้เข้ากับงานที่กำหนดเอง ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก

การเพิ่มข้อมูล

สคริปต์ data_augmentation.py ( src/data/ ) ใช้เทคนิคการเพิ่ม เช่น การแปลกลับ และการถอดความ เพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล

- การเรียนรู้การเสริมกำลังจากผลตอบรับของมนุษย์ (RLHF)

• การฝึกอบรมโมเดลรางวัล : ใช้สคริปต์ rlhf.py และ reward_model.py เพื่อปรับแต่งโมเดลตามความคิดเห็นของมนุษย์
• การรวบรวมคำติชม : ผู้ใช้ให้คะแนนการตอบกลับผ่านแบบฟอร์มคำติชม ( feedback.html ) และโมเดลจะฝึกใหม่ด้วย retrain_model.py

- แดชบอร์ดที่สามารถอธิบายได้

สคริปต์ explainability_dashboard.py ใช้ค่า SHAP เพื่อช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจว่าเหตุใดโมเดลจึงคาดการณ์อย่างเจาะจง

- การทดสอบ

• ✅ การทดสอบหน่วย : อยู่ใน tests/ ครอบคลุมฟังก์ชัน API การประมวลผลล่วงหน้า และการฝึกอบรม
• การทดสอบแบบครบวงจร : ใช้ Cypress เพื่อทดสอบการโต้ตอบกับ UI
• การทดสอบโหลด : ใช้กับ Locust ( tests/load_testing/locustfile.py ) เพื่อให้มั่นใจถึงความเสถียรภายใต้โหลด

- การทำงานในอนาคต

• - บทบาทผู้ใช้และการอนุญาต : การเพิ่มระบบควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท
• - การตรวจสอบขั้นสูง : ปรับปรุงการแจ้งเตือนของ Prometheus เพิ่มเติมสำหรับการตรวจจับความผิดปกติ
• การปรับใช้การสาธิตสาธารณะ : ปรับใช้เวอร์ชันสาธารณะบน Heroku หรือ AWS เพื่อจัดแสดง

- มีส่วนร่วม

ยินดีบริจาค! กรุณาส่งคำขอดึงหรือปัญหาสำหรับการปรับปรุงหรือคุณสมบัติใหม่

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT ดูไฟล์ใบอนุญาตสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

- ติดต่อ

• - อีเมล์ : [email protected]
• เว็บไซต์ : เว็บไซต์ผู้เขียน

---

พัฒนาโดย ❤️ โดย Amirsina Torfi