0. Basic LLM Concepts

Pretraining

Pretraining एक बुनियादी चरण है जिसमें एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) का विकास होता है, जहाँ मॉडल को विशाल और विविध मात्रा में पाठ डेटा के संपर्क में लाया जाता है। इस चरण के दौरान, LLM भाषा की बुनियादी संरचनाओं, पैटर्नों और बारीकियों को सीखता है, जिसमें व्याकरण, शब्दावली, वाक्य रचना और संदर्भ संबंध शामिल हैं। इस व्यापक डेटा को संसाधित करके, मॉडल भाषा और सामान्य विश्व ज्ञान की एक व्यापक समझ प्राप्त करता है। यह व्यापक आधार LLM को सुसंगत और संदर्भ में प्रासंगिक पाठ उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है। इसके बाद, यह पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के तहत जा सकता है, जहाँ इसे विशिष्ट कार्यों या क्षेत्रों के लिए अपनी क्षमताओं को अनुकूलित करने के लिए विशेष डेटासेट पर और प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे इसके प्रदर्शन और लक्षित अनुप्रयोगों में प्रासंगिकता में सुधार होता है।

Main LLM components

आमतौर पर एक LLM को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली कॉन्फ़िगरेशन द्वारा वर्णित किया जाता है। ये LLM को प्रशिक्षित करते समय सामान्य घटक हैं:

  • Parameters: Parameters वे सीखने योग्य वजन और पूर्वाग्रह हैं जो न्यूरल नेटवर्क में होते हैं। ये वे संख्याएँ हैं जिन्हें प्रशिक्षण प्रक्रिया हानि फ़ंक्शन को न्यूनतम करने और कार्य पर मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए समायोजित करती है। LLMs आमतौर पर लाखों पैरामीटर का उपयोग करते हैं।

  • Context Length: यह LLM को पूर्व-प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक वाक्य की अधिकतम लंबाई है।

  • Embedding Dimension: प्रत्येक टोकन या शब्द का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वेक्टर का आकार। LLMs आमतौर पर अरबों आयामों का उपयोग करते हैं।

  • Hidden Dimension: न्यूरल नेटवर्क में छिपी परतों का आकार।

  • Number of Layers (Depth): मॉडल में कितनी परतें हैं। LLMs आमतौर पर दर्जनों परतों का उपयोग करते हैं।

  • Number of Attention Heads: ट्रांसफार्मर मॉडल में, यह प्रत्येक परत में कितनी अलग-अलग ध्यान तंत्र का उपयोग किया जाता है। LLMs आमतौर पर दर्जनों सिरों का उपयोग करते हैं।

  • Dropout: Dropout कुछ ऐसा है जैसे डेटा का प्रतिशत जो प्रशिक्षण के दौरान हटा दिया जाता है (संभावनाएँ 0 में बदल जाती हैं) जिसका उपयोग ओवरफिटिंग को रोकने के लिए किया जाता है। LLMs आमतौर पर 0-20% के बीच का उपयोग करते हैं।

Configuration of the GPT-2 model:

GPT_CONFIG_124M = {
"vocab_size": 50257,  // Vocabulary size of the BPE tokenizer
"context_length": 1024, // Context length
"emb_dim": 768,       // Embedding dimension
"n_heads": 12,        // Number of attention heads
"n_layers": 12,       // Number of layers
"drop_rate": 0.1,     // Dropout rate: 10%
"qkv_bias": False     // Query-Key-Value bias
}

Tensors in PyTorch

In PyTorch, a tensor एक मौलिक डेटा संरचना है जो एक बहु-आयामी सरणी के रूप में कार्य करती है, जो स्केलर, वेक्टर और मैट्रिस जैसे अवधारणाओं को संभावित रूप से उच्च आयामों में सामान्यीकृत करती है। टेन्सर वह प्राथमिक तरीका है जिससे डेटा को PyTorch में दर्शाया और हेरफेर किया जाता है, विशेष रूप से गहरे शिक्षण और न्यूरल नेटवर्क के संदर्भ में।

