Ajuste fino do modelo LLaMA usando a técnica de adaptação de baixa classificação LoRA em hardware de nível de consumidor, construindo rapidamente um assistente de IA de acompanhamento de instruções semelhante ao ChatGPT.

Visão Geral do Projeto Alpaca-LoRA

Alpaca-LoRA é um projeto de código aberto, desenvolvido por tloen, que visa replicar o efeito do modelo Alpaca da Universidade de Stanford usando a técnica de Adaptação de Baixa Classificação (LoRA) em hardware de consumo. O projeto oferece um modelo de acompanhamento de instruções com qualidade semelhante ao text-davinci-003, que pode até ser executado em um Raspberry Pi (para fins de pesquisa), e o código pode ser facilmente expandido para modelos de 13B, 30B e 65B.

Tecnologia Central

LoRA (Adaptação de Baixa Classificação)

• Definição: LoRA é um método de ajuste fino com eficiência de parâmetros que implementa a adaptação do modelo adicionando um pequeno número de parâmetros treináveis ao modelo pré-treinado.
• Vantagens: Reduz significativamente os recursos computacionais e o espaço de armazenamento necessários para o treinamento.
• Aplicação: Permite que usuários comuns ajustem modelos de linguagem grandes em uma única GPU de consumo.

Infraestrutura

• Modelo Base: LLaMA (Large Language Model Meta AI) da Meta.
• Dados de Ajuste Fino: Baseado no conjunto de dados de 52K instruções do Stanford Alpaca.
• Pilha de Tecnologia:
  • Hugging Face PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • Biblioteca bitsandbytes de Tim Dettmers
  • Framework de aprendizado profundo PyTorch

Principais Características

1. Facilidade de Uso em Hardware

• Requisitos Mínimos: Uma única GPU RTX 4090.
• Tempo de Treinamento: Treinamento concluído em poucas horas.
• Suporte à Inferência: Suporta inferência de quantização de 8 bits, reduzindo ainda mais os requisitos de hardware.

2. Suporte a Múltiplas Escalas de Modelo

• Modelo 7B: Adequado para pesquisa e aprendizado pessoal.
• Modelo 13B: Melhor desempenho.
• Modelos 30B e 65B: Aplicações de nível profissional.

3. Facilidade de Uso

• Instalação Simples: Instale as dependências via pip.
• Início Rápido: Fornece scripts completos de treinamento e inferência.
• Suporte a Docker: Implantação em contêineres, reduzindo a dificuldade de configuração do ambiente.

Instalação e Uso

Preparação do Ambiente

# Clonar o projeto
git clone https://github.com/tloen/alpaca-lora.git
cd alpaca-lora

# Instalar as dependências
pip install -r requirements.txt

Treinamento do Modelo

# Comando básico de treinamento
python finetune.py \
    --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \
    --data_path 'yahma/alpaca-cleaned' \
    --output_dir './lora-alpaca'

# Treinamento com hiperparâmetros personalizados
python finetune.py \
    --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \
    --data_path 'yahma/alpaca-cleaned' \
    --output_dir './lora-alpaca' \
    --batch_size 128 \
    --micro_batch_size 4 \
    --num_epochs 3 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --cutoff_len 512 \
    --val_set_size 2000 \
    --lora_r 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0.05 \
    --lora_target_modules '[q_proj,v_proj]' \
    --train_on_inputs \
    --group_by_length

Inferência do Modelo

# Iniciar o serviço de inferência
python generate.py \
    --load_8bit \
    --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \
    --lora_weights 'tloen/alpaca-lora-7b'

Implantação com Docker

# Construir a imagem
docker build -t alpaca-lora .

# Executar o contêiner
docker run --gpus=all --shm-size 64g -p 7860:7860 \
    -v ${HOME}/.cache:/root/.cache --rm alpaca-lora generate.py \
    --load_8bit \
    --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \
    --lora_weights 'tloen/alpaca-lora-7b'

Desempenho

Comparação com Modelos de Referência

O projeto fornece resultados detalhados de comparação com Stanford Alpaca e text-davinci-003:

Exemplo de Instrução: Conte-me sobre alpacas

• Alpaca-LoRA: Fornece informações precisas e detalhadas sobre alpacas, incluindo características biológicas e usos.
• Stanford Alpaca: Resposta de alta qualidade semelhante.
• text-davinci-003: Resposta do modelo OpenAI como referência.

Testes de Tarefas Técnicas:

• Tarefas de programação (como sequência de Fibonacci, FizzBuzz)
• Tradução de idiomas
• Perguntas e respostas factuais
• Raciocínio lógico

Análise de Vantagens

1. Custo-Benefício: Redução de custo de mais de 99% em comparação com o treinamento de um modelo completo.
2. Eficiência de Tempo: Treinamento concluído em poucas horas, em vez de semanas.
3. Garantia de Qualidade: Qualidade de saída próxima a modelos comerciais grandes.
4. Escalabilidade: Suporta adaptação a vários idiomas e áreas de especialização.

