Les couches de pile LLM sous-tendent le fonctionnement de modèles de grands langues, leur permettant de traiter le langage et de générer du texte de type humain. Ces couches sont complexes et chacune joue un rôle vital dans l’efficacité et l’efficacité des LLM dans diverses applications. La compréhension de ces couches peut améliorer considérablement la façon dont nous levons les LLM dans les scénarios du monde réel.
Que sont les couches de pile LLM?
Les couches de pile LLM se réfèrent au cadre organisé qui facilite l’intégralité du cycle de vie des LLM, de l’acquisition de données au déploiement et à l’interaction utilisateur. Chaque couche sert un objectif distinct, garantissant que le processus est rationalisé et efficace pour les utilisateurs finaux.
Couche de données
La couche de données sert de fondement du développement de LLM, soulignant l’importance critique de la qualité et de la variété des données.
Importance de la couche de données
L’efficacité d’un LLM s’appuie fortement sur les données sur lesquelles elle est formée. Des ensembles de données de haute qualité et divers conduisent à des prédictions plus précises et robustes du modèle.
Composants de la couche de données
- Collecte de données: Rassembler les données de plusieurs sources, y compris des livres, des articles Internet et des plateformes de médias sociaux.
- Prétraitement des données: Techniques telles que:
- Tokenisation: brisant le texte en unités plus petites (jetons).
- Normalisation: normalisation des formats de données.
- Retirer le bruit: éliminer les informations non pertinentes.
- Gestion des données manquantes: stratégies pour gérer les entrées incomplètes.
- Augmentation des données: Amélioration des ensembles de données à travers des méthodes comme:
- Remplacement du synonyme: échangeant des mots par leurs synonymes.
- Insertion aléatoire: ajout de mots connexes en phrases.
- Traduction arrière: traduire du texte d’avant en arrière pour générer une variabilité.
- Injection de bruit: ajouter intentionnellement des erreurs pour créer une robustesse.
Calque modèle
La couche de modèle est essentielle pour les capacités prédictives des LLM, déterminant la façon dont le modèle peut comprendre et générer un langage.
Aperçu des composants de la couche modèle
Cette couche comprend divers composants qui travaillent ensemble pour assurer des prédictions précises.
- Architecture du modèle: Des cadres tels que Transformers, Bert et GPT, qui dictent la façon dont le modèle traite les données.
- Couche d’intégration: Cette couche transforme les jetons en vecteurs denses, permettant une représentation efficace des données d’entrée via des techniques comme Word2Vec et Glove.
- Mécanismes d’attention: Des caractéristiques telles que l’auto-attention et la transtention croisée qui améliorent la précision prédictive en se concentrant sur les parties pertinentes de l’entrée.
- Normalisation de la couche: Techniques utilisées pour stabiliser la formation et assurer des performances cohérentes.
- Couches à action directe: Ceux-ci appliquent des transformations et des fonctions d’activation, telles que RELU et GELU, aux données traitées.
- Couches de sortie: Les composants finaux qui génèrent des prévisions basées sur les données d’entrée raffinées.
Couche de déploiement
La couche de déploiement est l’endroit où LLMS passe du développement aux applications du monde réel, ce qui les rend accessibles pour une utilisation.
Étapes du déploiement
Le processus de déploiement comprend plusieurs étapes vitales pour assurer une intégration transparente dans les applications.
- Modèle de service: Implique la gestion des demandes en temps réel via des API pour une interaction rapide.
- Évolutivité: Stratégies pour gérer les demandes entrantes, notamment:
- Échelle horizontale: ajouter plus de machines pour distribuer la charge.
- Échelle verticale: augmentation des ressources des machines existantes.
- Optimisation de latence: Des techniques comme l’élagage et la quantification du modèle qui améliorent les temps de réponse pendant l’inférence.
- Surveillance et maintenance: Suivi continu des performances, mise à jour du modèle et assurant la précision maintenue grâce à des mesures pertinentes.
Calque d’interface
Cette couche est vitale pour l’interaction des utilisateurs, combler l’écart entre les utilisateurs et le LLM.
Mécanismes d’interaction utilisateur
Communication entre le modèle de grande langue et les utilisateurs sont facilitées par divers mécanismes.
- API et interfaces: Ceux-ci permettent aux utilisateurs d’interagir avec les LLM via des API RESTful et des interfaces utilisateur graphiques (GUIS).
- Boucles de rétroaction: Techniques pour intégrer la contribution des utilisateurs dans le modèle d’amélioration continue, y compris des méthodes telles que l’apprentissage actif et l’intégration de rétroaction en temps réel.
