Úvodní příručka k dolaďování (Fine-tuning) velkých jazykových modelů: Koncepty, metody a praxe
Úvodní příručka k dolaďování (Fine-tuning) velkých jazykových modelů: Koncepty, metody a praxe
Velké jazykové modely (LLMs) dosáhly v oblasti zpracování přirozeného jazyka významného pokroku a vynikají v generování textu, překladu, otázkách a odpovědích atd. Nicméně, aby tyto modely fungovaly lépe ve specifických úkolech nebo oblastech, stalo se dolaďování (Fine-tuning) klíčovou technologií. Tento článek se hlouběji zabývá koncepty, metodami a praktickými aplikacemi dolaďování LLM, aby pomohl začátečníkům rychle začít.
Co je dolaďování?
Dolaďování se týká dodatečného tréninku na předtrénovaném velkém jazykovém modelu pomocí datové sady specifické pro daný úkol. Předtrénovaný model se již naučil obecné jazykové znalosti a dolaďování jej přizpůsobuje detailům a vzorům specifického úkolu. Představte si, že předtrénovaný model je encyklopedie, která obsahuje široké spektrum znalostí. Dolaďování je jako dát modelu knihu, která se specializuje na "medicínu", aby byl profesionálnější v oblasti zdravotnictví.
Porovnání dolaďování s tréninkem od začátku:
- Trénink od začátku: Vyžaduje velké množství výpočetních zdrojů a dat a trénink trvá dlouho.
- Dolaďování: Vyžaduje pouze méně dat a výpočetních zdrojů, trénink trvá krátkou dobu a obvykle dosahuje lepších výsledků.
Proč provádět dolaďování?
- Zvýšení výkonu: Zlepšuje výkon modelu ve specifických úkolech, jako je analýza sentimentu, klasifikace textu, strojový překlad atd.
- Přizpůsobení se oblasti: Přizpůsobuje model znalostem a stylu specifické oblasti, jako jsou finance, právo, zdravotnictví atd.
- Úspora zdrojů: Ve srovnání s tréninkem od začátku může dolaďování výrazně snížit výpočetní zdroje a časové náklady.
- Řízení: Umožňuje vývojářům lépe kontrolovat výstupní styl a chování modelu.
Klíčové kroky dolaďování
-
Výběr předtrénovaného modelu: Vyberte předtrénovaný model, který je vhodný pro daný úkol. Například pro úkoly generování textu můžete vybrat modely řady GPT; pro úkoly otázek a odpovědí můžete vybrat modely řady BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) je dobrý zdroj, kde najdete různé předtrénované modely.
-
Příprava datové sady: Připravte vysoce kvalitní datovou sadu specifickou pro daný úkol. Velikost a kvalita datové sady mají velký vliv na efekt dolaďování.
- Čištění dat: Vyčistěte data od chyb, šumu a nekonzistencí.
- Anotace dat: Anotujte data, například klasifikace textu vyžaduje anotaci kategorií, úkoly otázek a odpovědí vyžadují anotaci odpovědí.
- Rozdělení dat: Rozdělte datovou sadu na trénovací, validační a testovací sadu.
-
Konfigurace parametrů dolaďování: Vyberte vhodné optimalizátory, learning rate, batch size, trénovací epochs atd.
- Learning rate: Learning rate řídí rychlost aktualizace parametrů modelu. Příliš vysoký learning rate může vést k nestabilitě modelu, příliš nízký learning rate může vést k pomalému tréninku. Běžné hodnoty learning rate zahrnují: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batch Size: Batch size určuje počet vzorků použitých pro trénink v každé iteraci. Větší batch size může zvýšit rychlost tréninku, ale může zabrat více paměti.
- Epochs: Epochs označuje počet opakování, kdy je celá trénovací datová sada procházena modelem. Příliš mnoho epochs může vést k přetrénování, příliš málo epochs může vést k nedostatečnému tréninku.
-
Provedení dolaďování: Použijte připravenou datovou sadu a konfigurační parametry k dolaďování na předtrénovaném modelu. Běžné frameworky pro dolaďování zahrnují TensorFlow, PyTorch a Hugging Face Transformers.
-
Vyhodnocení modelu: Použijte testovací sadu k vyhodnocení výkonu modelu po dolaďování a proveďte nezbytné úpravy. Běžné metriky hodnocení zahrnují přesnost, preciznost, recall, F1 skóre atd.
Metody dolaďování
1. Plné dolaďování (Full Fine-tuning)
Toto je nejpřímější metoda dolaďování, která aktualizuje všechny parametry předtrénovaného modelu.
- Výhody: Může plně využít znalosti předtrénovaného modelu a dosáhnout nejlepšího výkonu ve specifických úkolech.
- Nevýhody: Vyžaduje velké množství výpočetních zdrojů a paměti a je náchylné k přetrénování.