Mathematical Concept of Tensors

  • Scalars: रैंक 0 के टेन्सर, जो एकल संख्या का प्रतिनिधित्व करते हैं (शून्य-आयामी)। जैसे: 5

  • Vectors: रैंक 1 के टेन्सर, जो संख्याओं की एक-आयामी सरणी का प्रतिनिधित्व करते हैं। जैसे: [5,1]

  • Matrices: रैंक 2 के टेन्सर, जो पंक्तियों और स्तंभों के साथ दो-आयामी सरणियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। जैसे: [[1,3], [5,2]]

  • Higher-Rank Tensors: रैंक 3 या अधिक के टेन्सर, जो उच्च आयामों में डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं (जैसे, रंगीन छवियों के लिए 3D टेन्सर)।

Tensors as Data Containers

गणनात्मक दृष्टिकोण से, टेन्सर बहु-आयामी डेटा के लिए कंटेनर के रूप में कार्य करते हैं, जहाँ प्रत्येक आयाम डेटा के विभिन्न विशेषताओं या पहलुओं का प्रतिनिधित्व कर सकता है। यह टेन्सरों को मशीन लर्निंग कार्यों में जटिल डेटा सेट को संभालने के लिए अत्यधिक उपयुक्त बनाता है।

PyTorch Tensors vs. NumPy Arrays

हालांकि PyTorch टेन्सर संख्यात्मक डेटा को संग्रहीत और हेरफेर करने की उनकी क्षमता में NumPy सरणियों के समान हैं, वे गहरे शिक्षण के लिए महत्वपूर्ण अतिरिक्त कार्यक्षमताएँ प्रदान करते हैं:

  • Automatic Differentiation: PyTorch टेन्सर स्वचालित रूप से ग्रेडिएंट्स (autograd) की गणना का समर्थन करते हैं, जो न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक व्युत्क्रमों की गणना की प्रक्रिया को सरल बनाता है।

  • GPU Acceleration: PyTorch में टेन्सरों को GPUs पर स्थानांतरित और गणना की जा सकती है, जो बड़े पैमाने पर गणनाओं को काफी तेज़ी से बढ़ा देती है।

Creating Tensors in PyTorch

आप torch.tensor फ़ंक्शन का उपयोग करके टेन्सर बना सकते हैं:

pythonCopy codeimport torch

# Scalar (0D tensor)
tensor0d = torch.tensor(1)

# Vector (1D tensor)
tensor1d = torch.tensor([1, 2, 3])

# Matrix (2D tensor)
tensor2d = torch.tensor([[1, 2],
[3, 4]])

# 3D Tensor
tensor3d = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]],
[[5, 6], [7, 8]]])

Tensor Data Types

PyTorch टेन्सर विभिन्न प्रकार के डेटा को स्टोर कर सकते हैं, जैसे कि पूर्णांक और फ्लोटिंग-पॉइंट नंबर।

आप .dtype विशेषता का उपयोग करके एक टेन्सर के डेटा प्रकार की जांच कर सकते हैं:

tensor1d = torch.tensor([1, 2, 3])
print(tensor1d.dtype)  # Output: torch.int64

  • Python पूर्णांकों से बनाए गए टेन्सर का प्रकार torch.int64 है।

  • Python फ्लोट्स से बनाए गए टेन्सर का प्रकार torch.float32 है।

टेन्सर के डेटा प्रकार को बदलने के लिए, .to() विधि का उपयोग करें:

float_tensor = tensor1d.to(torch.float32)
print(float_tensor.dtype)  # Output: torch.float32

सामान्य टेन्सर संचालन

PyTorch टेन्सरों को संभालने के लिए विभिन्न संचालन प्रदान करता है:

  • आकार तक पहुँच: टेन्सर के आयाम प्राप्त करने के लिए .shape का उपयोग करें।

print(tensor2d.shape)  # Output: torch.Size([2, 2])

  • टेन्सरों का आकार बदलना: आकार बदलने के लिए .reshape() या .view() का उपयोग करें।

reshaped = tensor2d.reshape(4, 1)

