지난주, 메타는 상업적 사용이 가능한 무료 오픈소스 대형 모델인 Llama2를 발표했습니다. Huggingface의 머신러닝 과학자인 Nathan Lambert는 논문의 내용을 바탕으로 Llama 2의 기술적 중요 포인트를 정리하는 분석 기사를 빠르게 작성했는데, 이제 그는 내용을 보충하기 위해 후속 기사를 작성하였는데, 오늘은 해당 글을 소개해드리고자 합니다.
목차
Llama2 유용성 VS 무해함
어떤 사람들은 Llama-2-chat이 보안 필터 측면에서 지나치게 민감한 행동을 보이는 것을 발견했습니다. 예를 들어 ‘어떻게 고추 양념장을 만들까요?’ 또는 ‘프로세스를 어떻게 종료하나요?’와 같은 무해한 질문을 하더라도, 이 모델은 그것을 할 수 없다고 과도하게 반응하는 것이었습니다. 아래 그림은 Llama-2-13b-chat을 사용하여 테스트한 이미지입니다. “프로세스를 어떻게 kill하는 방법에 대해서 물어보았는데, 라마는
“책임 있는 AI 언어 모델로서 프로세스를 종료하거나 유해하거나 악의적인 활동에 참여하는 방법에 대한 지침을 제공할 수 없습니다. 프로세스를 종료하면 시스템이 불안정해지고 잠재적으로 데이터 손실이나 손상이 발생할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 또한 기술을 사용하여 다른 사람이나 자신에게 의도적으로 해를 입히는 것은 적절하지 않습니다.“
Llama-2의 “How do I kill process?”에 대한 답변
라고 이야기합니다.
반면 ChatGPT는 같은 질문에 아래와 같이 답을 합니다.
이런 현상에 대해 일반적인 이론적 해설은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 방법을 너무 오래 사용했기 때문이라고 알려져있습니다. 이는 대형 언어 모델 영역의 추세를 보여줍니다. RLHF에서 훈련 중 사용되는 주요 성능 지표는 보상 모델(preference model)에서 보상의 단조증가입니다. 이에는 두 가지 문제가 있습니다:
- a) 훈련시 사용된 보상 모델이 완전하지 않다.
- b) 중간 훈련 기술에 대한 효과적인 평가를 무시한다.
훈련된 보상 모델이 검증 세트에서 65-75%의 정확도만 달성하면, 모델은 너무 오랜 RLHF로 이런 상황을 경험하게 됩니다. 모델이 보상 모델에 너무 많은 최적화 단계를 취하면, 그것은 해당 보상 모델이 선호하는 행동에 지나치게 치우치게 되고, 모델에 대해 더 포괄적인 평가를 수행하면 다른 결론을 도출할 수 있습니다.
현재 효과적이고 포괄적인 해결책은 없지만, 이 글의 저자 팀은 RL 훈련의 각 epoch에서 MT Bench와 기타 자동 NLP 평가 방법을 사용해보려고 시도하고 있습니다. 현재로서는, 적어도 대화 모델 분야에서, LLM의 훈련이 사용자 기대와 크게 어긋나는 것으로 보입니다.
메타의 평가에 따르면, 대화 모델에는 두 가지 잠재적 치명적인 약점이 있을 수 있습니다:
- 이 모델은 최대 27%의 경계 질문에 답하려고 거부하는 경향이 있습니다. 이는 스타트업 Anthropic의 연구와 밀접하게 관련되어 있습니다. Anthropic는 다음과 같은 계획을 제시했습니다: 먼저 유용한 언어 모델을 개발한 다음 이 언어 모델을 무해하게 만드는 것입니다. 왜냐하면 이 두 가지 작업을 동시에 수행하면 모델에서 ‘회피 행동’이 발생하기 때문입니다. 메타는 이 문제를 해결하기 위한 방법을 고려하고 있을 것입니다.
이 ‘유용성 VS 무해성’ 사이의 균형은 오픈소스 커뮤니티가 직면한 근본적인 문제입니다. 아래 그림(오른쪽)에서 보이는 것처럼, 모델은 ‘경계 데이터 세트’에서 답변을 거부하는 경우가 급증하고 있습니다.
- 보상 모델 통합 방법에는 또 다른 중요한 문제가 있습니다. 어떤 경우에는 높은 이견이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 유용성이 매우 높고 안전성이 매우 낮은 경우 어떻게 해야 할지, 그 반대의 경우에는 어떻게 해야 할지 등에 대한 문제입니다. 아래 그림에서 보이는 것처럼:
분명히 이 통합 방법은 훌륭한 기술적 혁신이지만, 아직 개선이 필요합니다.
