Въведение в фината настройка (Fine-tuning) на големи езикови модели: Концепции, методи и практика
Въведение в фината настройка (Fine-tuning) на големи езикови модели: Концепции, методи и практика
Големите езикови модели (LLMs) постигнаха значителен напредък в областта на обработката на естествен език, като се представят отлично в генериране на текст, превод, въпроси и отговори и други. Въпреки това, за да могат тези модели да се представят по-добре в конкретни задачи или области, фината настройка (Fine-tuning) се превърна в ключова технология. Тази статия ще разгледа в дълбочина концепциите, методите и практическите приложения на фината настройка на LLM, за да помогне на начинаещите бързо да започнат.
Какво е фината настройка?
Фината настройка се отнася до допълнително обучение на предварително обучен голям езиков модел, използвайки набор от данни за конкретна задача. Предварително обучените модели вече са научили общи езикови знания, докато фината настройка ги адаптира към детайлите и моделите на конкретна задача. Представете си, че предварително обучен модел е енциклопедия, съдържаща широки познания. Фината настройка е като да дадете на модела книга, която е специално за „медицина“, което го прави по-професионален в медицинската област.
Сравнение на фината настройка с обучението от нулата:
- Обучение от нулата: Изисква огромни изчислителни ресурси и данни, а времето за обучение е дълго.
- Фината настройка: Изисква само по-малко данни и изчислителни ресурси, времето за обучение е кратко и обикновено може да се постигнат по-добри резултати.
Защо да извършваме фина настройка?
- Подобряване на производителността: Прави модела по-добър в конкретни задачи, като анализ на настроенията, класификация на текст, машинен превод и др.
- Адаптиране към областта: Адаптира модела към знанията и стила на конкретна област, като финанси, право, медицина и др.
- Спестяване на ресурси: В сравнение с обучението от нулата, фината настройка може значително да намали изчислителните ресурси и времевите разходи.
- Контролируемост: Позволява на разработчиците да контролират по-добре стила и поведението на изхода на модела.
Ключови стъпки при фината настройка
-
Избор на предварително обучен модел: Изберете предварително обучен модел, който е подходящ за задачата. Например, за задачи за генериране на текст можете да изберете модели от серията GPT; за задачи за въпроси и отговори можете да изберете модели от серията BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) е добър ресурс, където можете да намерите различни предварително обучени модели.
-
Подготовка на набор от данни: Подгответе висококачествен набор от данни за конкретната задача. Размерът и качеството на набора от данни оказват голямо влияние върху ефекта от фината настройка.
- Почистване на данни: Почистете грешките, шума и несъответствията в данните.
- Анотиране на данни: Анотирайте данните, например класификацията на текст изисква анотиране на категориите, а задачите за въпроси и отговори изискват анотиране на отговорите.
- Разделяне на данни: Разделете набора от данни на тренировъчен набор, набор за валидиране и тестов набор.
-
Конфигуриране на параметри за фина настройка: Изберете подходящ оптимизатор, скорост на обучение, batch size, epochs за обучение и други параметри.
- Скорост на обучение: Скоростта на обучение контролира скоростта, с която моделът актуализира параметрите. Твърде високата скорост на обучение може да доведе до нестабилност на модела, а твърде ниската скорост на обучение може да доведе до бавно обучение. Често срещани стойности на скоростта на обучение включват: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batch Size: Batch size определя броя на пробите, използвани за обучение при всяка итерация. По-големият batch size може да увеличи скоростта на обучение, но може да заеме повече памет.
- Epochs: Epochs се отнася до броя пъти, през които целият набор от данни за обучение е обходен от модела. Твърде много epochs може да доведе до пренастройване, а твърде малко epochs може да доведе до недостатъчно обучение.
-
Извършване на фина настройка: Използвайте подготвения набор от данни и параметри за конфигуриране, за да извършите фина настройка на предварително обучен модел. Често срещани рамки за фина настройка включват TensorFlow, PyTorch и Hugging Face Transformers.
-
Оценка на модела: Използвайте тестовия набор, за да оцените производителността на модела след фината настройка и да направите необходимите корекции. Често използвани показатели за оценка включват точност, прецизност, отзивчивост, F1 стойност и др.
Методи за фина настройка
1. Пълна фина настройка (Full Fine-tuning)
Това е най-директният метод за фина настройка, който актуализира всички параметри на предварително обучен модел.
- Предимства: Може да използва напълно знанията на предварително обучен модел и да постигне най-добра производителност при конкретна задача.
- Недостатъци: Изисква огромни изчислителни ресурси и памет, лесно е да се пренастрои.### 2. Параметрично ефективна фина настройка (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Тъй като големите модели имат много параметри, пълната фина настройка е скъпа. Параметрично ефективните методи за фина настройка актуализират само малка част от параметрите на модела, като по този начин намаляват изчислителните разходи и нуждите от памет.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA апроксимира актуализациите на параметрите на оригиналния модел чрез въвеждане на нискорангови матрици. Основната му идея е да добави нискорангова матрица до съществуващата матрица на теглата на предварително обучен модел и да адаптира към задачите надолу по веригата чрез обучение на тези нискорангови матрици. По този начин трябва да бъдат обучени само малък брой параметри, което значително намалява изчислителните разходи.
