5 khó khăn thách thức trong đào tạo mô hình NLP, LLM

Số người xem bài viết (Post Views): 92

Bài viết này bao gồm những khó khăn, thách thức thường gặp khi đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Bài viết này không chỉ đề cập đến những thách thức mà còn cho bạn biết cách vượt qua những vấn đề này.

Table of Contents

1. Tài nguyên và cơ sở hạ tầng tính toán

Một trong những thách thức quan trọng nhất trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn là yêu cầu về nguồn lực tính toán đáng kể. Những mô hình này thường có hàng triệu hoặc hàng tỷ tham số, đòi hỏi phần cứng hiệu suất cao như GPU hoặc TPU mạnh mẽ và các hệ thống phân tán quy mô lớn. Việc thu thập và quản lý các tài nguyên này có thể tốn kém chi phí đối với nhiều cá nhân hoặc tổ chức, hạn chế khả năng tiếp cận của họ với các mô hình hiện đại.

Giải pháp:

Sử dụng các dịch vụ điện toán đám mây như AWS, Google Cloud, Microsoft Azure,…
Dùng các kỹ thuật nén mô hình như: cắt tỉa, lượng tử hóa và chắt lọc kiến thức để giảm kích thước mô hình và yêu cầu tính toán.
Tối ưu hóa kiến trúc mô hình để giảm độ phức tạp và các tham số không cần thiết trong khi vẫn duy trì hiệu suất.
Hợp tác với các tổ chức hoặc viện nghiên cứu có thể tiếp cận phần cứng hiệu suất cao hoặc yêu cầu tài trợ thêm cho dự án.

2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu

Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi lượng lớn dữ liệu đào tạo chất lượng cao. Việc thu thập và xử lý trước các bộ dữ liệu như vậy có thể là một công việc tốn nhiều công sức và thời gian. Đảm bảo dữ liệu mang tính đại diện, đa dạng và không có sai lệch là rất quan trọng để tránh tạo ra những sai lệch không mong muốn trong mô hình. Việc làm sạch, căn chỉnh và chú thích dữ liệu đòi hỏi nỗ lực và chuyên môn đáng kể, đặt ra thách thức cho các nhà nghiên cứu và người thực hành.

Giải pháp:

Tận dụng các bộ dữ liệu hiện có: Khám phá các bộ dữ liệu có sẵn công khai có liên quan đến nhiệm vụ của bạn. Nhiều bộ dữ liệu NLP có thể truy cập miễn phí, bao gồm nhiều miền và ngôn ngữ khác nhau. Việc sử dụng các bộ dữ liệu này có thể tiết kiệm thời gian và công sức trong việc thu thập dữ liệu.
Tăng cường dữ liệu: Tăng cường các bộ dữ liệu hiện có bằng cách tạo các mẫu bổ sung bằng các kỹ thuật như
1. Dịch ngược: Trong câu hoặc văn bản này được dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác và sau đó được dịch ngược lại ngôn ngữ gốc. Nó thường được sử dụng để tạo dữ liệu đào tạo tổng hợp cho các mô hình dịch máy hoặc để cải thiện tính trôi chảy và đa dạng của văn bản được tạo ra.
2. Thay thế từ: Trong các từ hoặc cụm từ cụ thể này được thay thế bằng các từ hoặc cụm từ thay thế trong khi vẫn duy trì ý nghĩa và ngữ cảnh tổng thể của văn bản. Nó có thể được sử dụng cho các tác vụ như tăng cường văn bản, tóm tắt văn bản hoặc tạo các diễn giải.
3. Xáo trộn câu: Trong cách này, các câu được sắp xếp lại trong văn bản hoặc tài liệu mà vẫn giữ được sự mạch lạc và ý nghĩa của nội dung. Nó có thể được sử dụng để tạo các biến thể của văn bản, cải thiện khả năng đọc hoặc giới thiệu tính ngẫu nhiên trong văn bản được tạo.
Crowdsourcing: Phương án này có nghĩa là tương tác với một nhóm người, thường thông qua các nền tảng trực tuyến, để trợ giúp thực hiện các nhiệm vụ như thu thập và chú thích dữ liệu.

Các cách tiếp cận này làm tăng tính đa dạng của dữ liệu huấn luyện.

