Construyendo y entrenando modelos de lenguaje grandes para código Un análisis en profundidad de StarCoder
Construcción y entrenamiento de grandes modelos de lenguaje para código un análisis exhaustivo de StarCoder
Introducción
¡Hola, entusiastas de la tecnología! Hoy, estoy emocionado de llevarte en un viaje a través del fascinante mundo de la construcción y entrenamiento de grandes modelos de lenguaje (LLMs) para código. Nos sumergiremos en las complejidades de un modelo notable conocido como StarCoder, que forma parte del proyecto BigCode—una iniciativa abierta en la intersección de la IA y el desarrollo de código.
Antes de comenzar, me gustaría agradecer a Loubna Ben Allal, ingeniera de aprendizaje automático de Hugging Face, por su sesión de “Data Hour” sobre ‘Construcción de Grandes Modelos de Lenguaje para Código’, en la cual se basa este artículo. ¡Ahora, prepárate y exploremos la magia detrás de esta tecnología de vanguardia!
Objetivos de Aprendizaje:
- Comprender prácticas abiertas y responsables en la programación de IA a través de la colaboración BigCode, enfatizando la transparencia y el desarrollo ético.
- Comprender los conceptos esenciales del entrenamiento de LLMs: selección de datos, elección de arquitectura y paralelismo eficiente, utilizando frameworks como Megatron-LM.
- Explorar la evaluación de LLMs a través de referencias como HumanEval, facilitada por el conjunto de evaluación BigCode, permitiendo una comparación efectiva de modelos.
- Descubrir la integración práctica de LLMs en entornos de desarrollo utilizando herramientas como extensiones de VS Code, alineándose con la utilización ética de la IA.
Desatando el Poder de los Grandes Modelos de Lenguaje para Código
Entonces, ¿de qué se trata todo este revuelo acerca de los grandes modelos de lenguaje? Bueno, son como magos virtuales de la codificación que pueden completar fragmentos de código, generar funciones enteras e incluso proporcionar ideas para corregir errores, todo basado en descripciones en lenguaje natural. Nuestra estrella del espectáculo, StarCoder, presume de asombrosa capacidad de completar código con sus impresionantes 15.5 mil millones de parámetros y prácticas de IA responsables.
Curación y Preparación de Datos: El Pilar del Éxito
Bien, hablemos de la salsa secreta: la curación de datos. Nuestro viaje comienza con el conjunto de datos The Stack, una recopilación masiva de código de GitHub que abarca más de 300 lenguajes de programación. Sin embargo, la cantidad no siempre supera la calidad. Seleccionamos meticulosamente 86 lenguajes relevantes, priorizando la popularidad y la inclusión al tiempo que eliminamos los lenguajes obsoletos.
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Pero aquí está el truco: terminamos con solo unos 800 gigabytes de código en 80 lenguajes de programación después de una limpieza exhaustiva. Eliminamos archivos generados automáticamente y duplicados a través de un proceso llamado deduplicación, asegurando que el modelo no memorice patrones repetidos. Esto redujo la cantidad de datos pero mejoró la calidad del conjunto de datos, allanando el camino para un entrenamiento efectivo.
Tokenización y Metadatos para el Entrenamiento: Descifrando el Código
¡Siguiente paso, la tokenización! Convertimos nuestros datos de texto limpio en entradas numéricas que el modelo pueda entender. Para preservar los metadatos como el repositorio y los nombres de archivo, agregamos tokens especiales al inicio de cada fragmento de código. Estos metadatos son como un mapa para el modelo, guiándolo sobre cómo generar fragmentos de código en diferentes lenguajes de programación.
También nos volvimos ingeniosos con cosas como problemas de GitHub, confirmaciones de git y cuadernos de Jupyter. Todos estos elementos se estructuraron con tokens especiales para darle contexto al modelo. Estos metadatos y formato jugarían un papel crucial más adelante en el rendimiento y ajuste fino del modelo.
Elecciones de Arquitectura para StarCoder: Alcanzando Nuevas Alturas
La arquitectura de StarCoder es una obra maestra de elecciones de diseño. Apuntamos a la velocidad y la rentabilidad, lo que nos llevó a optar por 15 mil millones de parámetros—un equilibrio entre potencia y practicidad. También adoptamos la atención multi-consulta (MQA), una técnica que procesa de manera eficiente lotes más grandes de datos y acelera el tiempo de inferencia sin sacrificar calidad.
Pero la innovación no se detuvo ahí. Introdujimos una longitud de contexto amplia, gracias a la ingeniosa atención intermitente. Esto nos permitió escalar hasta 8000 tokens, manteniendo la eficiencia y la velocidad. Y si te preguntas acerca del contexto bidireccional, encontramos una manera para que StarCoder comprenda fragmentos de código de izquierda a derecha y de derecha a izquierda, aumentando su versatilidad.
Entrenamiento y Evaluación: Poniendo a Prueba a StarCoder
Ahora, hablemos del entrenamiento. Aprovechamos el poder de 512 GPUs y utilizamos Paralelismo Tensorial (TP) y Paralelismo de Tubería (PP) para asegurarnos de que StarCoder encajara en el rompecabezas computacional. Entrenamos durante 24 días utilizando el framework Megatron-LM y los resultados fueron impresionantes. Pero el entrenamiento es solo la mitad del viaje—la evaluación es donde se pone a prueba la verdadera capacidad de StarCoder.
