Cara Meningkatkan Performa LLM dengan Umpan Balik Manusia dan AI di Amazon SageMaker

Model Bahasa Besar (LLM) merevolusi berbagai industri, mulai dari layanan pelanggan hingga pembuatan konten. Namun, untuk benar-benar membuka potensi mereka, LLM membutuhkan penyetelan yang cermat. Amazon SageMaker menyediakan platform komprehensif untuk melatih, menyebarkan, dan meningkatkan performa LLM Anda. Artikel ini akan membahas cara memanfaatkan umpan balik manusia dan AI di SageMaker untuk menyempurnakan LLM Anda, memastikan mereka memberikan hasil yang akurat, relevan, dan bermanfaat.

Mengapa Meningkatkan Performa LLM Penting?

Sebelum kita menyelami seluk beluk peningkatan LLM, mari kita pahami mengapa ini penting:

• Akurasi: LLM yang lebih akurat menghasilkan informasi yang lebih andal, yang sangat penting untuk aplikasi seperti ringkasan dokumen dan menjawab pertanyaan.
• Relevansi: Memastikan LLM memberikan respons yang relevan dengan pertanyaan atau konteks pengguna meningkatkan kepuasan pengguna.
• Koherensi: LLM yang disetel dengan baik menghasilkan keluaran yang lebih koheren dan terstruktur, sehingga lebih mudah dipahami dan ditindaklanjuti.
• Keamanan: Menyetel LLM membantu memitigasi risiko yang terkait dengan keluaran yang bias atau berbahaya, memastikan penggunaan yang aman dan etis.
• Efisiensi Biaya: LLM yang dioptimalkan dapat mencapai performa yang diinginkan dengan sumber daya komputasi yang lebih sedikit, sehingga mengurangi biaya.

Dasar-Dasar Umpan Balik Manusia dan AI dalam LLM

Umpan balik manusia dan AI memainkan peran penting dalam menyempurnakan LLM. Berikut adalah ikhtisar singkat dari kedua pendekatan tersebut:

Umpan Balik Manusia

Umpan balik manusia melibatkan pengumpulan evaluasi dari manusia yang menilai kualitas keluaran LLM. Umpan balik ini kemudian digunakan untuk melatih ulang atau menyesuaikan model.

• Keuntungan: Memberikan wawasan kualitatif tentang kekuatan dan kelemahan LLM. Membantu mengidentifikasi bias atau ketidakakuratan yang mungkin diabaikan oleh metrik otomatis.
• Kerugian: Mahal dan memakan waktu. Subjektif dan dapat bervariasi antar evaluator.

Umpan Balik AI

Umpan balik AI melibatkan penggunaan model AI lain untuk mengevaluasi keluaran LLM. Model ini dapat dilatih untuk menilai berbagai aspek seperti akurasi, koherensi, dan relevansi.

• Keuntungan: Lebih murah dan lebih cepat daripada umpan balik manusia. Lebih objektif dan konsisten.
• Kerugian: Mungkin gagal menangkap nuansa atau bias yang mudah terlihat oleh manusia. Kualitas umpan balik bergantung pada performa model AI yang digunakan.

Amazon SageMaker untuk Peningkatan LLM

Amazon SageMaker menawarkan serangkaian alat dan layanan untuk menyederhanakan proses peningkatan LLM dengan umpan balik manusia dan AI:

• SageMaker Ground Truth: Layanan pelabelan data yang mempermudah pengumpulan umpan balik manusia pada keluaran LLM.
• SageMaker Clarify: Alat yang mendeteksi dan mengurangi bias dalam model ML, memastikan keluaran LLM yang adil dan tidak memihak.
• SageMaker Training Compiler: Mengoptimalkan pekerjaan pelatihan ML, memungkinkan penyetelan LLM yang lebih cepat dan hemat biaya.
• SageMaker Inference: Menyederhanakan penyebaran dan penskalaan LLM, memastikan mereka tersedia untuk aplikasi hilir.
• SageMaker JumpStart: Pusat untuk model, algoritma, dan solusi ML pra-terlatih, termasuk LLM, yang dapat digunakan sebagai titik awal untuk penyetelan.

Langkah-langkah untuk Meningkatkan Performa LLM di SageMaker

Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk meningkatkan performa LLM di SageMaker menggunakan umpan balik manusia dan AI:

1. Pilih LLM Anda

Langkah pertama adalah memilih LLM yang sesuai untuk kebutuhan Anda. SageMaker JumpStart menawarkan berbagai LLM pra-terlatih, termasuk model dari Meta, AI21 Labs, dan Amazon.

• Pertimbangkan persyaratan tugas Anda: Apakah Anda memerlukan LLM untuk pembuatan teks, menjawab pertanyaan, atau terjemahan bahasa?
• Evaluasi performa model: Tinjau metrik performa model yang berbeda pada tugas tertentu.
• Pertimbangkan kendala biaya: Model yang lebih besar biasanya memberikan performa yang lebih baik tetapi membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih banyak.