Ecossistema e Expansão

Suporte Oficial

• Hugging Face Hub: Hospedagem de pesos pré-treinados.
• Experiência Online: Fornece teste online através do Hugging Face Spaces.
• Suporte da Comunidade: Comunidade Discord ativa.

Expansões de Terceiros

1. Suporte Multilíngue:

• Versão chinesa (Chinese-Alpaca-LoRA)
• Versão japonesa (Japanese-Alpaca-LoRA)
• Vários idiomas, como alemão, francês, espanhol, etc.

2. Adaptação a Áreas de Especialização:

• Versão treinada com conjunto de dados GPT-4
• Versões para áreas de especialização como medicina, direito, etc.
• Expansão multimodal (texto + imagem)

3. Ferramentas de Implantação:

• alpaca.cpp: Versão otimizada para inferência de CPU
• Alpaca-LoRA-Serve: Interface Web no estilo ChatGPT
• Versão adaptada para dispositivos móveis

Cadeia de Ferramentas Compatível

• llama.cpp: Motor de inferência de CPU eficiente
• alpaca.cpp: Motor de inferência Alpaca especialmente otimizado
• Formato ONNX: Suporte para implantação entre plataformas

Conjunto de Dados e Treinamento

Dados de Treinamento

• Conjunto de Dados Stanford Alpaca: 52K pares de instrução-resposta
• Qualidade dos Dados: Dados de instrução de alta qualidade gerados com base no GPT-3.5
• Formato dos Dados: Formato de ajuste fino de instrução padronizado
• Licença: ODC Attribution License

Projetos de Melhoria de Dados

1. AlpacaDataCleaned: Projeto de melhoria da qualidade dos dados
2. GPT-4 Alpaca Data: Dados de maior qualidade gerados usando GPT-4
3. Dolly 15k: Conjunto de dados de instruções gerado manualmente

Análise Detalhada da Arquitetura Técnica

Componentes Principais

1. finetune.py: O principal script de ajuste fino, contendo a implementação LoRA e a construção de prompts.
2. generate.py: Script de inferência, suporta interface Web Gradio.
3. export_*.py: Script de exportação de modelo, suporta vários formatos.

Parâmetros Chave

• lora_r: A classificação de LoRA, controla o tamanho do adaptador.
• lora_alpha: Parâmetro de escala, afeta a extensão da influência do adaptador.
• lora_dropout: Taxa de dropout para evitar overfitting.
• lora_target_modules: Módulos que precisam adicionar a camada LoRA.

Cenários de Aplicação

Fins de Pesquisa

• Pesquisa Acadêmica: Processamento de linguagem natural, pesquisa de aprendizado de máquina
• Educação e Ensino: Prática de cursos de IA, demonstração de treinamento de modelos
• Desenvolvimento de Protótipos: Validação rápida de ideias de aplicativos de IA

Aplicações Comerciais

• Robôs de Atendimento ao Cliente: Ajuste fino com base em dados de domínio específico
• Geração de Conteúdo: Geração de textos de marketing, documentação técnica
• Assistente de Código: Desenvolvimento de ferramentas de assistência à programação

Projetos Pessoais

• Assistente Pessoal: Assistente de IA personalizado com base em preferências pessoais
• Ferramentas de Aprendizagem: Aprendizagem de idiomas, sistema de perguntas e respostas de conhecimento
• Escrita Criativa: Criação de histórias, geração de poemas

Limitações e Precauções

Limitações Técnicas

1. Dependência do Modelo Base: O limite superior de desempenho é limitado pelo modelo base LLaMA.
2. Dependência da Qualidade dos Dados: A qualidade da saída depende fortemente da qualidade dos dados de treinamento.
3. Recursos Computacionais: Ainda requer recursos de GPU consideráveis para treinamento.

Precauções de Uso

1. Problemas de Direitos Autorais: É necessário prestar atenção à licença de uso do modelo LLaMA.
2. Segurança de Dados: Os dados de treinamento podem conter informações confidenciais.
3. Viés do Modelo: Pode herdar o viés do modelo base e dos dados de treinamento.

Direções Futuras de Desenvolvimento

Melhorias Técnicas

1. Métodos de Adaptação Mais Eficientes: Explorar técnicas de ajuste fino mais eficientes do que LoRA.
2. Suporte Multimodal: Expandir para dados multimodais, como imagens e áudio.
3. Aprendizado Online: Suportar aprendizado contínuo e adaptação em tempo real.

Construção do Ecossistema

1. Padronização: Estabelecer padrões unificados de ajuste fino e implantação.
2. Melhoria da Cadeia de Ferramentas: Fornecer ferramentas de desenvolvimento e implantação mais completas.
3. Contribuição da Comunidade: Incentivar mais desenvolvedores a contribuir com código e dados.

Conclusão

O projeto Alpaca-LoRA representa um passo importante na democratização da IA, tornando o ajuste fino de modelos de linguagem grandes de alta qualidade acessível. Através da tecnologia LoRA, o projeto trouxe com sucesso a capacidade de IA de nível empresarial para desenvolvedores e pesquisadores individuais.