A Step-by-Step Guide to Fine-Tuning the Mistral 7B LLM

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Introduce

• 언어 모델을 fine-tuning하는 일은 pre-trained model을 특정 application에 적용시키는 일이다.
• 이번 가이드에서는 Mistral 7B LLM을 fine-tuning하는 process와 이에대한 이론적 바탕을 알아본다.

Understanding Mistral 7B LLM

• Mistral 7B LLM은 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 제품군의 한 종류이며, 70억 개의 파라미터로 구성된 거대 모델이다.
• 많은 수의 파라미터 구성은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 하며, 이를 통해 광범위한 언어 기반 작업을 수행할 수 있도록 한다.
• Mistral 7B LLM의 특성

1. Pre-Trained Foundation
   • 미세조정을 수행하기 전에 모델은 pre-training 단계를 거치며 엄청난 수의 텍스트 데이터로 학습을 수행한다.
   • 이를 통해 모델은 구문 및 의미 구조를 포함하여 언어의 뉘앙스를 파악할 수 있다.
   • 결과적으로 모델은 자연어의 폭넓은 이해를 갖게 되고, 이를 통해 다양한 언어 모델로 변환하여 활용할 수 있게 된다.
2. Self-Attention Mechanism
   • Mistral 7B LLM은 Transformer 아키텍처의 핵심 기능인 self-attention 메커니즘을 사용한다.
   • 이 메커니즘을 통해 모델은 문맥을 고려하여 문장 내 단어 간의 관계를 분석할 수 있다.
   • 이는 맥락을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 모델이 일관되고 맥락에 맞는 텍스트를 생성할 수 있도록 한다.
3. Transfer Learning Paradigm
   • Mistral 7B는 딥러닝의 전이 학습의 개념을 활용하며, pre-training 동안 얻은 지식을 다양한 downstream task에서 탁월하게 수행한다.
   • 이때, Fine-tuning은 모델의 일반적인 언어에 대한 이해를 특정 어플리케이션으로 연결하는 다리 역할을 수행한다.

A Theoretical Exploration of Fine-Tuning the Mistral 7B LLM

Step 1: Set Up Your Environment

1. Computational Power
   • 효율적인 학습을 위해서는 GPU와 TPU 가 필요
2. Deep Learning Frameworks
   • Pytorch, Tensorflow
3. Model Access
   • pre-train 된 모델
4. Domain-Specific Data
   • 목적이 되는 도메인의 데이터가 필요하며, 데이터의 질과 양에 따라 fine-tuning process의 성공의 영향을 미친다.

Step 2: Preparing Data for Fine-Tuning

1. Data Collection
   • 애플리케이션이나 도메인과 관련된 텍스트 데이터를 수집한다
2. Data Cleaning
   • 노이즈 제거, 오류 수정, 균일한 형식 보장을 통해 데이터를 전처리한다.
   • 깨끗한 데이터는 성공적인 fine-tuning 프로세스의 토대가 된다.
3. Data Splitting
   • 훈련용 80%, 검증용 10%, 테스트용 10%로 데이터를 분할한다.

Step 3: Fine-Tuning the Model - The Theory

1. Loading a Pre-trained Model: The Mistral 7B model is loaded into the chosen deep learning framework. This model comes equipped with an extensive understanding of language structures, thanks to its pre-training phase.
2. Tokenization: Tokenization is a critical process that converts the text data into a format suitable for the model. This ensures compatibility with the pre-trained architecture, allowing for smooth integration of your domain-specific data.
3. Defining the Fine-Tuning Task: In the theoretical realm, this step involves specifying the task you want to address, whether it’s text classification, text generation, or any other language-related task. This step ensures the model understands the target objective.
4. Data Loaders: Create data loaders for training, validation, and testing. These loaders facilitate efficient model training by feeding data in batches, enabling the model to learn from the dataset effectively.
5. Fine-Tuning Configuration: Theoretical considerations here involve setting hyperparameters such as learning rate, batch size, and the number of training epochs. These parameters govern how the model adapts to your specific task and can be optimized to enhance performance.
6. Fine-Tuning Loop: At the heart of fine-tuning is the theoretical concept of minimizing a loss function. This function measures the difference between the model’s predictions and the actual results. By iteratively adjusting model parameters, the model progressively aligns itself with the target task