De Evolutie van Transformer-modellen en Generatieve AI

Inleiding

De opkomst van Transformer-modellen vertegenwoordigt een belangrijke doorbraak in natural language processing (NLP) en generatieve taken. Door gebruik te maken van een innovatief Attention-mechanisme, pakken Transformers de beperkingen van traditionele RNN's (Recurrent Neural Networks) en LSTM's (Long Short-Term Memory) aan bij het verwerken van lange reeksen. Deze vooruitgang verbetert niet alleen de nauwkeurigheid van taalbegrip, maar boekt ook opmerkelijke successen in generatieve taken. Of het nu gaat om tekstvertaling, samenvatting of dialoogsystemen, Transformer-modellen en hun afgeleide voorgetrainde modellen zoals ChatGPT, Llama en T5 hebben een solide basis gelegd voor generatieve AI.

In dit hoofdstuk gaan we dieper in op de architectuur van Transformers, de voordelen van het Attention-mechanisme en de toepassingen van deze modellen in generatieve taken. We zullen ook voorgetrainde modellen analyseren en verbeteren door middel van experimentele oefeningen om specifieke taken op te lossen, en uiteindelijk leren hoe we modellen kunnen fine-tunen om de prestaties te verbeteren.

Principes van de Transformer-architectuur

Beperkingen van Traditionele Sequentiële Modellen

Vóór Transformers waren RNN's en LSTM's de gangbare modellen in NLP-taken. Ze vertoonden echter aanzienlijke beperkingen bij het verwerken van lange reeksen:

• Problemen met Lange-afstandsafhankelijkheden: RNN's en LSTM's hebben moeite met het vastleggen van lange-afstandsafhankelijkheden, omdat informatie de neiging heeft te verminderen over tijdstappen heen, waardoor het moeilijk is om relevante context te behouden.

• Lage Computationele Efficiëntie: Deze modellen verwerken reeksen stap voor stap, wat parallelle uitvoering verhindert en leidt tot lagere computationele efficiëntie.

Innovaties van de Transformer

Het Transformer-model, voorgesteld door Vaswani et al. in 2017, is volledig gebaseerd op het Attention-mechanisme, waardoor de sequentiële afhankelijkheid wordt geëlimineerd en efficiënte prestaties bij het verwerken van lange reeksen mogelijk worden.

Afbeeldingsbron: https://transformers.run/c1/transformer/

De Transformer bestaat uit meerdere encoders (Encoder) en decoders (Decoder), die elk twee hoofdcomponenten bevatten:

1. Multi-Head Self-Attention-mechanisme: Hierdoor kan het model bij het verwerken van een bepaald woord aandacht besteden aan alle andere woorden in de invoersequentie, waardoor lange-afstandsafhankelijkheden worden vastgelegd.
2. Feedforward Neuraal Netwerk: Dit wordt gebruikt voor verdere verwerking van de uitvoer van het Attention-mechanisme. Deze architectuur maakt zeer geparallelliseerde verwerking van sequentiële data mogelijk, wat de computationele efficiëntie aanzienlijk verbetert in vergelijking met RNN/LSTM.

Inleiding en Voordelen van het Attention-mechanisme

Het Basisidee van het Attention-mechanisme

De introductie van het Attention-mechanisme lost het probleem op dat traditionele modellen moeite hebben om globale informatie vast te leggen bij het verwerken van lange reeksen. Attention past het focuspunt van het model dynamisch aan door de relevantie van elk invoerwoord ten opzichte van alle andere woorden te berekenen. Specifiek kent het Attention-mechanisme verschillende gewichten toe aan verschillende woorden op basis van de gelijkenis tussen de query (Query), key (Key) en value (Value), waardoor de focus van het model op belangrijke contextuele informatie wordt versterkt.

Self-Attention

Self-Attention is de kern van de Transformer. In het self-attention-mechanisme besteedt elk woord in de invoersequentie niet alleen aandacht aan de woorden eromheen, maar legt het ook verbanden met alle andere woorden in de hele sequentie. Dit mechanisme stelt het model in staat om gelijktijdig globale contextinformatie vast te leggen, ongeacht de afstand tussen woorden.

Multi-Head Attention

Het multi-head attention-mechanisme stelt het model in staat om meerdere self-attention-berekeningen uit te voeren in verschillende deelruimten en de resultaten te concateneren. Dit stelt het model in staat om meer semantische relaties vast te leggen in verschillende dimensies, waardoor de Transformer flexibeler en krachtiger wordt bij het omgaan met complexe taken.

Voordelen van het Attention-mechanisme

• Vastleggen van Lange-afstandsafhankelijkheden: Het Attention-mechanisme kan alle woorden in de hele sequentie in één enkele bewerking overwegen, waardoor het lange-afstandsafhankelijkheidsprobleem van traditionele sequentiële modellen effectief wordt opgelost.
• Parallelle Berekening: Het Attention-mechanisme is niet afhankelijk van stapsgewijze sequentieverwerking, wat de computationele efficiëntie aanzienlijk kan verbeteren.
• Flexibiliteit: Het Attention-mechanisme kan het focuspunt van het model dynamisch aanpassen, waardoor het zich kan aanpassen aan de behoeften van verschillende taken.