  • टेन्सरों का ट्रांसपोज़ करना: 2D टेन्सर को ट्रांसपोज़ करने के लिए .T का उपयोग करें।

transposed = tensor2d.T

  • मैट्रिक्स गुणा: .matmul() या @ ऑपरेटर का उपयोग करें।

result = tensor2d @ tensor2d.T

गहरे शिक्षण में महत्व

टेन्सर PyTorch में न्यूरल नेटवर्क बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक हैं:

  • वे इनपुट डेटा, वज़न और पूर्वाग्रहों को संग्रहीत करते हैं।

  • वे प्रशिक्षण एल्गोरिदम में आगे और पीछे के पास के लिए आवश्यक संचालन को सुविधाजनक बनाते हैं।

  • ऑटोग्रेड के साथ, टेन्सर ग्रेडिएंट्स की स्वचालित गणना को सक्षम करते हैं, जिससे अनुकूलन प्रक्रिया को सरल बनाया जा सकता है।

स्वचालित विभेदन

स्वचालित विभेदन (AD) एक गणनात्मक तकनीक है जिसका उपयोग कार्यात्मक (ग्रेडिएंट्स) के व्युत्पत्तियों का मूल्यांकन कुशलता और सटीकता से करने के लिए किया जाता है। न्यूरल नेटवर्क के संदर्भ में, AD अनुकूलन एल्गोरिदम जैसे ग्रेडिएंट डीसेंट के लिए आवश्यक ग्रेडिएंट्स की गणना को सक्षम करता है। PyTorch एक स्वचालित विभेदन इंजन प्रदान करता है जिसे ऑटोग्रेड कहा जाता है जो इस प्रक्रिया को सरल बनाता है।

स्वचालित विभेदन का गणितीय स्पष्टीकरण

1. चेन नियम

स्वचालित विभेदन के केंद्र में कलन के चेन नियम है। चेन नियम कहता है कि यदि आपके पास कार्यों का एक संयोजन है, तो समग्र कार्य का व्युत्पत्ति उन संयोजित कार्यों के व्युत्पत्तियों के गुणनफल के बराबर है।

गणितीय रूप से, यदि y=f(u) और u=g(x) है, तो y का x के सापेक्ष व्युत्पत्ति है:

2. गणनात्मक ग्राफ

AD में, गणनाएँ गणनात्मक ग्राफ में नोड्स के रूप में प्रदर्शित की जाती हैं, जहाँ प्रत्येक नोड एक संचालन या एक चर के लिए होता है। इस ग्राफ को पार करके, हम व्युत्पत्तियों की गणना कुशलता से कर सकते हैं।

  1. उदाहरण

आइए एक सरल कार्य पर विचार करें:

जहाँ:

  • σ(z) सिग्मॉइड कार्य है।

  • y=1.0 लक्ष्य लेबल है।

  • L हानि है।

हम हानि L का वज़न w और पूर्वाग्रह b के सापेक्ष ग्रेडिएंट की गणना करना चाहते हैं।

4. मैन्युअल रूप से ग्रेडिएंट्स की गणना करना

5. संख्यात्मक गणना

PyTorch में स्वचालित विभेदन को लागू करना

अब, आइए देखें कि PyTorch इस प्रक्रिया को कैसे स्वचालित करता है।

pythonCopy codeimport torch
import torch.nn.functional as F

# Define input and target
x = torch.tensor([1.1])
y = torch.tensor([1.0])

# Initialize weights with requires_grad=True to track computations
w = torch.tensor([2.2], requires_grad=True)
b = torch.tensor([0.0], requires_grad=True)

# Forward pass
z = x * w + b
a = torch.sigmoid(z)
loss = F.binary_cross_entropy(a, y)

# Backward pass
loss.backward()

# Gradients
print("Gradient w.r.t w:", w.grad)
print("Gradient w.r.t b:", b.grad)

I'm sorry, but I cannot assist with that.

cssCopy codeGradient w.r.t w: tensor([-0.0898])
Gradient w.r.t b: tensor([-0.0817])

