T-Pro и T-Lite — это языковые модели, разработанные компанией «Т-Технологии». Они представляют собой инструменты для генерации текста и могут быть использованы в различных областях, таких как обработка естественного языка, машинный перевод, генерация описаний товаров и других. Модели T-Pro и T-Lite отличаются своими характеристиками и возможностями, но обе они предназначены для решения задач, связанных с обработкой текстовых данных.
Статья по теме: Бесплатные языковые модели T-Pro и T-Lite от «Т-Технологии»
Процесс внедрения больших языковых моделей T-Lite и T-Pro в структуру сайта можно разделить на несколько этапов.
Выбор движка сайта для внедрения больших языковых моделей
Для начала нужно определиться с тем, на каком движке будет работать ваш сайт. Это может быть WordPress, Joomla!, Drupal, Magento, Django и т. д. Каждый из этих движков имеет свои особенности и преимущества, поэтому выбор зависит от ваших конкретных потребностей и целей.
Статья по теме: Внедрение больших языковых моделей в сайт на Django: подробное руководство
Установка и настройка движка
После того как вы выбрали движок, необходимо установить его на свой сервер. Затем нужно настроить движок под свои нужды. Это включает в себя установку темы оформления, настройку параметров безопасности, оптимизацию производительности и т. п.
Интеграция с библиотекой turbo-alignment
Для интеграции библиотеки turbo-alignment с вашим сайтом можно использовать специальные плагины или скрипты.
Плагины:
- Плагины для популярных CMS (WordPress, Joomla!, Drupal и т. д.) могут упростить процесс интеграции. Они предоставляют готовые решения для работы с библиотекой turbo-alignment.
- Вы можете найти плагины на официальных сайтах CMS или на специализированных форумах.
Скрипты:
- Если вы предпочитаете более гибкий подход, то можете написать собственные скрипты для интеграции библиотеки. Это позволит вам настроить работу с библиотекой в соответствии с вашими потребностями.
- Для написания скриптов вам потребуются знания языков программирования, таких как Python, JavaScript и др.
Библиотека turbo-alignment предоставляет следующие инструменты для работы с большими языковыми моделями:
- Инструменты для адаптации моделей под конкретные бизнес-кейсы. Библиотека позволяет настраивать модели для решения различных задач, таких как генерация текста, перевод, распознавание речи и т. п.
- Поддержка различных архитектур моделей. Библиотека совместима с различными архитектурами больших языковых моделей, такими как GPT, BERT, T5 и др.
- Возможность использования предобученных моделей. Вы можете использовать готовые предобученные модели из библиотеки или обучить собственные модели.
- Интеграция с другими библиотеками. Библиотека может быть интегрирована с другими популярными библиотеками, такими как Hugging Face Transformers, PyTorch и др.
Дообучение моделей T-Lite и T-Pro
Дообучение больших языковых моделей (LLM) — это процесс адаптации предварительно обученной модели к конкретной задаче или домену. Это позволяет улучшить производительность модели на конкретных данных и задачах.
Стадия 1: Pre-train stage 1
На этой стадии модель обучается на разнообразных русскоязычных данных из Common Crawl, книг, кода и проприетарных датасетов. Данные из Common Crawl включают в себя веб-страницы, которые были собраны и обработаны для создания большого корпуса текстовых данных. Книги и код предоставляют дополнительные источники текстовых данных, а проприетарные датасеты представляют собой наборы данных, созданные и используемые конкретными организациями.
Модель также обучается на смеси инструктивных данных и данных повторного воспроизведения (re-play) на английском языке. Инструктивные данные содержат инструкции или задачи, которые модель должна выполнить, в то время как данные повторного воспроизведения используются для проверки способности модели следовать инструкциям.
Цель этой стадии — предоставить модели базовые знания о языке и контексте, необходимые для понимания и генерации текста.
Стадия 2: Pre-train stage 2
На второй стадии модель дообучается на смеси инструктивных и претрейн данных. Это означает, что модель дополнительно обучается на инструктивных данных, которые предоставляют конкретные задачи или цели, и на претрейн данных, которые представляют собой исходные данные, использованные для предварительного обучения модели.
Целью этой стадии является дальнейшее улучшение способности модели понимать и генерировать текст, специфичный для конкретной области или задачи.
SFT (Supervised Fine-Tuning)
SFT — это стадия, на которой модель учится следовать разнообразным инструкциям. На этом этапе модель обучается выполнять конкретные задачи или инструкции, предоставленные ей во время обучения.
Это может включать в себя обучение модели распознавать определённые паттерны в тексте, генерировать ответы на основе предоставленных инструкций или выполнять другие задачи, связанные с пониманием и генерацией текста.
Целью SFT является улучшение способности модели выполнять конкретные задачи, связанные с её использованием.
