Tunix: библиотека для пост-тренировки больших языковых моделей на базе JAX

Введение

Tunix (Tune-in-JAX) — это новая библиотека, разработанная на основе JAX, цель которой — упрощение пост-тренировки больших языковых моделей (LLM). Библиотека охватывает ближайшие потребности в эффективном и масштабируемом подходе к обучению и позволяет использовать возможности, предоставляемые JAX, для ускоренного вычисления и интеграции с моделями на Flax NNX.

Основные особенности

Пост-тренировка

Tunix предлагает несколько подходов к пост-тренировке, включая:

Супервизированное тонкое настраивание (Fine-Tuning):
- Полное тонкое настраивание весов.
- Эффективное тонкое настраивание параметров (PEFT) с использованием слоев LoRA/Q-LoRA.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL):
- Методы, такие как оптимизация политик (PPO), группа относительной оптимизации политики (GRPO), и оптимизация по токенам (GSPO-token).
Тонкое настраивание предпочтений:
- Использование прямой оптимизации предпочтений (DPO) для выравнивания предпочтений.
Дистилляция знаний (Knowledge Distillation):
- Классическая стратегия логит, где «ученик» учится соответствовать распределению вероятностей «учителя».
- Методы передачи внимания и стратегий проекции для согласования механизмов внимания.

Модульность и эффективность

Библиотека создана с учетом модульности. Компоненты Tunix легко настраиваются и расширяются, что позволяет пользователям адаптировать её под свои нужды. Также Tunix оптимизирован для распределенного обучения на таких ускорителях, как TPU, и поддерживает распространенные стратегии шардирования моделей.

Задачи проекта

Основные задачи, которые ставит перед собой проект Tunix, включают:

Разработка и интеграция современного алгоритмического инструментария для обучения с подкреплением и дистилляции знаний.
Обеспечение высокой производительности при обучении моделей, включая многопроцессное распределенное обучение.
Поддержка удобного и лаконичного интерфейса для пользователей.

Примеры применения

Tunix может быть использован в различных сценариях, включая:

Супервизированное обучение: Например, тонкая настройка языковой модели на данных из конкретной области (медицина, финансы и т.д.).
Обучение с подкреплением: Использование библиотек, таких как GRL, для создания сложных интерактивных обучающих систем.
Дистилляция: Применение Tunix для уменьшения размеров моделей без значительной потери качества, создавая промежуточные версии более легких моделей, способных работать на устройствах с ограниченными ресурсами.

Будущие направления

Tunix находится на стадии ранней разработки и постоянно обновляется. В планах — добавление:

Агентного обучения с подкреплением: Поддержка асинхронного выполнения и многоэтапных процессов.
Расширенных алгоритмов: Введение новых передовых методов для дистилляции и RL.
Масштабируемости: Поддержка многопроцессорного распределенного обучения и оптимизирующих стратегий.

Установка и начало работы

Для установки Tunix можно использовать несколько подходов:

Из PyPI:
```
pip install "google-tunix[prod]"
```

Из GitHub (последняя версия):

pip install git+https://github.com/google/tunix

Из исходников (редактируемая установка):

git clone https://github.com/google/tunix.git
cd tunix
pip install -e ".[dev]"

Заключение

Tunix представляет собой многообещающий проект, способный упростить и улучшить процесс пост-тренировки языковых моделей. С активным развитием и вовлечением сообщества, библиотека имеет потенциал для востребованности как среди исследователей, так и среди практиков в области больших языковых моделей. Следите за обновлениями и новыми функциями, которые будут добавлены в будущем.