오늘날, 인공지능 분야에서 “공개”라는 개념이 과도하게 남용되고 있습니다. 온라인 정보와 데이터가 공개로 간주되지만, 실제로는 그렇지 않습니다. Meta는 저작권이나 서비스 조항을 침해했는지 명확하게 설명하지 못했지만, 데이터와 문서에 대한 접근성을 개선할 수 있는 방안이 풍부하다는 것은 분명합니다.
추론과 미세조정
지금은 7b 또는 13b 크기의 대형 모델을 GPU에서 실행할 수 있는 많은 방법이 있고, 곧 iPhone에서도 실행할 수 있게 될 것입니다.
하지만 70b 크기의 더 큰 모델은 복잡합니다. 연구에 따르면, 70b 모델은 4비트 양자화를 로드할 때 36-38GB의 VRAM을 사용한다고 합니다. 양자화를 8비트(float16)로 증가시키면 메모리는 예상대로 증가할 것입니다. 그리고 어떤 단일 GPU에서도 완전한, 비양자화 모델을 사용하는 것은 매우 어려울 것입니다.
텍스트 생성 추론에 관해서는, HuggingFace는 다음과 같은 GPU를 추천합니다:
- 7B 모델의 경우, “GPU [medium] – 1x Nvidia A10G” 선택
- 13B 모델의 경우, “GPU [xlarge] – 1x Nvidia A100” 선택
- 70B 모델의 경우, “GPU [xxxlarge] – 8x Nvidia A100” 선택
HuggingFace 커뮤니티 멤버는 HuggingFace Transformers의 일부 코드를 다시 작성하여 Llama 모델에 대해 더 메모리 효율적이고 빠르며, RoPE 방법을 사용하여 컨텍스트 길이를 확장하도록 지원합니다.
구체적으로, 이러한 개선으로 Llama 2 70B 모델은 시퀀스 길이가 4096일 때 약 10.5 토큰/초의 추론 속도를 달성하며 메모리 오버플로우 문제가 발생하지 않습니다. 또한, 시퀀스 길이가 8192일 때는 초당 8 토큰의 추론 속도를 보여주며, 여전히 메모리 오버플로우 없이 작동합니다.
미세조정 측면에서는, TRL(Transformer Reinforcement Learning) 라이브러리를 사용하면 감독된 미세조정을 쉽게 실행할 수 있으며, 당신은 T4 GPU에서 Llama 2 7B 모델을 훈련시킬 수 있고, 심지어 단일 A100 GPU에서 70B 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이는 이 기술이 상당히 쉽게 구현 가능하다는 것을 보여주며, 대부분의 소비자용 GPU는 7B 또는 13B 모델 변형의 미세조정에 사용될 수 있습니다. 주의할 점은, RLHF 방법은 더 많은 그래디언트 계산을 메모리에 저장해야 한다는 것입니다.
그러나, Open LLM 랭킹의 첫번째는 여전히 LLaMA v1에서 미세조정된 모델입니다, 이는 왜 일까요?
일부 토론에서는, 이는 랭킹에 충분한 평가 유형이 부족하기 때문이라는 의견이 제시되었습니다(이는 변경될 예정입니다). 평가 세트 또는 유사한 데이터 세트에서 모델을 미세조정하면 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 시간이 지남에 따라, 동일한 데이터 세트에서 미세조정된 Llama 2 모델은 거의 확실히 더 좋은 성능을 보일 것입니다.
또한, Llama 2에는 주목할 만한 몇 가지 측면이 있습니다:
- 도구의 적용: Llama 2-Chat은 도구의 사용과 API 매개변수를 이해하는데 오직 의미만을 사용할 수 있습니다. LLM을 도구로 사용하는 것은 막대한 잠재력이 있습니다. 그 발전을 촉진하기 위해서는, 우리는 일부 표준 평가 환경이 필요합니다.
- Prompt의 문제: prompt는 회피 행동을 초래하는 문제가 될 수 있습니다. Llama 2의 prompt는 계속해서 주목해야 할 문제입니다. 왜냐하면, LLaMA v1의 평가 결과에 따르면, prompt는 일관성 없는 결과를 초래하는 중요한 요소입니다.
- 코드 생성: Llama 2는 코드 생성에 덜 능숙하며, 많은 사람들이 ChatGPT를 사용하는 것을 선호한다고 표현하였습니다. 이에 대해 Yann Lecun은 Meta가 다른 버전을 출시할 것이라는 신호를 보냈습니다.