Toepassingen van Grootschalige Voorgetrainde Modellen

De Transformer-architectuur heeft een solide basis geboden voor de opkomst van grootschalige voorgetrainde modellen. Deze modellen, getraind op enorme hoeveelheden data en vervolgens fijn afgestemd voor specifieke taken, hebben de prestaties van generatietaken aanzienlijk verbeterd. Bovendien hebben Transformer-modellen niet alleen enorm succes geboekt in natuurlijke taalverwerkings- en -generatietaken, maar worden ze ook breed toegepast in andere domeinen. Hier zijn enkele toepassingsscenario's voor Transformer-modellen:

Dialoogsystemen en Chatbots

• Slimme Klantenservice: Generatieve dialoogsystemen kunnen natuurlijke gesprekken produceren op basis van gebruikersinvoer, waardoor bedrijven 24/7 klantenondersteuningsdiensten kunnen aanbieden. Modellen zoals ChatGPT en Llama kunnen veelvoorkomende vragen behandelen en realtime feedback geven.
• Virtuele Assistenten: Virtuele assistenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant gebruiken taalgeneratietechnologie om spraak- of tekstantwoorden te produceren, waardoor gebruikers taken kunnen voltooien of informatie kunnen krijgen.

Beeldverwerking en Computer Vision

Afbeeldingsbron: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_sam.html

• Vision Transformer (ViT): ViT is de toepassing van Transformer in computer vision, waarbij de afbeelding direct wordt verdeeld in patches, en deze patches worden behandeld als een sequentie-invoer voor de Transformer om beeldclassificatie uit te voeren. In vergelijking met traditionele CNN's toont ViT sterkere prestaties op grootschalige datasets.

• Beeldgeneratie: Transformers kunnen ook worden gebruikt voor beeldgeneratietaken, door de sequentie van beeldpixels te modelleren om hoogwaardige afbeeldingen te produceren.

Spraakverwerking

• Spraakherkenning: Transformers hebben aanzienlijke vooruitgang geboekt in spraakherkenningstaken. Modellen zoals Conformer, die de voordelen van convolutie en Transformer combineren, presteren goed in realtime spraak-naar-tekst (ASR) systemen.
• Spraakgeneratie: Transformers worden ook veel gebruikt in tekst-naar-spraak (TTS) taken. Modellen zoals Tacotron 2, die Attention-mechanismen integreren met RNN/Transformer, bieden hoogwaardige oplossingen voor het genereren van natuurlijk klinkende spraaksynthese.

Tijdreeksvoorspelling

• Financiële Marktanalyse en -voorspelling: Transformers worden gebruikt om tijdreeksdata in financiële markten te verwerken. Het model kan lange-afstands temporele afhankelijkheden vastleggen via het Attention-mechanisme, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen van aandelenkoersen en markttrends.
• Energieverbruiksvoorspelling: In energiemanagement worden Transformers ingezet om toekomstige energiebehoeften te voorspellen. Door langetermijntrends in energieverbruiksdata te analyseren, helpen ze de energiedistributie en -planning te optimaliseren.

Robotbesturing en Reinforcement Learning

Afbeeldingsbron: https://www.jetson-ai-lab.com/lerobot.html

• Robotpadplanning: Transformers worden toegepast in robotbesturingstaken voor padplanning en taakbesluitvorming. Door de sequentie van de toestanden van de robot te modelleren, optimaliseren ze de effectiviteit van padplanning.
• Game-AI: In reinforcement learning-taken worden Transformers gebruikt om complexe spelomgevingen te beheren, wat helpt om intelligentere game-AI te trainen, zoals die uitblinken in bordspellen en realtime strategiespellen.

Geneesmiddelenontdekking

• Verbindingengeneratie en -optimalisatie: Transformer-modellen worden gebruikt om de structuren van chemische verbindingen te genereren en te optimaliseren, wat helpt bij de ontdekking van potentiële geneesmiddelmoleculen en de efficiëntie van geneesmiddelontwerp verbetert.

Aan de hand van deze voorbeelden is duidelijk dat de flexibiliteit en krachtige mogelijkheden van Transformer-modellen verder reiken dan natural language processing en breed worden toegepast in diverse taken en gebieden, waardoor technologische vooruitgang in elk domein wordt gestimuleerd.

Experiment: Voorgetrainde Modellen Analyseren en Verbeteren voor Specifieke Taken

In het volgende experiment leren we hoe we een voorgetraind model kunnen laden en het kunnen fine-tunen om specifieke generatietaken te voltooien. Hier demonstreren we hoe we een Engels chatmodel (Phi-1.5) kunnen aanpassen om Chinees te ondersteunen.

Stap 1: De Trainingsomgeving Configureren

Kies een hardwareapparaat. Hier gebruik ik de Nvidia Jetson AGX Orin 64GB, maar je kunt ook een apparaat met minder geheugen gebruiken, zoals de Jetson Orin NX 16GB. Gebruik vervolgens jetson-examples om llama-factory te installeren.

• Nvidia Jetson AGX Orin 64GB: Een edge computing-apparaat met hoge prestaties
• jetson-examples: Een tool om snel populaire projecten te implementeren op Jetson-apparaten
• llama-factory: Een tool om eenvoudig modellen te trainen

Open de terminal op je Jetson-apparaat en voer het volgende uit:

pip3 install jetson-examples
sudo reboot
reComputer run llama-factory

Als alle commando's succesvol worden uitgevoerd, kunnen we onze browser gebruiken om toegang te krijgen tot de llama-factory WebUI.

# http://<jetson-ip>:7860
http://127.0.0.1:7860

Stap 2: Start de Training

Configureer het voorgetrainde model en de Chinese dataset in de WebUI en start vervolgens de training.

Stap 3: Effectiviteitstest

Wacht tot het model klaar is met trainen. We kunnen de llama-factory-tool gebruiken om het fine-tuned model te laden en de effectiviteit ervan te testen. Zoals te zien is in de onderstaande screenshot, heeft het fine-tuned model de mogelijkheid verworven om Chinese tekst te genereren.

Opmerking: Voor meer gedetailleerde experimentele inhoud, bezoek https://wiki.seeedstudio.com/Finetune_LLM_on_Jetson/

Aanvullend Referentiemateriaal

• https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
• https://github.com/Seeed-Projects/jetson-examples