语言模型的革命：MMA指令调优新方案如何让羊驼模型实现多模态

2022-12-22 03:24:36

MMA 指令调优：LLM 训练成本的革命

近年来，人工智能领域的进步令人惊叹，自然语言处理 (NLP) 技术尤其如此。大型语言模型 (LLM) 作为 NLP 的代表性成果，引起了科技巨头的激烈竞争。

LLM 以理解和生成人类语言的能力著称，其庞大的参数规模和强大的计算能力使其能够处理复杂的语言任务，例如机器翻译、文本摘要和对话生成。然而，随着 LLM 规模的扩大，其训练和部署成本也随之飙升。以 ChatGPT 为例，其训练成本高达数百万美元，所需的算力更是数千块 GPU。

这种高昂的成本成为 LLM 发展的主要障碍，让许多研究人员和企业望而却步。就在 LLM 的发展陷入困境之际，厦大的一项研究成果为我们带来了新的希望。

MMA 指令调优：革命性的新方案

厦大团队提出的 MMA（Multi-Modal Attention）指令调优新方案，能够显著减少 LLM 的训练时间和存储成本，而不会损害模型性能。

MMA 方案的工作原理

MMA 方案的核心是利用多模态注意力机制来优化 LLM 的训练过程。传统 LLM 训练通过学习大量文本数据获得语言知识。然而，这种训练方式存在两个主要问题：噪声和冗余。

噪声会干扰模型的学习，导致泛化能力下降；冗余则会增加训练时间和存储成本。MMA 方案利用多模态注意力机制来解决这两个问题。

多模态注意力机制帮助模型识别训练数据中的重要信息，并将其与噪声和冗余信息区分开来。这样，模型只能学习有用的信息，从而提高泛化能力并减少训练时间和存储成本。

MMA 方案的实验结果

厦大团队将 MMA 方案应用于羊驼模型（开源 LLM），并进行了广泛的实验评估。结果表明，MMA 方案将羊驼模型的训练时间减少了 71.4%，存储成本节省了 99.9%。

重要的是，MMA 方案并没有损害羊驼模型的性能。模型在各种语言任务中的表现与未经优化的模型基本一致。

MMA 方案的意义

MMA 方案的出现无疑为 LLM 的发展带来新的希望。该方案显著降低了 LLM 的训练和部署门槛，使更多研究人员和企业能够负担得起 LLM 的开发和使用。

相信 MMA 方案将在未来人工智能领域发挥重要作用，带来更多令人惊叹的应用。

示例代码：使用 MMA 指令调优微调 LLM

import transformers

# 加载 LLM
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

# 定义 MMA 指令
mma_instruction = """
注意重要信息。忽略无关或有噪声的信息。
优化模型的性能，同时最大限度地减少训练时间和存储成本。
"""

# 微调 LLM，使用 MMA 指令
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
train_dataset = load_train_dataset(...)
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32)
optimizer = transformers.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
for epoch in range(3):
    for batch in train_dataloader:
        input_ids = batch["input_ids"].to(device)
        attention_mask = batch["attention_mask"].to(device)
        labels = batch["labels"].to(device)
        outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels, guidance_logits=mma_instruction)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()