Enfrentamos a StarCoder contra el benchmark HumanEval, donde los modelos completan fragmentos de código y sus soluciones se prueban en diferentes escenarios. StarCoder tuvo un rendimiento admirable, logrando un puntaje de aprobación del 33.6% en el primer intento. Si bien nuevos modelos como WizardCoder han tomado la delantera, el rendimiento de StarCoder en el ámbito multilingüe es digno de elogio.
Herramientas y Ecosistema: Más allá de StarCoder
Nuestro viaje no estaría completo sin destacar las herramientas y el ecosistema construidos alrededor de StarCoder. Lanzamos una extensión de VS Code que ofrece sugerencias de código, autocompletado e incluso atribución de código. También puedes encontrar complementos para Jupyter, VIM y EMACs, que se adaptan a las preferencias diversas de los desarrolladores.
Para simplificar el proceso de evaluación, creamos el BigCode Evaluation Harness, un marco que agiliza la evaluación de referencia y las pruebas unitarias y garantiza la reproducibilidad. También introdujimos el BigCode Leaderboard, que proporciona transparencia y permite a la comunidad evaluar el rendimiento de varios modelos y lenguajes.
Hacia el futuro: Un esfuerzo impulsado por la comunidad
A estas alturas, está claro que el mundo de los grandes modelos de lenguaje para código está en constante evolución. El ecosistema de BigCode continúa prosperando, con modelos como OctoCoder, WizardCoder y más, cada uno construyendo sobre la base establecida por StarCoder. Estos modelos no son solo herramientas; son un testimonio de la innovación colaborativa y el poder del desarrollo de código abierto.
Así que ahí lo tienes, la historia de cómo StarCoder y la comunidad de BigCode están empujando los límites de lo posible en el ámbito de la generación de código. Desde la meticulosa curación de datos hasta las elecciones de arquitectura avanzada y las herramientas de vanguardia, es un viaje impulsado por la pasión y el compromiso de dar forma al futuro de la IA en el desarrollo de código. A medida que nos aventuramos hacia el futuro, ¿quién sabe qué increíbles innovaciones revelará la comunidad?
Las habilidades de hoy para los LLM del mañana
Esto es lo que llevaremos adelante en el viaje de construir y entrenar grandes modelos de lenguaje en el futuro:
- Configuración y marcos de entrenamiento: El entrenamiento de modelos tan masivos requiere paralelismo para acelerar el proceso. Utilizamos paralelismo 3D, una combinación de paralelismo de datos, tensores y de canalización. Este enfoque nos permitió entrenar en 512 GPU durante 24 días, logrando los mejores resultados posibles. Si bien principalmente usamos el marco Megatron-LM, también destacamos marcos alternativos como Hugging Face Trainer con integración de Deepspeed para procesos de ajuste más accesibles y más cortos.
- Evaluación del rendimiento: Evaluar modelos de código no es una tarea sencilla. Discutimos benchmarks como HumanEval y Multi-PLE, que miden la capacidad de los modelos para generar soluciones de código que pasen pruebas específicas. Estos benchmarks nos ayudan a comprender el rendimiento del modelo en varios lenguajes de programación y contextos. También presentamos el BigCode evaluation harness, un marco que agiliza el proceso de evaluación al proporcionar entornos consistentes y resultados reproducibles.
- Herramientas y Ecosistema: Exploramos las herramientas y extensiones que ofrece el ecosistema de BigCode. Desde extensiones de VS Code hasta soporte en notebooks de Jupyter, VIM, EMACs y más, estamos facilitando que los desarrolladores integren StarCoder y sus descendientes en su flujo de trabajo. El lanzamiento de StarCoder Plus y StarChart amplía aún más las capacidades de nuestros modelos, haciéndolos aún más versátiles y útiles.
- IA responsable y licencias: Siguiendo las prácticas de IA responsable, enfatizamos las pautas éticas en el uso de nuestros modelos. Nuestros modelos se basan en la licencia CodeML OpenRAIL, que promueve el uso libre de regalías, la distribución descendente de derivados y las consideraciones éticas. Nos comprometemos a garantizar que nuestros modelos sean herramientas poderosas que beneficien a la sociedad y se utilicen de manera responsable.
Conclusión
En este artículo, nos adentramos en el ámbito de la construcción de grandes modelos de lenguaje (LLMs) para código, explorando sus impresionantes habilidades de completado de código. El colaborativo proyecto BigCode de Hugging Face y ServiceNow se destacó como un referente de modelos de código abiertos y responsables, abordando desafíos como la privacidad de los datos y la reproducibilidad.
Nuestro viaje técnico abarcó la curación de datos, las decisiones de arquitectura para modelos como StarCoder y las metodologías de entrenamiento utilizando técnicas de paralelismo. La evaluación del modelo, marcada por benchmarks como HumanEval y Multi-PLE, mostró comparaciones de rendimiento entre lenguajes, con las versiones de StarCoder liderando el camino.
Principales conclusiones:
- La colaboración de BigCode entre HuggingFace y ServiceNow promueve el desarrollo responsable de modelos de código.
- Utilizando StarCoder como ejemplo, hemos cubierto varios aspectos de entrenamiento, incluyendo la preparación de datos, la arquitectura y el paralelismo eficiente.
- Discutimos la evaluación de modelos de IA utilizando los benchmarks HumanEval y Multi-PLE.
