Дообучение больших языковых моделей на кастомных датасетах делает модели гораздо сообразительнее. Есть история успеха датасета Alpaca. Он творит чудеса с моделями, которые сначала если и умели что-то делать, то делали это очень плохо. Мы решили понять, как это делается, а главное - какие проблемы есть на этом пути и могут ли новички вроде нас разобраться в этом. История взлетов и падений - под катом.
Предыстория: делаем образование лучше с помощью языковых моделей
Действие происходило на физтеховском семестровом курсе по интеллектуальным правам, я его преподаватель. В течение семестра у слушателей было несколько контрольных работ. Первая из них на тему “Авторское право” представляла из себя развернутые ответы на вопросы. Например, “я отсканировал учебник и поделился копией в локальной сети с сокурсниками, правомерны ли мои действия?” и так далее.
Заодно контрольную работу выполнило несколько больших языковых моделей (LLM): Gigachat от Сбера, YandexGPT2 от Яндекса и ChatGPT от OpenAI. Мы - я и все заинтересованные слушатели, дальше мы, так как совместно все делали - скормили им вопросы и оценили их ответы так же, как если бы на вопросы отвечал обычный человек, прослушавший вводный курс по авторскому праву.
Модели отвечали неодинаково, а на некоторые вопросы - прямо противоположно. Из разбора их ответов возникло несколько идей.
Первая идея - своеобразный челлендж. Можно ли своими силами прокачать слабенькую LLM так, чтобы она отвечала не хуже, а может быть даже лучше сильных? Мы решили воспроизвести успех альпаки и других датасетов, на которых сейчас прокачивают LLM. Для пробы мы решили взять относительно небольшую доменную область, которой занимались - интеллектуальные права.
Вторая идея - можно ли доработать полученные на ответах LLM и нашей оценке данные до полноценного отраслевого бенчмарка и применять его для измерения качества моделей.
В общем, мы решили создать что-то вроде курсового пет-проекта с целью не рассчитывать на успешный результат, а в первую очередь научиться делать такие датасеты. У нас был месяц времени, за который можно было что-то успеть.
Немного об уровне продвинутости участников проекта. Конечно, в проекте было несколько людей, которые работали над похожими задачами в других областях ML, и благодаря ним в итоге и удалось провести самую сложную часть проекта - эксперимент. Но у большинства участников не было опыта в создании датасетов, ML, программировании, то есть во многих вещах мы разбирались с нуля. Нам помогло, что к началу нашей работы уже были опубликованы примеры качественных датасетов и подробнейшие мануалы для самых неподготовленных пользователей. Их мы и использовали как точку отсчета.
Шаг 1. Изучаем примеры датасетов для тонкой настройки, добываем и обрабатываем данные
Для того, чтобы понять, с чего начинать в создании датасета для тонкой настройки модели, мы начали с самых успешных примеров - датасетов с инструкциями. На них LLM обучается выполнять нужные пользователю действия и в дальнейшем переносит этот опыт на задачи, которых нет в обучающем датасете. Так что мы принялись изучать примеры с Hugging face.
Структурированы датасеты с инструкциями похожим образом. Есть инструкция, то есть требование совершить определенное действие, и есть пример выполнения инструкции.
Мы нашли примеры неанглоязычных датасетов, например, на вьетнамском и испанском языках. Чаще всего попадались переводы альпаки с английского на другие языки. Мы нашли датасеты для доменных областей знания, например, для медицины и математики. Словом, нужное нам пересечение в датасетах присутствует, что нас приободрило. Вспомним, что в нашем случае мы хотели получить на выходе русскоязычный датасет для одного из разделов гражданского права.
Для добычи данных мы решили взять наиболее близкие к практике примеры, где встречается что-то похожее на инструкции и примеры их реализации. Сначала мы рассматривали вопросно-ответную структуру, которая встречается на юридических форумах, где люди приходят со своей проблемой, которую разбирают юристы. Проблема с ними в том, что эти данные нужно буквально вручную перебирать, так как ответы юристов часто не связаны с тематикой вопроса. Например, помимо ответов юристы могут общаться друг с другом, что конечно не связано с темой вопроса.
Второй вариант, на котором мы в итоге и остановились, это судебные решения. В нашем случае был идеально подходящий набор данных, так как подавляющее большинство вопросов в области интеллектуальных прав разбирает один и тот же суд, а законодательство в этой области мало менялось: четвертая часть гражданского кодекса РФ была принята в 2006 году, а суд по интеллектуальным правам работает с 2013 года. То есть данные более-менее консистентны и хорошо структурированы. Кроме того, на тексты судебных решений не распространяется копирайт, то есть при достаточном уровне анонимизации их можно свободно использовать.