3. Dữ liệu độc hại hoặc sai thông tin

Bất chấp những nỗ lực liên tục để loại bỏ văn bản độc hại khỏi kho dữ liệu đào tạo, các mô hình vẫn có thể tạo ra văn bản độc hại. Ví dụ: văn bản có thể chứa nội dung tục tĩu, khiêu dâm, công kích chính trị,…

Giải pháp:

Lọc và tiền xử lý dữ liệu: Thực hiện các cơ chế lọc nghiêm ngặt để xóa nội dung gây khó chịu hoặc không phù hợp khỏi dữ liệu đào tạo.
Đào tạo đối nghịch: Huấn luyện mô hình để nhận biết và loại bỏ các đầu vào độc hại hoặc độc hại bằng cách cho chúng tiếp xúc với các ví dụ đối nghịch trong quá trình đào tạo.
Tinh chỉnh trên các tập dữ liệu được quản lý: Tinh chỉnh mô hình trên các tập dữ liệu được quản lý cẩn thận nhằm giải quyết rõ ràng những thành kiến và nội dung phản cảm.
Phản hồi của người dùng và cải tiến lặp lại: Khuyến khích người dùng cung cấp phản hồi về các kết quả đầu ra có vấn đề để cải thiện hành vi của mô hình theo cách lặp đi lặp lại.

4. Thời gian đào tạo và sự lặp lại

Đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn là một quá trình tính toán chuyên sâu có thể mất hàng tuần hoặc hàng tháng để hoàn thành. Thời gian đào tạo kéo dài này cản trở tốc độ lặp lại, gây khó khăn cho việc thử nghiệm các kiến trúc, siêu tham số hoặc kỹ thuật đào tạo khác nhau. Việc lặp lại một cách chậm chạp sẽ cản trở quá trình nghiên cứu và phát triển, làm chậm tiến độ trong lĩnh vực này.

Điện toán phân tán: Sử dụng phần cứng và khung tính toán phân tán để song song hóa quy trình đào tạo trên nhiều GPU hoặc máy.
Phần cứng tăng tốc: Sử dụng các bộ tăng tốc phần cứng mạnh mẽ như GPU hoặc TPU để tăng tốc độ đào tạo.
Tính song song của mô hình: Chia các mô hình lớn trên nhiều GPU để đưa chúng vào bộ nhớ và huấn luyện chúng song song.
Điểm dừng sớm và điểm kiểm tra mô hình: Triển khai các kỹ thuật dừng sớm để tránh những lần lặp lại không cần thiết và lưu các điểm kiểm tra mô hình trung gian để tiếp tục đào tạo.
Tải và xử lý trước dữ liệu hiệu quả: Tối ưu hóa quy trình tải và xử lý trước dữ liệu để giảm thiểu chi phí I/O và tối đa hóa việc sử dụng GPU.
Kích thước và độ phức tạp của mô hình: Xem xét việc giảm kích thước và độ phức tạp của kiến trúc mô hình để giảm thời gian đào tạo và yêu cầu về nguồn lực.

5. Tác động môi trường

Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi mức tiêu thụ năng lượng đáng kể, góp phần tạo ra lượng khí thải carbon của công nghệ AI. Ở Việt Nam, chưa có nhiều người quan tâm đến lượng khí thải carbon, còn ở các nước phát triển, đã có sự hợp tác để buộc giới hạn lượng phát thải carbon.

Các tài nguyên tính toán được sử dụng trong đào tạo tiêu thụ một lượng điện đáng kể, có thể gây ra hậu quả tiêu cực cho môi trường. Tìm cách tối ưu hóa và giảm mức tiêu thụ năng lượng trong quá trình đào tạo là điều cần thiết để giảm thiểu tác động môi trường của các mô hình ngôn ngữ lớn.

6. Lời kết

Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn đã thúc đẩy lĩnh vực NLP phát triển, tạo ra những bước đột phá trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ. Tuy nhiên, những thách thức như tài nguyên tính toán, thu thập dữ liệu, dữ liệu sai thông tin, thời gian đào tạo, và tác động môi trường đặt ra những trở ngại đáng kể. Việc giải quyết những thách thức này đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và nhà hoạch định chính sách để đảm bảo việc sử dụng có trách nhiệm và bền vững các mô hình ngôn ngữ lớn trong khi thúc đẩy lĩnh vực NLP.

Đọc thêm kiến thức về NLP, AI, Machine Learning
Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/

Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
Backed by Click Digital Company
Enhancing AI + Machine Learning knowledge
BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/