2. Siapkan Data Pelatihan Anda

Kualitas data pelatihan Anda sangat memengaruhi performa LLM Anda. Pastikan Anda memiliki set data yang representatif, bersih, dan beranotasi baik.

• Kumpulkan data yang relevan: Kumpulkan data yang spesifik untuk tugas yang Anda ingin LLM selesaikan.
• Bersihkan data: Hapus noise, inkonsistensi, dan kesalahan dari data.
• Anote data: Labeli data dengan informasi yang relevan, seperti jawaban yang benar atau sentimen.

3. Kumpulkan Umpan Balik Manusia dengan SageMaker Ground Truth

SageMaker Ground Truth mempermudah pengumpulan umpan balik manusia pada keluaran LLM Anda.

1. Buat pekerjaan pelabelan: Tentukan tugas pelabelan, seperti menilai akurasi, relevansi, dan koherensi keluaran LLM.
2. Pilih pekerja: Pilih sekelompok pekerja untuk menyelesaikan tugas pelabelan. Anda dapat menggunakan tenaga kerja Amazon Mechanical Turk atau tenaga kerja pribadi Anda sendiri.
3. Berikan instruksi yang jelas: Berikan instruksi yang jelas dan ringkas kepada para pekerja tentang cara menyelesaikan tugas pelabelan.
4. Kumpulkan dan agregasikan umpan balik: Kumpulkan umpan balik dari para pekerja dan agregasikan untuk menghasilkan label kebenaran dasar.

4. Gunakan Umpan Balik AI untuk Penilaian Skala Besar

Untuk melengkapi umpan balik manusia, Anda dapat menggunakan model AI untuk menilai keluaran LLM dalam skala besar. Anda dapat melatih model terpisah untuk menilai berbagai aspek seperti akurasi, koherensi, dan relevansi.

1. Pilih model umpan balik AI: Pilih model AI yang sesuai untuk tugas penilaian. Anda dapat menggunakan model pra-terlatih atau melatih model khusus Anda sendiri.
2. Latih model umpan balik AI: Latih model umpan balik AI menggunakan data yang diberi label dengan umpan balik manusia.
3. Nilai keluaran LLM: Gunakan model umpan balik AI terlatih untuk menilai keluaran LLM.

5. Fine-Tune LLM Anda

Setelah Anda mengumpulkan umpan balik manusia dan AI, Anda dapat menggunakan umpan balik ini untuk menyesuaikan LLM Anda. Fine-tuning melibatkan pelatihan ulang LLM pada dataset baru yang menyertakan umpan balik.

• Pilih teknik fine-tuning: Pilih teknik fine-tuning yang sesuai untuk tugas Anda. Beberapa teknik umum termasuk fine-tuning transfer learning dan fine-tuning pembelajaran penguatan.
• Siapkan data fine-tuning: Siapkan data fine-tuning dengan menggabungkan data pelatihan asli Anda dengan data yang diberi label dengan umpan balik manusia dan AI.
• Latih LLM: Latih LLM pada data fine-tuning menggunakan SageMaker Training Compiler untuk kinerja yang dioptimalkan.
• Evaluasi LLM yang telah di-fine-tune: Evaluasi performa LLM yang telah di-fine-tune menggunakan set data validasi.

6. Gunakan Pembelajaran Penguatan dengan Umpan Balik Manusia (RLHF)

Pembelajaran Penguatan dengan Umpan Balik Manusia (RLHF) adalah teknik canggih untuk menyelaraskan LLM dengan preferensi manusia. Ini melibatkan pelatihan model hadiah yang memprediksi preferensi manusia untuk keluaran LLM, kemudian menggunakan model hadiah ini untuk melatih LLM melalui pembelajaran penguatan.

1. Kumpulkan preferensi manusia: Kumpulkan data preferensi manusia dengan meminta manusia untuk membandingkan dan memberi peringkat berbagai keluaran LLM.
2. Latih model hadiah: Latih model hadiah untuk memprediksi preferensi manusia berdasarkan fitur keluaran LLM.
3. Latih LLM dengan pembelajaran penguatan: Latih LLM menggunakan algoritma pembelajaran penguatan seperti Proximal Policy Optimization (PPO), menggunakan model hadiah sebagai fungsi penghargaan.

7. Evaluasi dan Iterasi

Setelah Anda menyetel LLM Anda, penting untuk mengevaluasi performanya secara teratur dan mengulangi proses penyetelan. Ini akan membantu Anda memastikan bahwa LLM Anda terus meningkatkan akurasi, relevansi, dan koherensinya.

• Pantau performa LLM: Pantau performa LLM Anda menggunakan berbagai metrik, seperti akurasi, relevansi, dan koherensi.
• Kumpulkan umpan balik: Terus kumpulkan umpan balik manusia dan AI pada keluaran LLM Anda.
• Sempurnakan LLM Anda: Gunakan umpan balik untuk menyempurnakan LLM Anda dan meningkatkan performanya.

