Guia d'iniciació al fine-tuning de models de llenguatge grans: conceptes, mètodes i pràctica

Els models de llenguatge grans (LLMs) han aconseguit avenços significatius en el camp del processament del llenguatge natural, destacant en la generació de text, la traducció, les preguntes i respostes, etc. No obstant això, per tal que aquests models funcionin millor en tasques o dominis específics, el fine-tuning s'ha convertit en una tecnologia clau. Aquest article explorarà en profunditat els conceptes, mètodes i aplicacions pràctiques del fine-tuning de LLM, per ajudar els principiants a començar ràpidament.

Què és el fine-tuning?

El fine-tuning es refereix a l'entrenament addicional sobre la base d'un model de llenguatge gran pre-entrenat, utilitzant un conjunt de dades de tasca específica. El model pre-entrenat ja ha après coneixements generals del llenguatge, mentre que el fine-tuning l'adapta als detalls i patrons d'una tasca específica. Imagineu-vos que el model pre-entrenat és una enciclopèdia que conté un ampli coneixement. El fine-tuning és com donar al model un llibre que introdueix específicament la "medicina", fent-lo més professional en el camp mèdic.

Comparació entre el fine-tuning i l'entrenament des de zero:

• Entrenament des de zero: Requereix una gran quantitat de recursos computacionals i dades, i el temps d'entrenament és llarg.
• Fine-tuning: Només requereix menys dades i recursos computacionals, el temps d'entrenament és curt i, normalment, pot aconseguir millors resultats.

Per què fer fine-tuning?

• Millorar el rendiment: Fer que el model funcioni millor en tasques específiques, com ara l'anàlisi de sentiments, la classificació de text, la traducció automàtica, etc.
• Adaptar-se al domini: Fer que el model s'adapti al coneixement i l'estil d'un domini específic, com ara les finances, el dret, la medicina, etc.
• Estalviar recursos: En comparació amb l'entrenament des de zero, el fine-tuning pot reduir significativament els recursos computacionals i els costos de temps.
• Controlabilitat: Permet als desenvolupadors controlar millor l'estil de sortida i el comportament del model.

Passos clau del fine-tuning

1. Seleccionar un model pre-entrenat: Seleccionar un model pre-entrenat adequat per a la tasca. Per exemple, per a les tasques de generació de text, podeu seleccionar la sèrie de models GPT; per a les tasques de preguntes i respostes, podeu seleccionar la sèrie de models BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) és un bon recurs per trobar diversos models pre-entrenats.

2. Preparar el conjunt de dades: Preparar un conjunt de dades de tasca específica d'alta qualitat. La mida i la qualitat del conjunt de dades tenen un gran impacte en l'efecte del fine-tuning.

   • Neteja de dades: Netejar els errors, el soroll i les inconsistències de les dades.
   • Anotació de dades: Anotar les dades, per exemple, la classificació de text requereix l'anotació de categories, i les tasques de preguntes i respostes requereixen l'anotació de respostes.
   • Divisió de dades: Dividir el conjunt de dades en un conjunt d'entrenament, un conjunt de validació i un conjunt de proves.

3. Configurar els paràmetres de fine-tuning: Seleccionar l'optimitzador, la taxa d'aprenentatge, la mida del batch, els epochs d'entrenament i altres paràmetres adequats.

   • Taxa d'aprenentatge: La taxa d'aprenentatge controla la velocitat a la qual el model actualitza els paràmetres. Una taxa d'aprenentatge massa alta pot provocar que el model sigui inestable, i una taxa d'aprenentatge massa baixa pot provocar un entrenament lent. Els valors comuns de la taxa d'aprenentatge inclouen: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: El Batch size determina el nombre de mostres utilitzades per a l'entrenament de cada iteració. Un batch size més gran pot millorar la velocitat d'entrenament, però pot ocupar més memòria.
   • Epochs: Epochs es refereix al nombre de vegades que el model recorre tot el conjunt de dades d'entrenament. Un nombre excessiu d'epochs pot provocar un sobreajust, i un nombre insuficient d'epochs pot provocar un entrenament insuficient.

4. Fer fine-tuning: Utilitzar el conjunt de dades preparat i els paràmetres de configuració per fer fine-tuning al model pre-entrenat. Els frameworks de fine-tuning comuns inclouen TensorFlow, PyTorch i Hugging Face Transformers.

5. Avaluar el model: Utilitzar el conjunt de proves per avaluar el rendiment del model després del fine-tuning i fer els ajustos necessaris. Les mètriques d'avaluació comunes inclouen la precisió, la exactitud, la recuperació, el valor F1, etc.

Mètodes de fine-tuning

1. Fine-tuning complet (Full Fine-tuning)

Aquest és el mètode de fine-tuning més directe, que actualitza tots els paràmetres del model pre-entrenat.

• Avantatges: Pot aprofitar al màxim el coneixement del model pre-entrenat i aconseguir el millor rendiment en una tasca específica.
• Desavantatges: Requereix una gran quantitat de recursos computacionals i memòria, i és fàcil de sobreajustar.### 2. Ajustament fi eficient en paràmetres (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Com que els models grans tenen molts paràmetres, l'ajustament fi complet és costós. Els mètodes d'ajustament fi eficient en paràmetres només actualitzen una petita part dels paràmetres del model, reduint així els costos de computació i els requisits de memòria.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA aproxima l'actualització dels paràmetres del model original mitjançant la introducció de matrius de rang baix. La seva idea principal és afegir una matriu de rang baix al costat de la matriu de pesos existent del model pre-entrenat i adaptar-se a les tasques posteriors mitjançant l'entrenament d'aquestes matrius de rang baix. D'aquesta manera, només cal entrenar una petita quantitat de paràmetres, reduint considerablement els costos de computació.

