Создание модели GPT на основе произведений Шекспира

Создание GPT на основе Шекспира

Создание модели GPT на основе произведений Шекспира представляет собой увлекательный процесс, который позволяет исследовать возможности генеративных моделей на ограниченных объемах данных. В данном случае используется датасет, содержащий все известные произведения Шекспира, в котором примерно 1 миллион символов и 65 уникальных символов. Основная задача заключается в том, чтобы обучить модель предсказывать следующий символ на основе предыдущих, что осуществляется с помощью токенизации и представления текста в числовом формате.

Используя биграмную языковую модель, мы можем оценивать вероятность каждого символа, опираясь только на один предыдущий символ. Однако для улучшения осмысленности вывода моделируется механизм self-attention, который позволяет учитывать взаимосвязи между токенами по всей последовательности. Важно внедрить позиционное кодирование, чтобы модель могла различать порядок символов. В процессе дообучения модели за счет добавления нелинейности и использования механизма Multi-Head Attention достигается значительное улучшение итоговой качества сгенерированного текста, что приближает его к стилю оригинальных произведений Шекспира.

Обзор архитектуры модели

Когда мы вводим запрос в chatGPT, ответ формируется токен за токеном, постепенно, слева направо. Это достигается благодаря архитектуре Generative Pre-trained Transformer (GPT), которая базируется на модели sequence to sequence. Ключевую роль в этой архитектуре играет механизм внимания, впервые описанный в статье 2017 года Attention is all you need. Изначально разработанная для машинного перевода, эта модель продемонстрировала свою универсальность и эффективность в решении множества задач, включая обработку естественного языка и генерацию текста.

Architekturе GPT позволяет обрабатывать контекст более эффективно, извлекая взаимосвязи между токенами. Она не просто предсказывает следующий токен на основе предыдущих; вместо этого она учитывает все предыдущие токены и их взаимные влияния с помощью механизма self-attention. Таким образом, каждое слово или знак получает "внимание" к другим токенам в последовательности, что делает итоговый результат более связным и естественным. В отличие от традиционных моделей, улучшающих предсказания на основе фиксированного контекста, GPT адаптируется к шаблонам языка, что и делает её сильным инструментом для более сложных языковых задач.

Подготовка данных

Часть задач по созданию модели GPT заключается в подготовке данных, что является критически важным этапом в любой проекте машинного обучения. В нашем случае мы выбрали датасет, содержащий все произведения великого драматурга Уильяма Шекспира. Этот набор данных насчитывает около одного миллиона символов и включает 65 уникальных символов, представляющих собой различные буквы и знаки препинания. Чтобы упростить задачу, мы используем простую токенизацию на уровне символов. В такой системе каждый символ — это отдельный токен, что позволяет модели более точно интерпретировать текст. Например, буквы, знаки препинания и пробелы будут преобразованы в целые числа, что облегчит работу алгоритма во время обучения. Такой подход дает возможность модели хорошо усваивать структуру текста и делать предсказания, опираясь на видимые символы из доступного датасета.

Токенизация и преобразование данных

Перед началом обучения модели необходимо провести токенизацию и преобразование данных. Этот процесс включает в себя перевод текстовых строк в числовые значения, понятные компьютеру, и обратно. Для этого создаются два ключевых списка: `stoi` (string to index) и `itos` (index to string). Первый список позволяет преобразовать символы в уникальные индексы, что делает их удобными для обработки в числовом формате, а второй — обеспечивает возможность конвертировать индексы обратно в символы.

Например, в нашей системе малая буква "a" соответствует индексу 39. Процесс токенизации позволяет модели анализировать текст на уровне отдельных символов, превращая всю строку данных в массив целых чисел. Этот подход значительно упрощает дальнейшую работу с текстом, поскольку для обучения модели нужны именно числовые представления. Каждому символу присваивается номер, и, таким образом, мы получаем тензор, который содержит последовательности этих чисел. Это первый шаг на пути к обучению модели, поскольку без корректной токенизации модель физически не сможет корректно интерпретировать входные данные.

Разделение датасета и создание батчей

Для успешного обучения модели необходимо разделить датасет на две части: тренировочные (train) и тестовые (val) данные. Это помогает убедиться, что модель не запоминает данные, а обобщает их, показывая свои способности на новых, ранее не виденных примерах. Стандартная практика состоит в том, чтобы выделить, например, 80% данных для обучения и 20% для тестирования, что позволяет валидировать модель на отложенных данных.

