hacktricks/todo/llm-training-data-preparation/README.md

LLM Training - Data Preparation

Estas são minhas anotações do livro muito recomendado https://www.manning.com/books/build-a-large-language-model-from-scratch com algumas informações extras.

Basic Information

Você deve começar lendo este post para alguns conceitos básicos que você deve conhecer:

{% content-ref url="0.-basic-llm-concepts.md" %} 0.-basic-llm-concepts.md {% endcontent-ref %}

1. Tokenization

{% hint style="success" %} O objetivo desta fase inicial é muito simples: Dividir a entrada em tokens (ids) de uma maneira que faça sentido. {% endhint %}

{% content-ref url="1.-tokenizing.md" %} 1.-tokenizing.md {% endcontent-ref %}

2. Data Sampling

{% hint style="success" %} O objetivo desta segunda fase é muito simples: Amostrar os dados de entrada e prepará-los para a fase de treinamento, geralmente separando o conjunto de dados em frases de um comprimento específico e gerando também a resposta esperada. {% endhint %}

{% content-ref url="2.-data-sampling.md" %} 2.-data-sampling.md {% endcontent-ref %}

3. Token Embeddings

{% hint style="success" %} O objetivo desta terceira fase é muito simples: Atribuir a cada um dos tokens anteriores no vocabulário um vetor das dimensões desejadas para treinar o modelo. Cada palavra no vocabulário será um ponto em um espaço de X dimensões.
Note que inicialmente a posição de cada palavra no espaço é apenas inicializada "aleatoriamente" e essas posições são parâmetros treináveis (serão melhoradas durante o treinamento).

Além disso, durante a incorporação de tokens outra camada de incorporações é criada que representa (neste caso) a posição absoluta da palavra na frase de treinamento. Dessa forma, uma palavra em diferentes posições na frase terá uma representação (significado) diferente. {% endhint %}

{% content-ref url="3.-token-embeddings.md" %} 3.-token-embeddings.md {% endcontent-ref %}

4. Attention Mechanisms

{% hint style="success" %} O objetivo desta quarta fase é muito simples: Aplicar alguns mecanismos de atenção. Estes serão muitas camadas repetidas que vão capturar a relação de uma palavra no vocabulário com seus vizinhos na frase atual sendo usada para treinar o LLM.
Muitas camadas são usadas para isso, então muitos parâmetros treináveis estarão capturando essa informação. {% endhint %}

{% content-ref url="4.-attention-mechanisms.md" %} 4.-attention-mechanisms.md {% endcontent-ref %}

5. LLM Architecture

{% hint style="success" %} O objetivo desta quinta fase é muito simples: Desenvolver a arquitetura do LLM completo. Juntar tudo, aplicar todas as camadas e criar todas as funções para gerar texto ou transformar texto em IDs e vice-versa.

Esta arquitetura será usada tanto para treinar quanto para prever texto após ter sido treinada. {% endhint %}

{% content-ref url="5.-llm-architecture.md" %} 5.-llm-architecture.md {% endcontent-ref %}

6. Pre-training & Loading models

{% hint style="success" %} O objetivo desta sexta fase é muito simples: Treinar o modelo do zero. Para isso, a arquitetura LLM anterior será usada com alguns loops sobre os conjuntos de dados usando as funções de perda e otimizador definidos para treinar todos os parâmetros do modelo. {% endhint %}

{% content-ref url="6.-pre-training-and-loading-models.md" %} 6.-pre-training-and-loading-models.md {% endcontent-ref %}

7.0. LoRA Improvements in fine-tuning

{% hint style="success" %} O uso de LoRA reduz muito a computação necessária para ajustar modelos já treinados. {% endhint %}

{% content-ref url="7.0.-lora-improvements-in-fine-tuning.md" %} 7.0.-lora-improvements-in-fine-tuning.md {% endcontent-ref %}

7.1. Fine-Tuning for Classification

{% hint style="success" %} O objetivo desta seção é mostrar como ajustar um modelo já pré-treinado para que, em vez de gerar novo texto, o LLM selecione e forneça as probabilidades do texto dado ser categorizado em cada uma das categorias dadas (como se um texto é spam ou não). {% endhint %}

{% content-ref url="7.1.-fine-tuning-for-classification.md" %} 7.1.-fine-tuning-for-classification.md {% endcontent-ref %}

7.2. Fine-Tuning to follow instructions

{% hint style="success" %} O objetivo desta seção é mostrar como ajustar um modelo já pré-treinado para seguir instruções em vez de apenas gerar texto, por exemplo, respondendo a tarefas como um chatbot. {% endhint %}

{% content-ref url="7.2.-fine-tuning-to-follow-instructions.md" %} 7.2.-fine-tuning-to-follow-instructions.md {% endcontent-ref %}