  # Utilitzar la biblioteca PEFT de Hugging Face per a l'ajustament fi de LoRA
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Definir la configuració de LoRA
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Rang de la matriu de rang baix
      lora_alpha=32, # Factor d'escala de LoRA
      lora_dropout=0.05, # Probabilitat de dropout de LoRA
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Tipus de tasca
  )
  
  # Carregar el model pre-entrenat
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Aplicar LoRA al model
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning afegeix alguns vectors de "prefix" entrenables a la seqüència d'entrada i ajusta el comportament del model entrenant aquests vectors de prefix. Aquest mètode no requereix la modificació dels paràmetres del model original, per tant, és molt eficient.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning insereix alguns mòduls de xarxa neuronal petits (adapters) a cada capa del model pre-entrenat i s'adapta a les tasques posteriors entrenant aquests adapters. En comparació amb l'ajustament fi complet, Adapter Tuning només necessita entrenar una petita quantitat de paràmetres, alhora que pot mantenir un bon rendiment.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning és un mètode d'ajustament fi més lleuger, que guia el model pre-entrenat per generar la sortida desitjada optimitzant la indicació d'entrada (prompt). Aquest mètode no requereix la modificació de cap paràmetre del model, per tant, és molt eficient.

• Hard Prompt Tuning: Dissenyar prompts manualment.
• Soft Prompt Tuning: Utilitzar vectors entrenables com a prompt i optimitzar el prompt entrenant aquests vectors.

# Utilitzar un prompt entrenable (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Definir la configuració de Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Longitud del prompt
    prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Prompt inicial
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Carrega el model pre-entrenat
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Aplica Prompt Tuning al model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Consells pràctics

• Augment de dades: Augmenta la diversitat de les dades d'entrenament mitjançant transformacions aleatòries, com ara la substitució de sinònims i la reorganització de frases, per evitar el sobreajustament.
• Parada anticipada (Early Stopping): Durant l'entrenament, supervisa el rendiment en el conjunt de validació i atura l'entrenament abans d'hora quan el rendiment ja no millori per evitar el sobreajustament.
• Disminució de la taxa d'aprenentatge (Learning Rate Decay): Disminueix gradualment la taxa d'aprenentatge durant l'entrenament per permetre que el model convergeixi de manera més estable a la solució òptima.
• Regularització (Regularization): Utilitza la regularització L1 o L2 per restringir els paràmetres del model i evitar el sobreajustament.
• Utilitza Embedding pre-entrenats: Per exemple, GloVe o Word2Vec, poden millorar la capacitat de generalització del model.

Eines recomanades

• Hugging Face Transformers: Proporciona una àmplia gamma de models pre-entrenats i eines de posada a punt, i és el marc preferit pels desenvolupadors de LLM.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Una biblioteca de Hugging Face dedicada a mètodes de posada a punt eficients en paràmetres.
• TensorBoard: Una eina per visualitzar el procés d'entrenament, que us pot ajudar a supervisar el rendiment del model i depurar els paràmetres.
• Weights & Biases: Una plataforma per fer el seguiment i visualitzar experiments d'aprenentatge automàtic.

Aplicacions pràctiques

• Anàlisi de sentiments: La posada a punt de LLM pot millorar la precisió de l'anàlisi de sentiments, com ara identificar si el sentiment en una ressenya de pel·lícula és positiu o negatiu.
• Classificació de text: La posada a punt de LLM es pot utilitzar per a tasques de classificació de text, com ara classificar articles de notícies en diferents categories de temes.
• Traducció automàtica: La posada a punt de LLM pot millorar la qualitat de la traducció automàtica, com ara traduir anglès a xinès.
• Sistemes de preguntes i respostes: La posada a punt de LLM es pot utilitzar per construir sistemes de preguntes i respostes, com ara respondre a les preguntes plantejades pels usuaris.
• Generació de codi: Es pot utilitzar un LLM posat a punt per generar fragments de codi o completar codi. Per exemple, GitHub Copilot és un cas d'ús exitós.

Precaucions

• Sobreajustament: El sobreajustament és propens a ocórrer durant el procés de posada a punt i s'han de prendre les mesures corresponents, com ara l'augment de dades, la parada anticipada, la regularització, etc.
• Oblit catastròfic (Catastrophic Forgetting): La posada a punt pot fer que el model oblidi el coneixement après durant la fase de pre-entrenament, i s'ha de tenir cura en la selecció de l'estratègia de posada a punt.
• Biaix de dades (Data Bias): Si hi ha biaix en el conjunt de dades de posada a punt, pot fer que el model tingui un rendiment deficient en grups específics.
• Problemes de seguretat: El model posat a punt pot generar contingut nociu o inadequat, i s'ha de dur a terme una avaluació de seguretat i un filtratge.

Resum

L'ajustament fi de LLM és una tecnologia clau per millorar el rendiment del model, adaptar-se a tasques i dominis específics. En seleccionar el model pre-entrenat adequat, preparar un conjunt de dades d'alta qualitat, configurar els paràmetres d'ajustament fi adequats i combinar diverses tècniques pràctiques, podeu ajustar amb èxit el LLM i obtenir excel·lents resultats en diversos escenaris d'aplicació. Aquest article proporciona una guia d'inici, amb l'esperança d'ajudar-vos a començar ràpidament amb l'ajustament fi de LLM. Amb el desenvolupament continu de la tecnologia, en el futur hi haurà mètodes d'ajustament fi més eficients i convenients.