Tunix: библиотека для пост-тренировки больших языковых моделей на базе JAX
Введение
Tunix (Tune-in-JAX) — это новая библиотека, разработанная на основе JAX, цель которой — упрощение пост-тренировки больших языковых моделей (LLM). Библиотека охватывает ближайшие потребности в эффективном и масштабируемом подходе к обучению и позволяет использовать возможности, предоставляемые JAX, для ускоренного вычисления и интеграции с моделями на Flax NNX.
Основные особенности
Пост-тренировка
Tunix предлагает несколько подходов к пост-тренировке, включая:
- Супервизированное тонкое настраивание (Fine-Tuning):
- Полное тонкое настраивание весов.
- Эффективное тонкое настраивание параметров (PEFT) с использованием слоев LoRA/Q-LoRA.
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL):
- Методы, такие как оптимизация политик (PPO), группа относительной оптимизации политики (GRPO), и оптимизация по токенам (GSPO-token).
- Тонкое настраивание предпочтений:
- Использование прямой оптимизации предпочтений (DPO) для выравнивания предпочтений.
- Дистилляция знаний (Knowledge Distillation):
- Классическая стратегия логит, где «ученик» учится соответствовать распределению вероятностей «учителя».
- Методы передачи внимания и стратегий проекции для согласования механизмов внимания.
Модульность и эффективность
Библиотека создана с учетом модульности. Компоненты Tunix легко настраиваются и расширяются, что позволяет пользователям адаптировать её под свои нужды. Также Tunix оптимизирован для распределенного обучения на таких ускорителях, как TPU, и поддерживает распространенные стратегии шардирования моделей.
Задачи проекта
Основные задачи, которые ставит перед собой проект Tunix, включают:
- Разработка и интеграция современного алгоритмического инструментария для обучения с подкреплением и дистилляции знаний.
- Обеспечение высокой производительности при обучении моделей, включая многопроцессное распределенное обучение.
- Поддержка удобного и лаконичного интерфейса для пользователей.
Примеры применения
Tunix может быть использован в различных сценариях, включая:
- Супервизированное обучение: Например, тонкая настройка языковой модели на данных из конкретной области (медицина, финансы и т.д.).
- Обучение с подкреплением: Использование библиотек, таких как GRL, для создания сложных интерактивных обучающих систем.
- Дистилляция: Применение Tunix для уменьшения размеров моделей без значительной потери качества, создавая промежуточные версии более легких моделей, способных работать на устройствах с ограниченными ресурсами.
Будущие направления
Tunix находится на стадии ранней разработки и постоянно обновляется. В планах — добавление:
- Агентного обучения с подкреплением: Поддержка асинхронного выполнения и многоэтапных процессов.
- Расширенных алгоритмов: Введение новых передовых методов для дистилляции и RL.
- Масштабируемости: Поддержка многопроцессорного распределенного обучения и оптимизирующих стратегий.
Установка и начало работы
Для установки Tunix можно использовать несколько подходов:
- Из PyPI:
pip install "google-tunix[prod]"
- Из GitHub (последняя версия):
pip install git+https://github.com/google/tunix
- Из исходников (редактируемая установка):
git clone https://github.com/google/tunix.git
cd tunix
pip install -e ".[dev]"
Заключение
Tunix представляет собой многообещающий проект, способный упростить и улучшить процесс пост-тренировки языковых моделей. С активным развитием и вовлечением сообщества, библиотека имеет потенциал для востребованности как среди исследователей, так и среди практиков в области больших языковых моделей. Следите за обновлениями и новыми функциями, которые будут добавлены в будущем.
Читайте также