В сумме мы нашли тексты 4163 судебных решений нужного нам суда.
Чтобы не нарушать законодательство о персональных данных, мы анонимизировали текст решений. Для анонимизации мы использовали модель ru_core_news_lg библиотеки Spacy, которая распознает именованные сущности (person, organization, location). Для надежности мы провели жесткую анонимизацию, удалив все упоминания людей, организаций и их адресов, хотя для самого необходимого уровеня соответствия закону о персональных данных можно было ограничиться именами людей, так как наименования организаций и их адреса строго говоря не являются персональными данными.
Мы решили разделить решения на исковую и резолютивную части. По задумке исковая часть - это наша инструкция, так как в ней истец просит разобраться в ситуации. А резолютивная часть - это пример выполнения инструкции. Так как LLM должна понимать, в какой части датасета содержатся инструкции, для разметки нашего корпуса мы выбрали синтаксис <s> [INST] инструкция [/INST] пример выполнения инструкции </s>, который используется в датасете альпаки.
Проблема, которая возникла на этом этапе - это то, как впихнуть текст решения в контекстное окно модели, которое ограничено определенным количеством токенов.
Мы попробовали два варианта. Первый - очевидный - вариант - это суммаризация текста. Второй, менее очевидный - разрезание текста на чанки.
Суммаризацию мы попытались сделать несколькими способами. Первая попытка - попросить LLM вытащить из текста требования истцов и решения суда - сначала не удалась. Дело в том, что нам была нужна была специфика каждого дела, к примеру, “выкладывать учебник в сеть можно, если он под свободной лицензией”. Поначалу по причине неверной формулировки промпта вместо специфики дела модель выдавала нам краткий пересказ процессуальной части решения - какие документы подал истец, в какой срок суд их принял и так далее. Вот пример плохого запроса и ответа модели gpt-3.5-turbo-16k на основе текста этого судебного решения:
запрос |
Пожалуйста, сформулируйте ответ, в котором найдите в тексте требование истца и подробно перескажите его простым и понятным языком, сохраняя ключевые детали и общий смысл. Обозначьте получившийся вывод с использованием следующего синтаксиса: |
ответ |
|
То есть знание о предмете судебного спора мы так и не извлекли.
Путем эмпирического подбора промптов более-менее сработал вариант со смешанным промптом: создание "личности" LLM, экстракция нужной нам части и суммаризация. Лучший результат дал англоязычный запрос. К другим условиям возможно относится то, что в этот раз на вход мы подавали текст с мягким вариантом суммаризации, то есть убирали только имена людей. Вот пример обработки этого решения.
запрос |
As a legal analyst with expertise in intellectual property law, examine the following court decision. Summarize the main arguments presented by the plaintiff with all details and main sense concerning the subject matter. Please ensure that the summary includes relevant details and examples that support the main ideas, while avoiding any unnecessary information or repetition. The length of the summary should be appropriate for the length and complexity of the original text, providing a clear and accurate overview without omitting any important information. Label the resulting response using the following syntax: Answer in Russian: |
ответ |
- Патент Российской Федерации N 92061 на промышленный образец "Шина" был выдан по заявке N 2014500853 от 05.03.2015 года с приоритетной датой. Он охарактеризован определенными существенными признаками, включая удлиненные элементы центрального ребра и грунтозацепы средних ребер трапецеидальных выемок на неполную глубину. - Истец предъявил возражение, основываясь на неправомерности обжалуемого решения, отказа в пересмотре, признания заявки отозванной, неправомерности выдачи патента, свидетельства или предоставления правовой охраны. Судебное заседание также рассматривало нотариальные протоколы осмотра доказательств и распечатки с сайта [адрес сайта], но они не подтвердили факта размещения спорных видеороликов до даты приоритета. Коллегия палаты по патентным спорам Роспатента пришла к выводу, что предоставленные сведения о характеристиках шины "Cordiant Snow Cross" не являются общедоступными до даты приоритета спорного патента. |
Другое решение, который мы использовали, - это вариант суммаризации всего текста. Конечно, на выходе получается текст без инструкции, но зато в каждом случае мы получили более-менее хорошее описание всего документа.
Третий вариант - разрезать исковую и резолютивную часть на чанки и сделать комбинацию всех исковых частей со всеми резолютивными частями. Мы сделали несколько вариантов таких датасетов с длиной до 512, 1024 и 2048 символов, их можно найти здесь.