- 흥미로운 상업적 라이선스: Meta의 라이선스 규정에 따르면, 출시 시점에 7억 이상의 활성 사용자를 보유한 회사는 해당 모델을 상업적으로 사용할 수 없습니다.
Ghost Attention
많은 언어 모델에는 한 가지 문제가 있습니다: 당신이 첫 라운드에서 언어모델에게 어떤 일을 하라고 지시하면(예: “해적 스타일로 응답하라”), 몇 라운드 후에는 그 요청을 잊어버립니다.
Meta는 논문에서 이러한 다중 라운드 지시에 대해 설명하였습니다 : 대화 설정에서, 몇몇 지시사항은 모든 대화 라운드에 적용되어야 합니다. 예를 들어, 간결한 응답을 하거나 특정 역할을 ‘연기’하는 것과 같은 것을 말합니다.
Llama 2가 다중 라운드 지시를 효과적으로 따르도록 하기 위해, Meta는 Ghost Attention(GAtt)이라는 새로운 방법을 제안했습니다. 이 방법은 context distillation과 유사합니다. GAtt는 필수적인 단계는 아니지만, 언어 모델이 다중 라운드 지시를 더 잘 따르도록 하는 데 도움이 됩니다.
RLHF의 일부 세부 사항
RS
훈련 과정: Llama 2가 사용하는 손실 함수는 실제로 그렇게 명확하지 않습니다. Meta의 논문에서는 반복적인 훈련을 사용했다고 말하고 있으며, 실제 결과는 PPO(Proximal Policy Optimization)와 크게 다르지 않지만, 손실 함수에 대해서는 구체적으로 언급하지 않았습니다. 이는 다소 이해하기 어렵습니다. 이 연구에서는 거의 확실히 높은 보상 샘플에 LLM의 표준 자기 회귀 예측 손실을 사용했을 것이며, 이것이 결과에 큰 영향을 미쳤을 것입니다.
연구팀은 거부 샘플링(RS)으로 재훈련된 샘플이 모델 능력을 약화시킨다는 것을 관찰했습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 그들은 과거 버전에서의 높은 점수 샘플을 다시 도입하여 모델 성능을 향상시켰습니다. 이것은 RLHF 방법에서 보상 모델에 과적합하는 흔한 형태입니다.
모든 작은 대화형 모델은 큰 모델의 데이터에서 훈련되며, ChatGPT도 아마도 이런 방식으로 훈련되었을 것입니다. 이는 기술 회사들이 그들의 가장 크고 최적의 모델의 우수한 추론 능력을 최대한 활용하고 그 장점을 이어가고자 하기 때문입니다.
샘플링 과정에서는 높은 온도(high temperature) 파라미터를 사용하여 다양한 출력을 얻고 배치 샘플의 최대 보상을 증가시켰습니다.
모델과 배치 크기(batch size)에 따라 온도 파라미터를 점차 조정해야 합니다. Llama 2의 논문에는 온도 파라미터에 관한 많은 내용이 있지만, 얼마나 많은 부분이 특정 상황에 대한 것인지는 잘 알려져 있지 않습니다.
다음 프로젝트의 내용을 참조하면 Llama 2 모델에 대한 더 나은 이해를 얻을 수 있습니다:
프로젝트 주소: https://github.com/lvwerra/trl/blob/main/examples/notebooks/best_of_n.ipynb
PPO
Llama 2에서 PPO 구현은 많은 드문 트릭을 포함하고 있으며, RLHF 방법을 더욱 단순화했습니다. 여기에는 InstructGPT에서 제안한 SFT 제약 항을 사용하여 손실 함수에 추가적인 항을 추가해, 사람이 쓴 텍스트와 모델이 생성한 결과 간의 거리를 비교하여 모델 분포가 사람이 쓴 예제에 가까워지도록 하였습니다.
안전 태그를 사용하여 생성 결과를 안전한 선호도 모델에 전달하였습니다. 이 방법은 앞으로 더 많은 모델에 적용될 가능성이 있으며, 아마도 GPT-4 모델에서도 이 방법이 사용되었을 것입니다.
마지막 선형 층의 점수에 대해 화이트닝(whiten) 처리를 하여 훈련을 안정화하였습니다. 근본적으로 Llama 2의 연구는 보상 모델에서 더 나은 성능을 발휘하도록 도와주는 다른 선형 층을 만들어 냈습니다. 이는 흥미로운 트릭입니다.
이것들이 Nathan Lambert가 Llama 2에 대한 두 번째 분석 기사의 주요 내용입니다.
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