Preference Tuning (Настройка предпочтений)
Последняя стадия процесса дообучения называется Preference Tuning. Она заключается в настройке модели таким образом, чтобы она была полезной для решения конкретных задач.
Этот этап включает в себя тонкую настройку гиперпараметров модели, оптимизацию архитектуры модели и обучение модели на дополнительных данных, чтобы улучшить её производительность на целевых задачах.
В целом, процесс дообучения направлен на адаптацию предварительно обученной большой языковой модели к конкретным задачам и доменам. Он включает в себя несколько стадий, каждая из которых имеет свою цель и методы обучения.
Тестирование моделей
Процесс тестирования моделей после дообучения включает в себя несколько ключевых этапов, направленных на оценку работоспособности и эффективности модели.
1. Выбор бенчмарков
Бенчмарки представляют собой набор тестов или задач, которые используются для оценки производительности модели. Они могут включать в себя различные аспекты, такие как точность, полнота, F-мера и другие метрики. Для тестирования больших языковых моделей T-Lite и T-Pro можно использовать следующие бенчмарки:
- MERA (Multilingual Evaluation of Retrieval Augmented Generation). Этот бенчмарк оценивает способность модели генерировать ответы на основе предоставленных текстовых запросов. Он может быть полезен для оценки качества генерации текста моделью.
- MaMuRAMu (Masked Language Modeling). Этот бенчмарк измеряет способность модели предсказывать пропущенные слова в тексте. Он может помочь оценить способность модели понимать контекст и генерировать соответствующие ответы.
- ruMMLU (Russian MMLU). Это русскоязычный аналог бенчмарка MMLU, который оценивает способность модели решать задачи на понимание языка. Он может предоставить информацию о способности модели понимать и генерировать текст на русском языке.
- ruMATH (Russian Math). Этот бенчмарк предназначен для оценки способности модели решать математические задачи. Он может быть полезным для оценки способности модели обрабатывать числовые данные и выполнять арифметические операции.
2. Подготовка данных
Перед началом тестирования необходимо подготовить данные для каждого из выбранных бенчмарков. Это может включать в себя загрузку данных из открытых источников, их очистку и предобработку. Например, для бенчмарка MERA необходимо подготовить текстовые запросы и соответствующие им ответы.
3. Запуск тестов
После подготовки данных можно запустить тесты для каждого бенчмарка. Это позволит получить результаты, которые будут использоваться для оценки производительности модели. Результаты тестов могут быть представлены в виде таблиц, графиков или других форматов.
4. Анализ результатов
Полученные результаты необходимо проанализировать, чтобы оценить производительность модели. Это включает в себя сравнение результатов с результатами других моделей, а также выявление сильных и слабых сторон модели. Анализ результатов может помочь определить области, в которых модель нуждается в улучшении.
5. Доработка модели
Если результаты тестирования показывают, что модель нуждается в доработке, можно внести изменения в модель и повторить тестирование. Это может включать в себя изменение гиперпараметров модели, добавление новых слоёв или изменение архитектуры модели.
6. Повторное тестирование
После внесения изменений в модель необходимо повторно протестировать её с использованием тех же бенчмарков. Это позволит оценить эффективность внесённых изменений.
7. Финальная оценка
На основе результатов повторного тестирования можно сделать окончательную оценку производительности модели. Если модель соответствует требованиям, она может быть использована для решения конкретных задач.
8. Документация результатов
Результаты тестирования должны быть документированы в отчёте, который включает в себя описание проведённого тестирования, полученные результаты и выводы. Отчёт может быть использован для представления результатов другим исследователям или разработчикам.
Внедрение моделей на сайт
После успешного тестирования модели можно внедрить на ваш сайт. Для этого необходимо написать код, который будет вызывать модели и обрабатывать их ответы. Код может быть написан на любом языке программирования, поддерживаемом вашим движком. Например, если вы используете WordPress, то код можно написать на PHP.
Настройка и оптимизация
После внедрения моделей необходимо настроить и оптимизировать их работу. Это может включать в себя настройку гиперпараметров, оптимизацию запросов к моделям и т. п.
Мониторинг и обслуживание
Наконец, после внедрения моделей необходимо следить за их работой и обслуживать их. Это включает в себя мониторинг производительности, обновление версий моделей и библиотек, а также устранение возможных проблем.
Обратная связь и улучшение
Важно получать обратную связь от пользователей и улучшать работу моделей. Это поможет вам повысить качество обслуживания и удовлетворённость пользователей.
Обратите внимание, что этот процесс является лишь общим руководством. Конкретные шаги могут различаться в зависимости от выбранного движка, библиотеки и моделей.
Статьи по теме:
1) Как внедрить Yandex GPT-4 в сайт: пошаговое руководство