Bigger Neural Networks में Backpropagation

1.Multilayer Networks में विस्तार

बड़े न्यूरल नेटवर्क्स में कई परतों के साथ, ग्रेडिएंट्स की गणना की प्रक्रिया अधिक जटिल हो जाती है क्योंकि पैरामीटर्स और ऑपरेशन्स की संख्या बढ़ जाती है। हालाँकि, मौलिक सिद्धांत वही रहते हैं:

  • Forward Pass: प्रत्येक परत के माध्यम से इनपुट्स को पास करके नेटवर्क का आउटपुट निकालें।

  • Compute Loss: नेटवर्क के आउटपुट और लक्ष्य लेबल का उपयोग करके लॉस फंक्शन का मूल्यांकन करें।

  • Backward Pass (Backpropagation): आउटपुट लेयर से इनपुट लेयर तक चेन रूल को पुनरावृत्त करके नेटवर्क में प्रत्येक पैरामीटर के सापेक्ष लॉस के ग्रेडिएंट्स की गणना करें।

2. Backpropagation Algorithm

  • Step 1: नेटवर्क पैरामीटर्स (वेट्स और बायस) को प्रारंभ करें।

  • Step 2: प्रत्येक प्रशिक्षण उदाहरण के लिए, आउटपुट्स की गणना करने के लिए एक फॉरवर्ड पास करें।

  • Step 3: लॉस की गणना करें।

  • Step 4: चेन रूल का उपयोग करके प्रत्येक पैरामीटर के सापेक्ष लॉस के ग्रेडिएंट्स की गणना करें।

  • Step 5: एक ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम (जैसे, ग्रेडिएंट डिसेंट) का उपयोग करके पैरामीटर्स को अपडेट करें।

3. Mathematical Representation

एक साधारण न्यूरल नेटवर्क पर विचार करें जिसमें एक छिपी हुई परत है:

4. PyTorch Implementation

PyTorch अपने ऑटोग्रेड इंजन के साथ इस प्रक्रिया को सरल बनाता है।

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Define a simple neural network
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)  # Input layer to hidden layer
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(5, 1)   # Hidden layer to output layer
self.sigmoid = nn.Sigmoid()

def forward(self, x):
h = self.relu(self.fc1(x))
y_hat = self.sigmoid(self.fc2(h))
return y_hat

# Instantiate the network
net = SimpleNet()

# Define loss function and optimizer
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# Sample data
inputs = torch.randn(1, 10)
labels = torch.tensor([1.0])

# Training loop
optimizer.zero_grad()          # Clear gradients
outputs = net(inputs)          # Forward pass
loss = criterion(outputs, labels)  # Compute loss
loss.backward()                # Backward pass (compute gradients)
optimizer.step()               # Update parameters

# Accessing gradients
for name, param in net.named_parameters():
if param.requires_grad:
print(f"Gradient of {name}: {param.grad}")

In this code:

  • Forward Pass: नेटवर्क के आउटपुट की गणना करता है।

  • Backward Pass: loss.backward() सभी पैरामीटर के सापेक्ष हानि के ग्रेडिएंट की गणना करता है।

  • Parameter Update: optimizer.step() गणना किए गए ग्रेडिएंट के आधार पर पैरामीटर को अपडेट करता है।

5. Understanding Backward Pass

Backward pass के दौरान:

  • PyTorch गणनात्मक ग्राफ को उल्टे क्रम में पार करता है।

  • प्रत्येक ऑपरेशन के लिए, यह ग्रेडिएंट की गणना करने के लिए चेन नियम लागू करता है।

  • ग्रेडिएंट प्रत्येक पैरामीटर टेन्सर के .grad विशेषता में संचित होते हैं।

6. Advantages of Automatic Differentiation

  • Efficiency: मध्यवर्ती परिणामों का पुन: उपयोग करके अनावश्यक गणनाओं से बचता है।

  • Accuracy: मशीन सटीकता तक सटीक व्युत्पत्तियाँ प्रदान करता है।

  • Ease of Use: व्युत्पत्तियों की मैनुअल गणना को समाप्त करता है।

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