Afinamiento preciso de grandes modelos de lenguaje con QLaura

Content Table

1. Introducción
2. Qué es QLaura
3. Cómo funciona QLaura
4. Ventajas de utilizar QLaura
5. Cómo usar QLaura para afinar modelos de lenguaje
6. Librerías necesarias
7. Preparación del modelo
8. Entrenamiento del modelo
9. Guardar y cargar el modelo afinado
10. Otras aplicaciones de QLaura

Introducción

En este video aprenderemos cómo afinar y mejorar un modelo de lenguaje grande utilizando una tecnología llamada QLaura. QLaura es una innovadora tecnología que permite afinar modelos de lenguaje grandes incluso con menos capacidad de cómputo. Antes de adentrarnos en el código y la demostración de QLaura, me gustaría mostrarte rápidamente qué es QLaura y cómo funciona.

Qué es QLaura

QLaura es una tecnología completamente nueva que ayuda a afinar modelos de lenguaje grandes con menos recursos computacionales. Tradicionalmente, al realizar afinamiento de modelos, se afinaban todas las partes de la red neuronal, incluyendo las capas densas. Sin embargo, QLaura crea una nueva serie de matrices de pesos o matrices de actualización que se pueden visualizar en color naranja. Estas matrices de actualización se combinan con los pesos pre-entrenados, los cuales se mantienen congelados. De esta manera, se obtiene un archivo más pequeño después del afinamiento, sin comprometer demasiado el rendimiento y la precisión. El uso de QLaura ha revolucionado el afinamiento de modelos al permitir que se pueda entrenar un modelo con 65 mil millones de parámetros en una sola GPU de 48 GB de memoria, conservando un alto rendimiento en tareas de afinamiento de 16 bits.

Cómo funciona QLaura

El funcionamiento de QLaura se basa en la creación de matrices de actualización o actualizadores de baja clasificación que se combinan con los pesos pre-entrenados de un modelo de lenguaje grande. Estos actualizadores se encargan de ajustar y mejorar las capacidades de predicción y generación del modelo. Al conservar los pesos pre-entrenados y añadir las matrices de actualización, se logra una optimización del modelo sin requerir tantos recursos computacionales.

Ventajas de utilizar QLaura

• Permite afinar modelos de lenguaje grandes con menos capacidad de cómputo.
• Conserva un alto rendimiento y precisión durante el afinamiento.
• Reduce el tamaño del modelo después del afinamiento.
• Permite entrenar modelos con 65 mil millones de parámetros en una sola GPU de 48 GB de memoria.

Cómo usar QLaura para afinar modelos de lenguaje

Para utilizar QLaura y afinar un modelo de lenguaje, necesitaremos las siguientes librerías: Transformers y Bits and Bytes. Estas librerías nos permiten cargar e implementar QLaura junto con modelos de lenguaje.

Primero, importaremos las librerías necesarias:

import Torch from Transformers
from Transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from bitsandbytes import Config

A continuación, definiremos la configuración de QLaura:

config = Config()
config.rank_factor = 8
config.alpha_mode = "nf4"
config.target_module = "dense"

En esta configuración, especificamos un factor de rango de 8, el modo "nf4", que es una cuantificación de baja precisión, y el módulo objetivo "dense", que es la capa densa del modelo que queremos afinar.

Una vez que tengamos la configuración lista, cargaremos el modelo base:

base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("base_model_name")

El modelo base será el punto de partida para el afinamiento con QLaura.

Luego, utilizaremos la librería Transformers para realizar el afinamiento del modelo:

trainer = transformers.Trainer(model=base_model, train_dataset=train_dataset, args=train_args)
trainer.train()

El entrenamiento del modelo se realizará utilizando un dataset de entrenamiento y los argumentos de entrenamiento adecuados.

Una vez completado el afinamiento, podremos guardar y cargar el modelo afinado según sea necesario. Esto nos permitirá utilizarlo para generar texto o para realizar tareas específicas en nuestro modelo de lenguaje afinado.

Guardar y cargar el modelo afinado

Para guardar el modelo afinado, utilizaremos la siguiente función:

base_model.save_pretrained("path_to_save_model")

El modelo afinado se guardará en el directorio especificado, junto con la configuración de QLaura y otros archivos necesarios.

Para cargar el modelo afinado, utilizaremos el siguiente código:

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_saved_model")

El modelo afinado se cargará junto con la configuración de QLaura y estará listo para su uso.

Otras aplicaciones de QLaura

QLaura no solo se limita al afinamiento de modelos de lenguaje, sino que también puede aplicarse a otros tipos de modelos de aprendizaje automático. Su capacidad para reducir el tamaño del modelo sin comprometer la precisión y el rendimiento lo convierte en una herramienta prometedora para la optimización de modelos en una variedad de tareas y dominios de aplicación.

En resumen, QLaura es una tecnología innovadora que permite afinar modelos de lenguaje grandes con menos recursos computacionales. Su capacidad para conservar el rendimiento y la precisión mientras reduce el tamaño del modelo la convierte en una opción atractiva para el afinamiento de modelos en diversos contextos.

Recursos:

• Documentación de Transformers
• Documentación de Bits and Bytes
• Guía de instalación y uso de QLaura con Transformers