Praktik Terbaik untuk Meningkatkan Performa LLM

Berikut adalah beberapa praktik terbaik tambahan untuk meningkatkan performa LLM:

• Gunakan data berkualitas tinggi: Kualitas data pelatihan Anda sangat memengaruhi performa LLM Anda. Pastikan Anda menggunakan data yang representatif, bersih, dan beranotasi baik.
• Gunakan strategi fine-tuning yang sesuai: Strategi fine-tuning yang berbeda cocok untuk tugas yang berbeda. Pilih strategi fine-tuning yang sesuai untuk tugas Anda.
• Eksperimen dengan hyperparameter: Hyperparameter adalah parameter yang mengontrol proses pelatihan. Bereksperimenlah dengan hyperparameter yang berbeda untuk menemukan pengaturan optimal untuk LLM Anda.
• Gunakan teknik regulasi: Teknik regulasi membantu mencegah LLM dari overfitting data pelatihan. Gunakan teknik regulasi seperti dropout dan penurunan berat badan untuk meningkatkan generalisasi.
• Pantau performa model: Pantau performa LLM Anda secara teratur menggunakan set data validasi. Ini akan membantu Anda mengidentifikasi masalah dan meningkatkan performa model Anda.
• Gunakan bias detection and mitigation tools: Bias dalam data pelatihan dapat menyebabkan LLM menghasilkan keluaran yang bias. Gunakan alat deteksi dan mitigasi bias seperti SageMaker Clarify untuk mengurangi bias dalam LLM Anda.
• Pertimbangkan keamanan dan etika: Pastikan LLM Anda aman, etis, dan selaras dengan nilai-nilai organisasi Anda. Implementasikan langkah-langkah untuk mencegah LLM menghasilkan keluaran yang berbahaya atau bias.

Contoh Kasus: Meningkatkan LLM untuk Ringkasan Dokumen

Mari kita pertimbangkan contoh kasus di mana kita ingin meningkatkan LLM untuk ringkasan dokumen. Tujuan kami adalah untuk menghasilkan ringkasan yang akurat, ringkas, dan relevan dengan dokumen aslinya.

1. Pilih LLM: Kita dapat memilih LLM pra-terlatih seperti BART atau T5 dari SageMaker JumpStart, yang dikenal karena kemampuannya dalam tugas pembuatan teks.
2. Siapkan data pelatihan: Kita akan mengumpulkan set data besar dokumen dan ringkasan yang sesuai.
3. Kumpulkan umpan balik manusia: Kita akan menggunakan SageMaker Ground Truth untuk mengumpulkan umpan balik dari para pekerja yang menilai akurasi, koherensi, dan kelengkapan ringkasan yang dihasilkan oleh LLM.
4. Fine-tune LLM: Kita akan menggunakan data yang diberi label untuk menyetel LLM, menyesuaikan parameternya untuk meningkatkan performa ringkasan.
5. Evaluasi: Kita akan secara teratur mengevaluasi LLM yang telah di-fine-tune menggunakan metrik seperti ROUGE untuk memastikan peningkatan berkelanjutan.

Masa Depan Peningkatan LLM dengan SageMaker

Lanskap peningkatan LLM terus berkembang, dengan teknik dan alat baru muncul secara teratur. Amazon SageMaker berada di garis depan revolusi ini, menyediakan pengembang dan ilmuwan data dengan sumber daya yang mereka butuhkan untuk membangun dan menyebarkan LLM yang lebih baik.

Beberapa tren masa depan dalam peningkatan LLM meliputi:

• Pembelajaran yang berpusat pada manusia: Menekankan peran umpan balik manusia dalam proses pelatihan, memastikan bahwa LLM selaras dengan nilai dan preferensi manusia.
• Pembelajaran tanpa pengawasan dan semi-pengawasan: Mengembangkan teknik untuk melatih LLM dengan sejumlah kecil data yang diberi label, mengurangi biaya dan upaya yang terkait dengan pelabelan data.
• Penjelasan: Meningkatkan kemampuan untuk memahami dan menjelaskan keputusan LLM, membangun kepercayaan dan akuntabilitas.
• Penyetelan yang mudah beradaptasi: Mengembangkan LLM yang dapat beradaptasi dengan tugas dan lingkungan baru tanpa memerlukan pelatihan ekstensif.

Kesimpulan

Meningkatkan performa LLM sangat penting untuk membuka potensi penuh mereka. Amazon SageMaker menawarkan platform yang komprehensif dan kuat untuk mengumpulkan umpan balik manusia dan AI, menyetel LLM, dan menyebarkannya ke produksi. Dengan mengikuti langkah-langkah yang diuraikan dalam artikel ini dan merangkul praktik terbaik, Anda dapat meningkatkan performa LLM Anda secara signifikan, memecahkan masalah dunia nyata yang kompleks, dan mendorong inovasi di seluruh organisasi Anda.

Dengan kombinasi strategi fine-tuning yang cermat, data berkualitas tinggi, dan kekuatan Amazon SageMaker, Anda dapat memastikan bahwa LLM Anda memberikan keluaran yang akurat, relevan, dan bermanfaat, membuka dunia kemungkinan untuk bisnis Anda.