🤖 Orientation des activations pour une fidélité contextuelle : Guide complet pour mettre en œuvre ContextFocus 🚀

Table des matières

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Vidéo par 3Blue1Brown

Introduction

Dans ce guide, nous allons explorer la mise en œuvre de “ContextFocus”, une technique présentée dans le papier Activation Steering for Contextual Faithfulness in Large Language Models publié par des chercheurs d’Alibaba Cloud. Cette méthode améliore la conscience du contexte et la fidélité des grands modèles linguistiques (LLMs) en orientant leurs états d’activation vers des parties plus pertinentes de l’entrée contextuelle, ce qui améliore la cohérence des sorties du modèle avec le texte environnant.

ContextFocus utilise des techniques d’apprentissage automatique telles que l’optimisation basée sur les gradients pour affiner les activations internes du modèle en fonction des exigences spécifiques de la tâche. En procédant ainsi, il aborde un problème critique dans les LLMs : générer des réponses fidèles au contexte donné sans être excessivement répétitives ou génériques.

Comprendre et mettre en œuvre ContextFocus non seulement renforce notre compréhension des techniques avancées des LLM, mais ouvre également la voie au développement d’applications plus sophistiquées pour les tâches de traitement du langage naturel telles que les chatbots, la génération de contenu et l’analyse de sentiment.

Prérequis

Pour suivre ce guide, assurez-vous d’avoir installé :

  • Python 3.10+
  • PyTorch [6] >= 2.0.0
  • transformers [7] >= 4.26.0
  • pandas >= 1.5.0

Installez ces paquets à l’aide de pip :

pip install torch>=2.0.0 transformers>=4.26.0 pandas>=1.5.0

Étape 1 : Configuration du projet

Créez un nouvel environnement Python et structurez votre répertoire de projet. Initialisez les fichiers et dossiers nécessaires pour votre projet.

Pour ce tutoriel, nous utiliserons les bibliothèques torch, transformers de Hugging Face et pandas. Créez un environnement virtuel pour éviter les conflits avec d’autres projets ou les packages installés système-large.

# Setup Python virtual environment
python3 -m venv contextfocus_env
source contextfocus_env/bin/activate

pip install torch>=2.0.0 transformers>=4.26.0 pandas>=1.5.0

Étape 2 : Mise en œuvre principale

Le cœur de ContextFocus réside dans la modification des états d’activation du modèle pour qu’ils reflètent mieux l’entrée contextuelle. Nous allons atteindre cela en mettant en œuvre une version simple d’orientation des activations à l’aide de l’optimisation basée sur les gradients.

Tout d’abord, importez les bibliothèques nécessaires et chargez un modèle de langage pré-entraîné.

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Load tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("alibaba/ContextFocus")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("alibaba/ContextFocus")

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)

def preprocess_input(context, task_prompt):
    """
    Tokenizes the input context and task prompt.

    :param context: The original context for which we want to steer activations

    :param task_prompt: The task-specific prompt used to guide activation steering

    :return: tokenized context and task prompt
    """

    # Combine context and task prompt into a single string

    input_text = f"{context}\n{task_prompt}"

    return tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device)

# Example usage:
context = "The weather is quite nice today."
task_prompt = "Describe the weather."
inputs = preprocess_input(context, task_prompt)

Ensuite, nous devons définir une fonction qui effectuera l’orientation des activations. Cela implique le calcul des gradients et leur application par rétropropagation.

def activate_steering(inputs):
    """
    Performs activation steering to enhance contextual faithfulness.

    :param inputs: Preprocessed input tensors

    :return: modified model outputs reflecting steered activations
    """

    # Forward pass through the model to get logits
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)

    # Calculate gradients for specific parts of context based on task prompt
    loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    target_output_ids = inputs['input_ids'](#).tolist()[1:]  # shift right by one
    shifted_outputs = outputs.logits[:, :-1]                 # shift left by one

    loss = loss_fn(shifted_outputs.view(-1, shifted_outputs.size(-1)), torch.tensor(target_output_ids).to(device))

    # Backpropagate the calculated loss to steer activations
    model.zero_grad()
    loss.backward(retain_graph=True)

    return outputs

# Example usage:
outputs = activate_steering(inputs)

Étape 3 : Configuration

Nous pouvons améliorer notre mise en œuvre en ajoutant des options de configuration qui permettent aux utilisateurs de régler certains aspects de l’orientation des activations, tels que le taux d’apprentissage pour la rétropropagation ou les pondérations spécifiques pour différentes parties du contexte d’entrée.

def configure_steering(steer_config):
    """
    Configures parameters for performing activation steering.

    :param steer_config: A dictionary containing configuration options like learning rate and loss weighting

    :return: None (modifies model state)
    """

    # Apply configurations to model optimizer or loss function here

# Example usage:
config = {
    "learning_rate": 1e-5,
}

configure_steering(config)

outputs = activate_steering(inputs)  # Now uses the configured settings

Étape 4 : Exécution du code

Pour exécuter votre mise en œuvre, assurez-vous que toutes les dépendances nécessaires sont installées et créez un fichier de script principal qui comprend des appels à preprocess_input, activate_steering (avec l’application éventuelle de la configuration), puis imprimer les sorties modifiées du modèle résultantes.

Exemple d’exécution :

python main.py
# Output expected:
# > The model's logits for the given input context, now steered towards higher contextual faithfulness.

Étape 5 : Conseils avancés

Pour une utilisation plus avancée de ContextFocus :

  1. Formation du modèle personnalisé : étendez cette mise en œuvre pour qu’elle fonctionne avec des modèles personnalisés formés sur des ensembles de données ou des tâches spécifiques.
  2. Ajustement fin [2] Hyperparamètres : expérimenter avec différentes options de configuration et hyperparamètres pour un meilleur ajustement de la performance.
  3. Intégration de fonctionnalités supplémentaires : incorporez des fonctionnalités telles que la visualisation de l’attention ou les cartes d’activation à des fins de débogage.

Résultats

Après avoir exécuté votre code, vous devriez voir des sorties de modèle améliorées qui reflètent une fidélité contextuelle accrue.

Sources

Ce guide est basé sur des sources fiables et vérifiées au moment de la publication. Veuillez consulter les sources originales pour obtenir les informations les plus récentes.

Sources vérifiées au moment de la publication.