Paolo Ronco
PORTFOLIO
Il secondo capitolo del progetto Heretic: stessa tecnica, modello più grande, GPU a noleggio per 2 euro — e qualche lezione inaspettata su come funziona davvero l’allineamento dei modelli AI.
Nel primo esperimento avevo abliterato TinyLlama 1.1B sulla mia GPU locale — una RTX 3070 con 8GB di VRAM. Aveva funzionato bene: 200 trial di ottimizzazione in 15 minuti, risultato pubblicato su Hugging Face.
Il passo successivo naturale era scalare: provare con un modello più capace. Ho scelto Mistral 7B Instruct v0.3, uno dei modelli open source più usati al mondo — sette volte più grande di TinyLlama, ma soprattutto addestrato con un processo di allineamento molto più aggressivo.
Il problema immediato: Mistral 7B in piena precisione richiede ~14GB di VRAM. La mia GPU ne ha 8. In locale avrebbe richiesto quantizzazione a 4-bit (una compressione dei pesi che degrada la qualità) e circa 2.5 ore di elaborazione. Soluzione: GPU in affitto nel cloud.
Ho usato Vast.ai — un marketplace dove privati e datacenter mettono a disposizione GPU inutilizzate a prezzi molto inferiori ai cloud tradizionali come AWS o Google Cloud.
Ho noleggiato un’istanza con una RTX 4090 da 48GB di VRAM a circa $1.13/ora. Per un’operazione che si è conclusa in circa 30 minuti di ottimizzazione effettiva, il costo totale è stato inferiore a 2 euro.
Il confronto con la mia macchina locale è significativo:
Sull’istanza cloud, Mistral 7B girava in bfloat16 nativo — la stessa precisione con cui è stato addestrato — senza compromessi. Il download del modello (14.5GB) ha impiegato 1 minuto e 34 secondi a 153 MB/s. Tutto molto diverso da una workstation personale.
Per chi non ha letto il primo articolo: Heretic è uno strumento open source che modifica il comportamento di un LLM senza riaddestrarlo. Il processo in breve:
mlabonne/harmless_alpaca
mlabonne/harmful_behaviors
Il risultato non è un modello retrainato. È lo stesso modello con la geometria interna leggermente riorientata.
Al termine dei 200 trial, Heretic presenta una lista di combinazioni Pareto-ottimali — quelle che minimizzano sia il numero di rifiuti che la divergenza dal modello originale.
Ho scelto il Trial 173:
La KL divergence misura quanto il modello si discosta dall’originale: valori sotto 0.5 indicano che le capacità generali sono intatte. 0.0606 è eccellente — meglio del risultato ottenuto con TinyLlama (0.0840).
In pratica: il modello rifiuta 4 prompt su 100 invece di ~37, e le sue capacità originali sono largamente preservate.
Il modello è pubblicato su Hugging Face: paoloronco/Mistral-7B-Instruct-v0.3-heretic
Dopo aver testato il modello, ho scoperto qualcosa che non avevo anticipato: Mistral 7B abliterato risponde in modo molto meno “libero” rispetto a TinyLlama abliterato.
Il perché è tecnico ma importante da capire.
TinyLlama era addestrato principalmente su testo grezzo con un allineamento molto leggero. Quando si abliterava la direzione del rifiuto, sotto non c’era quasi nulla — il modello rispondeva liberamente.
Mistral 7B Instruct ha subito un RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) intensivo: migliaia di esempi di feedback umano che hanno modellato non solo i rifiuti espliciti, ma anche il tono, lo stile, la tendenza a moralizzare e a inserire disclaimer. L’abliterazione rimuove il meccanismo del rifiuto diretto — ma i pattern comportamentali profondi rimangono nei pesi.
Risultato pratico: il modello non dice più “non posso aiutarti con questo”, ma la risposta che fornisce è comunque moderata, annacquata, con tendenza all’auto-censura implicita.
Questo ha senso una volta capito come funziona il processo: Heretic modifica la geometria latente, non riscrive il training. Su modelli con RLHF leggero, basta. Su modelli con RLHF pesante, rimuove il sintomo ma non la causa.
È una distinzione che non trovi spiegata chiaramente quasi da nessuna parte, e che cambia il modo in cui si sceglie il modello di partenza per questo tipo di esperimento.
Il percorso non è stato lineare. Alcune difficoltà che vale la pena documentare:
Il nodo che avevo noleggiato aveva una configurazione di rete non standard: tutto il traffico verso Hugging Face veniva intercettato da un proxy locale (117.175.104.83:8081), probabilmente un mirror per ridurre i costi di banda del provider.
117.175.104.83:8081
Questo causava due problemi:
Soluzione per il download: export HF_ENDPOINT=https://huggingface.co prima di lanciare qualsiasi comando.
export HF_ENDPOINT=https://huggingface.co
Soluzione per l’upload: disabilitare il protocollo Xet e forzare LFS classico con HF_HUB_DISABLE_XET=1.
HF_HUB_DISABLE_XET=1
Heretic 1.3.0 (la versione installata sul cloud) salva il tokenizer con una classe non standard (TokenizersBackend) che le versioni locali di Transformers non riconoscono. Risolto modificando il tokenizer_config.json per usare PreTrainedTokenizerFast.
TokenizersBackend
tokenizer_config.json
PreTrainedTokenizerFast
Piccolo ma utile: mostra quanto il versionamento degli strumenti AI cambi velocemente e quanto sia importante documentare l’ambiente esatto usato per ogni esperimento.
Il cloud GPU ha senso economico per task puntuali e computazionalmente pesanti. Per addestrare o modificare modelli da 7B in su, noleggiare 30 minuti di RTX 4090 costa meno dell’elettricità che consumeresti a far girare la stessa operazione per ore sulla tua GPU locale — e il risultato è di qualità superiore perché si usa piena precisione senza quantizzazione.
Vast.ai in particolare è interessante perché il mercato è competitivo: i prezzi variano molto tra i nodi, e con un po’ di attenzione si trovano istanze verificate a meno di $0.40/ora.
L’esperimento ha reso concreto qualcosa che prima capivo solo in modo astratto: l’allineamento di un LLM non è uno strato separabile — è distribuito nei pesi attraverso tutto il training. Rimuovere il rifiuto esplicito è relativamente facile. Rimuovere i pattern comportamentali profondi richiede interventi diversi, più invasivi.
I modelli con RLHF leggero (come certi fine-tune community, o i modelli base senza instruction tuning) rispondono molto meglio all’abliterazione. I modelli con RLHF pesante (Meta Llama, modelli Instruct professionali) cedono il rifiuto esplicito ma mantengono il “carattere” del training.
Non tutti i modelli sono equivalenti come candidati per l’abliterazione. Il criterio più importante non è la dimensione — è quanto aggressivo è stato il processo di allineamento. Un 7B con RLHF leggero darà risultati più netti di un 7B con RLHF intensivo.
Come nel primo articolo: non sono un AI engineer. Ho usato strumenti esistenti, documentazione, e la capacità di capire cosa stavo facendo prima di farlo — inclusi i problemi tecnici che si presentano quando si esce dai tutorial e si lavora con ambienti reali.
L’errore più utile di questa sessione è stato probabilmente quello del proxy: ha costretto a capire come funziona il routing delle richieste HTTP in un ambiente cloud, come Hugging Face gestisce i diversi protocolli di upload, e come si diagnostica un problema di rete quando l’errore che vedi non corrisponde al problema reale.
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