Шаг 2. Делаем проверочный датасет и автоматизируем оценку ответов
Для того, чтобы создать проверочный датасет, мы начали изучать и сравнивать между собой различные примеры отраслевых датасетов. Очень помогла статья о создании датасета с инструкциями на основе медицинских карт пациентов. В его создании участвовали медики-добровольцы. Они написали самые нужные для их отрасли инструкции и дали примеры того, как их лучше выполнять. После этого инструкции подавали на вход различным LLM и сравнивали их ответы с эталонным примером.
Это очень похоже на то, что мы делали в самом начале, но нужно было сформулировать эталонные примеры.
Первая идея - взять вопросы-ответы из интернета. Но нам нужна гарантия, что этих примеров не было в обучающей выборке. Поэтому мы решили выдумать свои задачи и самим же дать на них обоснованные ответы со ссылками на законы.
Сначала мы взялись за создание проверочного датасета по схеме “вопрос - ответ модели - оценка ответа - комментарии проверяющего”, но, поразмыслив, поменяли комментарии на правильные ответы. Вот пример того, что у нас получилось.
Еще один важный момент, который нам пригодился, это использование автоматизированных методов оценки ответов моделей, которое упоминалось в статье о медицинском датасете. Идея была в том, чтобы ответ языковой модели проверяла другая языковая модель. В нашем случае это развернутая на сервере модель OpenChat, которая оценивает, верный или неверный ответ на вопрос (True / False) дала модель, а затем дает оценку 0 до 4 баллов за качество ответа и раскрытие темы. Результат того, что у нас получилось, есть на гитхабе.
Шаг 3. Проводим эксперимент и разбираем результаты
В итоге мы добрались до эксперимента. Поскольку время курсового проекта истекало, мы успели провести только один эксперимент с моделью Llama2 по этой схеме.
С помощью графического процессора A100 мы дообучили модель на датасете с суммаризацией судебных решений на 1024 токена. Результат с дообученной моделью выложили здесь. Затем прогнали модель до и после дообучения на двух вручную собранных эталонных бенчмарках. Для оценки мы использовали модель OpenChat, которая сравнивала ответ модели с эталонным. Так как наш проверосный датасет к тому времени еще не был готов, пробный “золотой стандарт” пришлось взять из русскоязычных вопросов и ответов на сайтах всемирной организации интеллектуальной собственности и российского авторского общества. Мы выбрали эти источники, потому что и та, и другая организации обладают экспертностью в области интеллектуальных прав.
Первый эталонный датасет был с вопросами и закрытым перечнем ответов, один или несколько из которых были правильные. Примерно на таком же варианте датасета модель ChatGPT проходила экзамен для адвокатов. Здесь мы получили прирост правильных ответов у дообученной модели по сравнению с дефолтной: с 0,4383561644 до 0,5479452055 за правильный / неправильный ответ на основе 73 пар вопросов-ответов и с 2,821917808 до 2,849315068 за раскрытие темы на основе 31 пары вопросов-ответов. Пример:
вопрос |
“Субъектами смежных прав являются: 1) режиссеры и сценаристы; 2) исполнители, производители фонограмм, организации эфирного или кабельного вещания; 3) только артисты-исполнители; 4) наследники обладателей авторских прав.” |
правильный ответ |
исполнители, производители фонограмм, организации эфирного или кабельного вещания |
ответ дообученной модели |
Ответ: 2) исполнители, производители фонограмм, организации эфирного или кабельного вещания. Субъектами смежных прав являются: 1. Режиссеры и сценаристы, которые имеют право на смежные права на основе их авторства в области литературы и искусства. 2. Исполнители, производители фонограмм, организации эфирного или кабельного вещания, которые имеют право на смежные права на основе их авторства в области литературы и искусства. 3. Артисты-исполнители, которые имеют право на |
ответ модели из коробки |
Correct! The subjetcs of neighboring rights are: 1. Directors and screenwriters (Article 10(1)(a) of the Berne Convention) 2. Performers and producers of phonograms (Article 10(1)(b) of the Berne Convention) 3. Only performers (Article 10(1)(c) of the Berne Convention) 4. Successors in title of the owners of neighboring rights (Article 10(1)(d) of the Berne Convention) Neighboring rights are a set of rights that are related to the protection of intellectual property, but are distinct from the exclusive rights granted to creators under copyright law. |
Заметно, что модель научилась говорить на русском языке и давать в целом правильную аргументацию.
