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什么是LLM 超參數(shù)?LLM 超參數(shù)調(diào)整的最佳實踐詳解
發(fā)布時間: 2024-08-27 13:53

在為您的組織選擇最佳大型語言模型 (LLM)時,需要考慮許多因素。其中一個重要方面是模型的參數(shù)數(shù)量;通常,較大的模型往往表現(xiàn)更好。您還可以查看性能基準(zhǔn)或推理測試,它們提供性能的量化指標(biāo),并允許您比較不同的 LLM。


但是,在選擇了似乎適合您需求的模型后,您可以通過調(diào)整超參數(shù)進一步定制它。這些設(shè)置可以顯著影響 LLM 是否滿足或超出您的期望。


LLM

什么是 LLM 超參數(shù)?為什么它們很重要?


超參數(shù)是影響LLM 訓(xùn)練過程的設(shè)置。與在訓(xùn)練期間調(diào)整的模型參數(shù)(或權(quán)重)不同,超參數(shù)在訓(xùn)練開始前設(shè)置并保持不變。它們控制模型如何從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),但不會成為最終模型的一部分。因此,您無法確定訓(xùn)練完成后使用了哪些超參數(shù)。


超參數(shù)至關(guān)重要,因為它們允許您調(diào)整模型的行為以更好地滿足您的特定需求。您無需從頭開始創(chuàng)建自定義模型,而是可以通過超參數(shù)調(diào)整對現(xiàn)有模型進行微調(diào),以實現(xiàn)所需的性能。


探索不同的 LLM 超參數(shù)


1. 模型大小

LLM 的大?。ㄖ钙渖窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層數(shù))是一個主要的超參數(shù)。較大的模型通常表現(xiàn)更好,可以處理更復(fù)雜的任務(wù),因為它們具有更多的層和權(quán)重,使它們能夠?qū)W習(xí) token 之間的復(fù)雜關(guān)系。但是,較大的模型訓(xùn)練和運行成本更高,需要更多數(shù)據(jù),并且速度可能更慢。它們也更容易過度擬合,即模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。


較小的模型雖然功能較弱,但可以更有效地完成簡單的任務(wù),并且更容易在功能較弱的硬件上部署。它們需要的訓(xùn)練資源較少,并且可以通過量化和微調(diào)等技術(shù)進一步優(yōu)化。


2. 周期數(shù)

一個 epoch 是完整遍歷訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的一次訓(xùn)練。epoch 的數(shù)量決定了模型處理整個數(shù)據(jù)集的頻率。更多的 epoch 可以提高模型的理解能力,但如果使用的 epoch 太多,則會導(dǎo)致過度擬合。相反,epoch 太少會導(dǎo)致欠擬合,即模型沒有從數(shù)據(jù)中學(xué)到足夠的知識。


3.學(xué)習(xí)率

學(xué)習(xí)率控制模型在訓(xùn)練過程中響應(yīng)錯誤的更新速度。較高的學(xué)習(xí)率會加快訓(xùn)練速度,但可能會導(dǎo)致不穩(wěn)定和過度擬合。較低的學(xué)習(xí)率會增加穩(wěn)定性并改善泛化能力,但會使訓(xùn)練速度變慢。通常,使用基于時間的衰減、步長衰減或指數(shù)衰減等計劃隨著訓(xùn)練的進展調(diào)整學(xué)習(xí)率是有益的。


4. 批次大小

批次大小是模型一次處理的訓(xùn)練示例數(shù)量。較大的批次大小可加快訓(xùn)練速度,但需要更多內(nèi)存。較小的批次對硬件的要求較低,但可以提高模型從每個數(shù)據(jù)點學(xué)習(xí)的徹底程度。


5. 最大輸出代幣

此超參數(shù)也稱為最大序列長度,用于設(shè)置模型在其輸出中可以生成的最大標(biāo)記數(shù)。標(biāo)記越多,響應(yīng)越詳細(xì)、越連貫,但計算和內(nèi)存需求也會增加。標(biāo)記越少,這些需求就會減少,但可能會導(dǎo)致響應(yīng)不完整或連貫性降低。


6. 解碼類型

解碼是從模型的內(nèi)部表示生成模型輸出的過程。主要有兩種類型:貪婪解碼,即在每個步驟中選擇最可能的標(biāo)記;抽樣解碼,即通過從可能的標(biāo)記子集中進行選擇來引入隨機性。抽樣可以創(chuàng)建更加多樣化和富有創(chuàng)意的輸出,但會增加無意義響應(yīng)的風(fēng)險。


7. Top-k 和 Top-p 采樣

使用抽樣解碼時,top-k 和 top-p 是控制如何選擇 token 的附加超參數(shù)。Top-k 抽樣將模型限制為從概率最高的前 k 個 token 中進行選擇。例如,如果將 top-k 設(shè)置為 5,則模型將從 5 個最可能的 token 中進行選擇。這有助于確??勺冃?,同時保持對可能選項的關(guān)注。


Top-p 采樣(或核心采樣)根據(jù)累積概率動態(tài)調(diào)整選擇池,確保所選標(biāo)記構(gòu)成指定的概率質(zhì)量(例如 90%)。此方法允許模型根據(jù)其概率考慮不同數(shù)量的標(biāo)記,從而平衡隨機性和連貫性。


當(dāng)然!讓我們來思考一下這句話,“她決定以…開始她的一天”。


現(xiàn)在,讓我們看一下結(jié)束這個句子的五種可能的方式,每種方式都以不同的標(biāo)記開頭:

  • 讀書

  • 慢跑

  • 做早餐

  • 冥想15分鐘

  • 在她的日記里寫道


我們將為每個初始標(biāo)記分配一個概率,如下所示:




Top-k 采樣

如果我們將 top-k 抽樣值設(shè)置為 2,則抽樣子集中只會考慮“reading”和“going”。將其設(shè)置為 5 將包含所有選項。


Top-p 抽樣

對于 top-p 抽樣,如果該值設(shè)置為 0.6,則會包括“閱讀”和“去”,因為它們的組合概率為 0.52(0.28 + 0.24)。包括“烹飪”將使累積概率為 0.72(0.28 + 0.24 + 0.20),這超過了閾值,因此排除了“烹飪”、“冥想”和“寫作”。


如果兩個采樣值都設(shè)置了,則top-k優(yōu)先,確保所有超出設(shè)定閾值的概率都設(shè)置為0。


8.溫度

溫度是一個影響可能輸出 token 的范圍和模型“創(chuàng)造力”的參數(shù),類似于 top-k 和 top-p 采樣值。它用 0.0 到 2.0 之間的十進制數(shù)表示。溫度為 0.0 會導(dǎo)致貪婪解碼,其中始終選擇概率最高的 token。相反,溫度為 2.0 可以實現(xiàn)最大的創(chuàng)造力。


低溫會放大概率之間的差異,使高概率的標(biāo)記更有可能被選中,從而產(chǎn)生更可預(yù)測和可靠的響應(yīng)。另一方面,高溫會導(dǎo)致標(biāo)記概率收斂,使可能性較小的標(biāo)記有更好的機會被選中,從而增加隨機性和創(chuàng)造性。


9. 停止序列

停止序列提供了一種控制 LLM 響應(yīng)長度的方法,與最大輸出標(biāo)記參數(shù)一起。停止序列是一個或多個字符的特定字符串,遇到該字符串時會停止模型的輸出。一個常見的例子是句號(句號)。


或者,您可以使用停止標(biāo)記限制,即定義輸出長度的整數(shù)值。例如,將停止標(biāo)記限制設(shè)置為 1 會使生成的輸出停止在一個句子處,而將限制設(shè)置為 2 會將響應(yīng)限制為一個段落。這些控制對于管理推理非常有用,尤其是在預(yù)算成為問題時。


10. 頻率和存在懲罰

頻率和存在懲罰是超參數(shù),用于阻止重復(fù)并鼓勵模型輸出的多樣性。-2.0 和 2.0 之間的小數(shù)表示兩種懲罰。


頻率懲罰降低了最近使用過的 token 的概率,使其不太可能重復(fù)出現(xiàn)。這有助于通過防止重復(fù)產(chǎn)生更多樣化的輸出。存在懲罰適用于至少出現(xiàn)過一次的 token,其工作原理類似,但與 token 使用頻率成正比。頻率懲罰阻止重復(fù),而存在懲罰鼓勵使用更多種類的 token。


什么是 LLM 超參數(shù)調(diào)整?


LLM 超參數(shù)調(diào)整涉及在訓(xùn)練過程中調(diào)整各種超參數(shù),以找到生成最佳輸出的最佳組合。此過程通常涉及大量反復(fù)試驗,細(xì)致地跟蹤每個超參數(shù)應(yīng)用并記錄結(jié)果輸出。手動執(zhí)行此調(diào)整非常耗時,因此需要開發(fā)自動化方法來簡化流程。


自動超參數(shù)調(diào)整最常見的三種方法是隨機搜索、網(wǎng)格搜索和貝葉斯優(yōu)化:


隨機搜索:此方法從指定的值范圍內(nèi)隨機選擇并評估超參數(shù)組合。該方法簡單高效,能夠探索較大的參數(shù)空間。但是,由于其簡單性,它可能找不到最佳組合,并且計算成本高昂。

網(wǎng)格搜索:此方法系統(tǒng)地搜索給定范圍內(nèi)所有可能的超參數(shù)組合。雖然像隨機搜索一樣耗費資源,但它可以確保以更系統(tǒng)的方式找到最佳超參數(shù)集。

貝葉斯優(yōu)化:此方法使用概率模型來預(yù)測不同超參數(shù)的性能,并根據(jù)這些預(yù)測選擇最佳超參數(shù)。它比網(wǎng)格搜索更有效,可以用更少的資源處理較大的參數(shù)空間。但是,它的設(shè)置更復(fù)雜,并且在識別最佳超參數(shù)集方面可能不如網(wǎng)格搜索可靠。


自動超參數(shù)調(diào)整的優(yōu)勢


自動超參數(shù)調(diào)優(yōu)為機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)提供了幾個顯著的優(yōu)勢。首先,它通過系統(tǒng)地搜索超參數(shù)空間節(jié)省了時間和精力,從而無需手動反復(fù)試驗的方法。這可以發(fā)現(xiàn)更優(yōu)化的超參數(shù)配置,從而提高模型性能和準(zhǔn)確性。此外,自動調(diào)優(yōu)利用了貝葉斯優(yōu)化、網(wǎng)格搜索和隨機搜索等復(fù)雜算法,可以更有效地探索超參數(shù)格局。


這樣可以更快地收斂到最佳設(shè)置。此外,自動調(diào)整可以輕松集成到現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)管道中,確保無縫工作流程并通過迭代改進實現(xiàn)持續(xù)改進。通過減少對人類專業(yè)知識的依賴,它使高級模型調(diào)整的訪問變得民主化,即使是那些在機器學(xué)習(xí)方面經(jīng)驗有限的人也可以使用它。


結(jié)論


超參數(shù)調(diào)優(yōu)通常被視為微調(diào)的一個子集,但它是一門值得單獨關(guān)注的重要學(xué)科。通過配置本指南中詳細(xì)介紹的各種超參數(shù),并觀察所選 LLM 的響應(yīng)情況,您可以增強基礎(chǔ)模型的性能,以更好地適應(yīng)實際應(yīng)用。


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