# Използване на Hugging Face PEFT библиотека за LoRA фина настройка from peft import LoraConfig, get_peft_model # Дефиниране на LoRA конфигурация lora_config = LoraConfig( r=8, # Ранг на нискоранговата матрица lora_alpha=32, # LoRA мащабен фактор lora_dropout=0.05, # LoRA dropout вероятност bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Тип задача ) # Зареждане на предварително обучен модел model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Прилагане на LoRA към модела model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning добавя някои обучими "prefix" вектори пред входната последователност и коригира поведението на модела чрез обучение на тези prefix вектори. Този метод не изисква промяна на параметрите на оригиналния модел, така че е много ефективен.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning вмъква някои малки модули на невронни мрежи (adapters) във всеки слой на предварително обучен модел и се адаптира към задачите надолу по веригата чрез обучение на тези adapters. В сравнение с пълната фина настройка, Adapter Tuning трябва да обучи само малък брой параметри, като същевременно поддържа добра производителност.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning е по-лек метод за фина настройка, който насочва предварително обучен модел да генерира очаквания изход чрез оптимизиране на входните подкани (prompt). Този метод не изисква промяна на параметрите на модела, така че е много ефективен.
- Hard Prompt Tuning: Ръчно проектиране на prompt.
- Soft Prompt Tuning: Използване на обучими вектори като prompt и оптимизиране на prompt чрез обучение на тези вектори.
# Използване на обучим prompt (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Дефиниране на Prompt Tuning конфигурация
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Дължина на prompt
prompt_tuning_init_text="Отговорете на следните въпроси：", # Първоначален prompt
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Зареждане на предварително обучен модел
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Прилагане на Prompt Tuning към модела
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Практически съвети
- Увеличаване на данните: Увеличете разнообразието на данните за обучение чрез произволни трансформации, като например замяна на синоними, пренареждане на изречения и т.н., за да предотвратите пренастройването.
- Ранно спиране (Early Stopping): Наблюдавайте производителността на набора за валидиране по време на обучението и спрете обучението рано, когато производителността спре да се подобрява, за да предотвратите пренастройването.
- Намаляване на скоростта на обучение (Learning Rate Decay): Постепенно намалявайте скоростта на обучение по време на обучението, което може да позволи на модела да се сближи по-стабилно към оптималното решение.
- Регуляризация (Regularization): Използвайте L1 или L2 регуляризация, за да ограничите параметрите на модела и да предотвратите пренастройването.
- Използвайте предварително обучени Embedding: Например GloVe или Word2Vec, което може да подобри способността за обобщаване на модела.
Препоръчани инструменти
- Hugging Face Transformers: Предоставя богат набор от предварително обучени модели и инструменти за фина настройка, което го прави предпочитана рамка за разработчиците на LLM.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Библиотека от Hugging Face, специално за методи за ефективна фина настройка на параметрите.
- TensorBoard: Инструмент за визуализиране на процеса на обучение, който може да ви помогне да наблюдавате производителността на модела и да отстранявате грешки в параметрите.
- Weights & Biases: Платформа за проследяване и визуализиране на експерименти за машинно обучение.
Практически приложения
- Анализ на настроенията: Фината настройка на LLM може да подобри точността на анализа на настроенията, като например идентифициране дали настроението в рецензия на филм е положително или отрицателно.
- Класификация на текст: Фината настройка на LLM може да се използва за задачи за класификация на текст, като например класифициране на новинарски статии в различни тематични категории.
- Машинен превод: Фината настройка на LLM може да подобри качеството на машинния превод, като например превод на английски на китайски.
- Система за отговори на въпроси: Фината настройка на LLM може да се използва за изграждане на системи за отговори на въпроси, като например отговаряне на въпроси, зададени от потребителите.
- Генериране на код: Фино настроен LLM може да се използва за генериране на фрагменти от код или за завършване на код. Например GitHub Copilot е успешен пример за приложение.
Предпазни мерки
- Пренастройване: Пренастройването е често срещано по време на фината настройка и трябва да се предприемат подходящи мерки, като например увеличаване на данните, ранно спиране, регуляризация и т.н.
- Катастрофално забравяне (Catastrophic Forgetting): Фината настройка може да доведе до това, че моделът ще забрави знанията, научени по време на фазата на предварително обучение, и трябва да се избират стратегии за фина настройка с повишено внимание.
- Отклонение на данните (Data Bias): Ако наборът от данни за фина настройка е отклонен, това може да доведе до лошо представяне на модела в определени групи.
- Проблеми със сигурността: Фино настроените модели могат да генерират вредно или неподходящо съдържание и трябва да бъдат оценени и филтрирани за безопасност.