После разделения датасет необходимо организовать в мини-батчи, чтобы упростить процесс обучения. Создаем простой загрузчик данных, который будет обрабатывать небольшие последовательности данных, называемые батчами. Каждый батч будет состояать из заданного количества последовательностей (batch_size) и включать контекст длиной в несколько символов (block_size). Для этого функции случайным образом выбирают индексы из тренировочного или валидационного набора, чтобы сформировать входные данные x и соответствующие целевые значения y. Такой подход способствует более педагогическому обучению модели, так как она сможет получать разнообразные примеры на этапе обучения и адаптироваться к различным контекстам.

Реализация простой биграммной модели

Биграммная языковая модель представляет собой простой, но эффективный подход к предсказанию следующих символов на основе только одного предыдущего символа. Этот метод заключается в оценке вероятности появления текущего символа, опираясь на его предшественника. Простота реализации биграммной модели делает её доступной для понимания и применения, но это же ограничивает её возможности в контексте. Поскольку биграммная модель не учитывает больше одного предыдущего символа, она теряет важные языковые зависимости, что особенно проявляется при работе с длинными текстами.

В процессе обучения создаем оптимизатор и тренируем модель на протяжении 10,000 шагов. Несмотря на свою простоту, биграммная модель позволяет нам получать текстовые последовательности, которые уже начинают напоминать настоящий язык. Тем не менее, стоит отметить, что такие результаты все еще далеки от глубинного смысла, и текст, сгенерированный моделью, может выглядеть бессмысленно. Эта начальная реализация служит важным этапом в изучении более сложных архитектур, таких как GPT, где учитываются более значимые контексты и взаимосвязи между символами.

Введение механизма Self-Attention

Механизм self-attention позволяет каждому токену взаимодействовать с другими токенами в последовательности, что значительно улучшает качество предсказаний модели. Он работает за счет вычисления трех ключевых параметров: key, query и value. Каждый токен формирует query, чтобы определить, на какие другие токены следует обращать внимание, и создает ключи (key), которые представляют его содержание. Значения (value) содержат информацию, которая будет передана на следующий слой модели.

С помощью этого механизма токены могут "оценивать" важность друг друга, что создает динамическую структуру взаимодействия между ними. Вместо того чтобы рассматривать каждый токен изолированно, механизм self-attention строит контекст на основе привязки к другим токенам. Это позволяет избежать недостатков простых архитектур, таких как биграммные модели, которые опираются только на один предыдущий токен и не могут учитывать более сложные зависимости в данных. Такой подход обеспечивает более глубокое понимание языка, позволяя модели генерировать более связные и логически последовательные тексты.

Реализация Multi-Head Attention

На следующем этапе разработки модели осуществляется реализация механизма multi-head attention, который значительно увеличивает способности модели в извлечении информации из различных подпространств признаков. В отличие от простой механики внимания, которая работает с единственным представлением, multi-head attention позволяет модели параллельно обрабатывать несколько представлений входных данных. Это достигается путём разделения входных векторов на несколько подпространств, где каждый "головка" внимания обучается на своей уникальной конструкции связи с токенами. Такой подход помогает лучше улавливать сложные зависимости и контексты в тексте.

Кроме того, в модель добавляется класс Feed Forward, который внедряет нелинейность, что необходимо для более точного моделирования сложных паттернов в данных. Этот компонент состоит из двух линейных слоёв, разделённых функцией активации ReLU, что позволяет значительно расширить возможности извлечения признаков. Использование Dropout в процессе обучения добавляет дополнительный уровень защиты от переобучения путём случайного отключения определенных нейронов во время тренировок, тем самым улучшая обобщающую способность модели.

Заключение и результаты

Обучение модели на примере произведений Шекспира оказалось не только интересным, но и результативным процессом. Даже на обычном ПК, несмотря на ограниченные ресурсы, обучение занимает несколько часов. Таким образом подтверждается возможность самостоятельного создания языковых моделей даже в условиях ограниченного доступа к вычислительным мощностям. Сгенерированный текст стал схож с оригинальными шекспировскими произведениями. Создание собственной архитектуры GPT – увлекательный процесс, доступный каждому. Не бойтесь экспериментировать с датасетами.