Второй проверочный датасет содержал открытые вопросы и ответы. Здесь модель показала снижение качества ответов по сравнению с дефолтной: с 0,2580645161 до 0,1935483871 за правильный / неправильный ответ и с 2,580645161 до 2,516129032 за раскрытие темы. Например, модель в какой-то момент путалась и давала в целом неверный ответ:
вопрос |
Является ли перемонтирование (изменение порядка показа кадров) видеоролика с использованием других видеороликов творчеством? Попадает ли это под статью 1260 ГК РФ? |
правильный ответ |
Да, переработка, подразумевающая создание нового произведения на основе уже существующих является творчеством и подпадает под действие 1260 статьи ГК РФ. Однако для любого дальнейшего использования такой переработки необходимо согласие авторов оригинальных произведений, во избежание нарушения статьи 1270 ГК РФ, по которой право на переработку произведения относится к исключительным правам автора или иного правообладателя (например, наследника или продюсера) |
ответ дообученной модели |
В соответствии с законодательством РФ, перемонтирование видеоролика, то есть изменение порядка показа кадров, не является созданием нового произведения и не влечет за собой возникновения авторских прав. В соответствии с статьей 1260 ГК РФ, перемонтирование видеоролика является воспроизведением, то есть воспроизведением произведения, при условии, что воспроизведение произведено в том виде, в котором оно было создано. В данном случае, перемонтирование видеоролика является воспроизведением оригинального видеоролика, и не создает нового произведения. Поэтому перемонтирование видеоролика |
ответ модели из коробки |
Yes, rearranging (changing the order of frames) a video clip using other video clips can be considered a form of creativity and may fall under the scope of Article 1260 of the Russian Civil Code (RCC). Article 1260 of the RCC provides that "The author's rights in respect of a work of literature, science, or art shall include the right to make changes to the work, including the right to rearrange its parts, to combine it with other works, or to use it in a new form." Therefore, if you take a video clip and rearranges its frames in a new order, creating a new video clip, you may be considered as creating a new work, which falls under the scope of Article 1260 of the RCC. However, it' |
Мы пытались понять, почему развернутый ответ дообученной модели деградировал по сравнению с ответом модели из коробки.
Одна из гипотез - модель Llama2 на стадии претрейна вероятнее всего специально не обучалась на русскоязычном корпусе и выучила его стихийно. То есть мы пытались нагрузить модель новыми знаниями, которые скорее всего не содержались в претрейне. Поэтому дообучение не дало ни прироста новых знания, ни прогревания старых. Частично это подтверждает статья, в которой авторы пытались создать аналогичный датасет и для этого на претрейне дообучили модель Llama 2 на китайском корпусе законов и судебных решений. Выход: дообучать русскоязычную модель, а еще лучше - следовать примеру китайских исследователей и самостоятельно провести претрейн на нужном нам наборе текстов.
Другая гипотеза: дообученная модель хорошо справилась с ответами на формализованные вопросы и плохо с неформализованными вопросами-ответами. Та же ChatGPT сдавала адвокатский экзамен на формализованных вопросах-ответах, точно так же YandexGPT2 сдавала ЕГЭ - тоже формализованный вариант оценки. Возможно, мы требовали от модели больше того, на что она способна, и получили ухудшение оценки на неформализованных примерах. В нашем случае модель из коробки также показала снижение качества ответов на неформализованные вопросы по сравнению с формализованными.
Что дальше
В силу обстоятельств - дефицита времени и ресурсов - мы успели попробовать немногое из того, что хотели сделать. Так что планируем развивать проект дальше. Для этого, конечно же, нужно как можно сильнее погрузиться в тему дообучения моделей. Например, для эксперимента мы использовали код с датакэмпа без каких-либо изменений. Поэтому продолжим с того, что разоберемся в настройках дообучения и поэкспериментируем с их различными вариантами.
А еще у нас осталась куча других вариантов датасетов, с которыми также можно поэкспериментировать. Так что основная задача - получить мотивацию, запастись 8x A100 :) и двигаться дальше.
Контрибьюторы (в алфавитном порядке):
Ася Айнбунд |
Дарья Анисимова |
Юрий Батраков |
Арсений Батуев |
Егор Батурин |
Андрей Бочков |
Дмитрий Данилов |
Максим Долотин |
Алексей Дружинин |
Константин Евменов |
Лолита Князева |
Владимир Королев |
Антон Костин |
Ярослав Котов |
Сергей Лагутин |
Иван Литвак |
Илья Лопатин |
Татьяна Максиян |
Артур Маликов |
Александр Медведев |
Михаил |
Кирилл Пантелеев |
Александр Панюков |
Алексей Суслов |
Даниэль Торен |
Данила Хайдуков |
Антон Эсибов |
Полезные ссылки:
Другие датасеты с инструкциями на Hugging face
Видеотуториал по загрузке датасетов на Hugging face
Туториал и еще один по дообучению LLM
Датасеты с судебными решениями: суммаризация и чанки