Wat zijn de optimalisatietechnieken voor het trainen van LLM's?

Er zijn verschillende optimalisatietechnieken die worden gebruikt bij het trainen van Large Language Models (LLM’s) om de prestaties te verbeteren en de efficiëntie te verhogen. Hieronder bespreek ik enkele van deze technieken, aangevuld met voorbeelden en bronnen die hun effectiviteit ondersteunen.

1. Gradient Descent en Varianten: Gradient Descent is de meest fundamentele techniek voor het optimaliseren van neural networks, inclusief LLM’s. De basistechniek past de gewichten van het model aan door in de richting van de negatieve gradient van de verliesfunctie te bewegen. Varianten zoals Stochastic Gradient Descent (SGD), Mini-batch Gradient Descent, en geavanceerdere varianten zoals Adam, RMSprop en AdaGrad worden vaak gebruikt om de convergentie te versnellen en betere resultaten te behalen.

Voorbeeld: De Adam optimizer (Kingma & Ba, 2014) combineert de voordelen van twee andere uitbreidingen van SGD, namelijk AdaGrad en RMSprop. Het schat adaptief de learning rate voor elke parameter. Bron: Kingma, D. P., & Ba, J. (2015). Adam: A Method for Stochastic Optimization. https://arxiv.org/abs/1412.6980

1. Learning Rate Schedulers: Het aanpassen van de learning rate tijdens het trainen kan de prestaties aanzienlijk verbeteren. Een te hoge learning rate kan resulteren in instabiliteit, terwijl een te lage learning rate kan leiden tot trage convergentie. Learning Rate Schedulers passen de learning rate aan gedurende het trainingsproces op basis van verschillende criteria, zoals aantal epochs of prestaties op een validatieset.

Voorbeeld: Cosine Annealing (Loshchilov & Hutter, 2016) vermindert de learning rate op een kosinusvormige manier, waardoor de learning rate initieel snel daalt en na verloop van tijd langzamer. Bron: Loshchilov, I., & Hutter, F. (2016). SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts. https://arxiv.org/abs/1608.03983

1. Regularisatie: Regularisatie is cruciaal om overfitting tegen te gaan en de generalisatie van het model te verbeteren. Veelgebruikte technieken zijn L1- en L2-regularisatie, Dropout, en Early Stopping. L1- en L2-regularisatie voegen een strafterm toe aan de verliesfunctie gebaseerd op de grootte van de gewichten. Dropout (Srivastava et al., 2014) stochastisch disablet bepaalde neuronen tijdens de training om co-adaptatie van neuronen te voorkomen.

Voorbeeld: Dropout heeft bewezen zeer effectief te zijn bij verschillende deep learning taken door het overfitten te verminderen. Bron: Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research. http://www.jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a/srivastava14a.pdf

1. Batch Normalisatie: Batch Normalisatie (Ioffe & Szegedy, 2015) normaliseert de inputs van elke laag in het neural network voor elke mini-batch. Dit stabiliseert en versnelt het trainingsproces doordat het de problemen van interne covariate shift vermindert en hogere learning rates mogelijk maakt.

Voorbeeld: In Transformer-modellen, die de basis vormen voor veel LLM’s zoals BERT en GPT, blijkt batch normalisatie essentieel voor stabiele en efficiënte training te zijn. Bron: Ioffe, S., & Szegedy, C. (2015). Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift. https://arxiv.org/abs/1502.03167

1. Tegenovergestelde Voorbeelden (Adversarial Training): Adversarial Training versterkt de robuustheid van het model door het bloot te stellen aan met opzet gemanipuleerde inputs die bedoeld zijn om het model te misleiden. Deze techniek helpt het model om beter te generaliseren naar onvoorziene inputs.

Voorbeeld: Het toevoegen van kleine, specifiek gekozen verstoringen aan de inputs tijdens het trainen kan het model helpen om sterke en robuustere representaties te leren. Bron: Goodfellow, I. J., Shlens, J., & Szegedy, C. (2015). Explaining and Harnessing Adversarial Examples. https://arxiv.org/abs/1412.6572

Door gebruik te maken van deze en andere optimalisatietechnieken kunnen de prestaties van LLM’s aanzienlijk worden verbeterd, waardoor ze efficiënter en effectiever worden voor een breed scala aan toepassingen.