Недавно у меня появилась возможность прочитать книгу Себастьяна Рашки «Строим LLM с нуля», и, начав читать, я просто не мог её отложить.

Эта книга увлекательно сочетает исчерпывающую теорию, практическую реализацию кода и прекрасно и доходчиво объясняет одну из самых актуальных тем в области современного искусственного интеллекта: большие языковые модели (LLM). Как человек, который любит разбираться в тонкостях моделей ИИ, я считаю эту книгу настоящей жемчужиной. Ее обязательно нужно прочитать всем, кто серьезно интересуется LLM. Хочу отметить, что я никак не связан с автором или издателем; эта рецензия является исключительно отражением моего восхищения содержанием книги.

Почему эта книга выделяется на фоне других

1. Исчерпывающий охват материала: Рашка мастерски освещает все важные этапы, необходимые для построения LLM с нуля. Его структурированный подход ведет вас от самых основ работы с текстовыми данными до сложных тем предобучения и тонкой настройки моделей. Книга затрагивает как теоретические концепции, так и практическое программирование, что делает ее неоценимой как для начинающих, так и для опытных практиков.

2. Ясность объяснений: Особенностью этой книги является то, как Рашка излагает сложные концепции в очень доступной форме. Будь то тонкости механизмов внимания или математика, лежащая в основе самообучения, каждая идея четко разбита на части, благодаря чему даже сложные темы становятся понятными. Ясность изложения удерживает внимание читателя, а пошаговый подход Рашки гарантирует, что вы не запутаетесь в тексте, независимо от уровня ваших знаний.

3. Математика и теория: Прелесть этой книги заключается в балансе между теоретическими и практическими знаниями. Рашка не уклоняется от объяснения математики, лежащей в основе LLM, но представляет концепции таким образом, что даже те, кто имеет минимальные математические знания, могут их понять. Такие концепции, как механизмы внимания, нормализация слоев и архитектура трансформера, подкреплены подробными математическими объяснениями.

4. Листинги кода и практическая реализация: Одна из самых полезных особенностей этой книги — практический подход к созданию LLM. Каждая глава содержит множество практических примеров кода, в основном на Python и PyTorch, которые демонстрируют, как реализовать только что освоенную теорию. Рашка призывает читателей писать код вместе с ним, чтобы они не просто пассивно воспринимали материал, а активно с ним взаимодействовали.

5. Пояснительные диаграммы: Рашка использует поразительно четкие и подробные диаграммы для иллюстрации работы различных компонентов LLM, таких как самовнимание и слои трансформера (transformer block). Эти схемы наглядно демонстрируют поток данных через модели и то, как каждая часть вносит вклад в целое, что помогает углубить понимание.

6. Сбалансированный путь изучения: Кривая обучения в книге сделана довольно пологой, что позволяет читателям постепенно наращивать свои знания, прежде чем переходить к более сложным темам. Независимо от того, знакомы ли вы с глубоким обучением или только начинаете изучать эту тему, вы обнаружите, что у Рашки переход от простых тем к сложным сделан плавно и логично, что позволяет легко следовать за текстом, не чувствуя себя перегруженным.

Резюме по главам

1. Знакомство с большими языковыми моделями: Книга начинается с фантастического введения в большие языковые модели. Рашка ясно объясняет, что такое LLM, почему они стали так важны сегодня и чем отличаются от традиционных подходов к машинному обучению. В этой главе также представлена архитектура трансформера, которая закладывает основу для остальной части книги.

2. Работа с текстовыми данными: В этой главе Рашка рассказывает обо всем, что нужно знать об обработке текстовых данных, от токенизации до встраивания. Он объясняет встраивание слов, методы токенизации (такие как кодирование пар байтов) и техники создания встраивания токенов таким образом, что эти важные этапы предварительной обработки становятся доступными и легкими для понимания.

3. Программирование механизмов внимания: Механизм внимания лежит в основе LLM, и Рашка дает невероятно понятное объяснение того, как он работает. Он знакомит читателей с реализацией самовнимания, причинного внимания и многоголового внимания в коде. Примеры на Python разбивают сложности на составляющие, показывая, как эти механизмы являются основой для генерации высококачественных текстовых результатов.

4. Создание GPT-подобной модели для генерации текста с нуля: В этой главе происходит волшебство. Рашка поможет вам создать модель, похожую на GPT, с нуля. От реализации блоков трансформера до генерации текста — эта глава наполнена фрагментами кода и практическими советами. В ней также обсуждаются нормализация слоев и сокращенные соединения для обеспечения эффективного обучения.

5. Предварительное обучение на неразмеченных данных: Рашка объясняет процесс предобучения, включая задачи по прогнозированию следующего слова и оценку сгенерированного текста. В этой главе разъясняются вычисления потерь, используемые во время предобучения, и предоставляются практические инструменты для оценки эффективности работы вашего LLM. Читатели также узнают о стратегиях генерации текста, таких как контроль случайности с помощью масштабирования температуры и выборки top-k.

6. Тонкая настройка по классификации: разобрав предобучение, Рашка объясняет, как настроить модель GPT для задач классификации текста. В этой главе рассматривается видоизменение архитектуры модели для классификации, подготовка помеченных наборов данных и оценка производительности модели. Сопутствующий код показывает, как добавить головку классификации и вычислить точность и потери, что упрощает понимание и применение концепций.

7. Тонкая настройка по инструкциям: В этой главе основное внимание уделяется тонкой настройке инструкций, когда модель обучается выполнять определенные инструкции (например, составлять резюме или отвечать на вопросы). Рашка объясняет, как организовать данные инструкций в пакеты для обучения и загрузить предобученные веса LLM, чтобы точно настроить модель для задач, основанных на инструкциях. Практические примеры на Python демонстрируют, как создавать загрузчики данных и оценивать ответы модели.

8. Приложения (от А до Д): В приложениях представлены дополнительные ресурсы, в том числе введение в PyTorch, ссылки на дополнительную литературу и решения упражнений, приведенных в книге. Особенно полезно приложение, посвященное LoRA (Low-Rank Adaptation), в котором подробно объясняется эффективная настройка параметров.

Наконец…

 «Строим LLM с нуля» Себастьяна Рашки, несомненно, является одним из лучших ресурсов для всех, кто интересуется пониманием и внедрением LLM. Сочетание глубоких теоретических объяснений, прекрасно составленных диаграмм, практических примеров кодирования и понятного изложения делает эту книгу обязательной для чтения энтузиастами, исследователями и практиками в области искусственного интеллекта.

Независимо от того, являетесь ли вы профессионалом в области машинного обучения, желающим углубить свои знания о LLM, или новичком, заинтересованным в изучении этой области, книга Рашки предоставит вам все необходимое для начала создания и настройки собственных моделей. Ясность, с которой Рашка разъясняет сложные идеи, и его практический подход к программированию гарантируют, что вы обретете уверенность и навыки, необходимые для применения этих концепций в реальных приложениях.

Я настоятельно рекомендую эту книгу всем, кто серьезно настроен освоить искусство LLM. Это книга, которую обязательно к прочтению, и, начав ее читать, вы не сможете ее отложить!

Приобрести книгу «Строим LLM с нуля» можно на нашем сайте.

Для Хаброжителей скидка 35% по купону — LLM