2. Parametricky efektivní doladění (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Vzhledem k velkému množství parametrů velkých modelů je úplné doladění nákladné. Parametricky efektivní metody doladění aktualizují pouze malou část parametrů modelu, čímž snižují výpočetní náklady a nároky na paměť.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA aproximuje aktualizace parametrů původního modelu zavedením matic s nízkou hodností. Hlavní myšlenkou je přidat matici s nízkou hodností vedle existující matice vah předtrénovaného modelu a přizpůsobit se downstream úkolům trénováním těchto matic s nízkou hodností. Tímto způsobem je třeba trénovat pouze malé množství parametrů, což výrazně snižuje výpočetní náklady.
# Použití knihovny Hugging Face PEFT pro doladění LoRA from peft import LoraConfig, get_peft_model # Definice konfigurace LoRA lora_config = LoraConfig( r=8, # Hodnost matice s nízkou hodností lora_alpha=32, # Faktor škálování LoRA lora_dropout=0.05, # Pravděpodobnost LoRA dropout bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Typ úkolu ) # Načtení předtrénovaného modelu model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Aplikace LoRA na model model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning přidává před vstupní sekvenci některé trénovatelné "prefix" vektory a upravuje chování modelu trénováním těchto prefix vektorů. Tato metoda nevyžaduje úpravu parametrů původního modelu, a proto je velmi efektivní.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning vkládá do každé vrstvy předtrénovaného modelu malé moduly neuronových sítí (adapters) a přizpůsobuje se downstream úkolům trénováním těchto adapters. Ve srovnání s úplným doladěním vyžaduje Adapter Tuning trénování pouze malého množství parametrů a zároveň si může udržet dobrý výkon.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning je odlehčená metoda doladění, která vede předtrénovaný model k generování požadovaného výstupu optimalizací vstupní výzvy (prompt). Tato metoda nevyžaduje úpravu žádných parametrů modelu, a proto je velmi efektivní.
- Hard Prompt Tuning: Ruční návrh prompt.
- Soft Prompt Tuning: Použití trénovatelných vektorů jako prompt a optimalizace prompt trénováním těchto vektorů.
# Použití trénovatelného prompt (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Definice konfigurace Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Délka prompt
prompt_tuning_init_text="Odpovězte na následující otázky:", # Počáteční prompt
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Načtení předtrénovaného modelu
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Aplikace Prompt Tuning na model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Praktické tipy
- Rozšíření dat: Zvyšte rozmanitost trénovacích dat náhodnými transformacemi, jako je nahrazování synonym, přeskupování vět atd., abyste zabránili přetrénování.
- Early Stopping (Včasné zastavení): Během tréninku sledujte výkon na validační sadě a zastavte trénink dříve, než se výkon přestane zlepšovat, abyste zabránili přetrénování.
- Learning Rate Decay (Snížení rychlosti učení): Postupně snižujte rychlost učení během tréninku, což může modelu pomoci stabilněji konvergovat k optimálnímu řešení.
- Regularization (Regularizace): Použijte L1 nebo L2 regularizaci k omezení parametrů modelu a zabránění přetrénování.
- Použití předtrénovaných Embeddingů: Například GloVe nebo Word2Vec, může zlepšit generalizační schopnosti modelu.
Doporučené nástroje
- Hugging Face Transformers: Poskytuje bohatou sadu předtrénovaných modelů a nástrojů pro jemné doladění a je preferovaným frameworkem pro vývojáře LLM.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Knihovna od Hugging Face, specializovaná na metody efektivního jemného doladění parametrů.
- TensorBoard: Nástroj pro vizualizaci procesu tréninku, který vám může pomoci sledovat výkon modelu a ladit parametry.
- Weights & Biases: Platforma pro sledování a vizualizaci experimentů strojového učení.
Praktické aplikace
- Analýza sentimentu: Jemné doladění LLM může zlepšit přesnost analýzy sentimentu, například rozpoznání, zda je sentiment v recenzi filmu pozitivní nebo negativní.
- Klasifikace textu: Jemné doladění LLM lze použít pro úlohy klasifikace textu, například klasifikaci článků zpráv do různých tematických kategorií.
- Strojový překlad: Jemné doladění LLM může zlepšit kvalitu strojového překladu, například překlad z angličtiny do čínštiny.
- Systémy otázek a odpovědí: Jemné doladění LLM lze použít k vytváření systémů otázek a odpovědí, například k odpovídání na otázky uživatelů.
- Generování kódu: Jemně doladěný LLM lze použít ke generování fragmentů kódu nebo k dokončení kódu. Například GitHub Copilot je úspěšný případ použití.
Důležité body
- Přetrénování: Během procesu jemného doladění je snadné narazit na přetrénování, proto je nutné přijmout odpovídající opatření, jako je rozšíření dat, včasné zastavení, regularizace atd.
- Katastrofické zapomínání (Catastrophic Forgetting): Jemné doladění může způsobit, že model zapomene znalosti získané během fáze předtrénování, proto je nutné pečlivě vybírat strategie jemného doladění.
- Zkreslení dat (Data Bias): Pokud existuje zkreslení v datové sadě pro jemné doladění, může to vést ke špatnému výkonu modelu u specifických skupin.
- Bezpečnostní problémy: Jemně doladěný model může generovat škodlivý nebo nevhodný obsah, proto je nutné provést bezpečnostní hodnocení a filtrování.
