Introduktion til finjustering af store sprogmodeller (Fine-tuning): Koncepter, metoder og praksis
Introduktion til finjustering af store sprogmodeller (Fine-tuning): Koncepter, metoder og praksis
Store sprogmodeller (LLM'er) har gjort betydelige fremskridt inden for naturlig sprogbehandling, og de udmærker sig inden for tekstgenerering, oversættelse, spørgsmål og svar osv. Men for at få disse modeller til at yde bedre i specifikke opgaver eller domæner er finjustering (Fine-tuning) blevet en nøgleteknologi. Denne artikel vil dykke ned i konceptet, metoderne og de praktiske anvendelser af LLM-finjustering for at hjælpe begyndere med hurtigt at komme i gang.
Hvad er finjustering?
Finjustering refererer til yderligere træning af en forudtrænet stor sprogmodel ved hjælp af et datasæt med specifikke opgaver. Den forudtrænede model har allerede lært generel sprogviden, mens finjustering tilpasser den til detaljerne og mønstrene i en specifik opgave. Forestil dig, at den forudtrænede model er et leksikon, der indeholder bred viden. Finjustering er som at give modellen en bog, der specifikt introducerer "medicin", hvilket gør den mere professionel inden for det medicinske område.
Sammenligning af finjustering med træning fra bunden:
- Træning fra bunden: Kræver store mængder computerressourcer og data, og træningstiden er lang.
- Finjustering: Kræver kun færre data og computerressourcer, træningstiden er kort, og det giver normalt bedre resultater.
Hvorfor finjustere?
- Forbedre ydeevnen: Få modellen til at yde bedre på specifikke opgaver, såsom sentimentanalyse, tekstklassificering, maskinoversættelse osv.
- Tilpas domænet: Få modellen til at tilpasse sig viden og stil inden for et specifikt domæne, såsom finans, jura, medicin osv.
- Spar ressourcer: Sammenlignet med træning fra bunden kan finjustering reducere computerressourcer og tidsomkostninger betydeligt.
- Kontrollerbarhed: Giver udviklere mulighed for bedre at kontrollere modellens outputstil og adfærd.
Nøgletrin i finjustering
-
Vælg en forudtrænet model: Vælg en forudtrænet model, der passer til opgaven. For eksempel kan du vælge GPT-serien af modeller til tekstgenereringsopgaver; til spørgsmål og svar-opgaver kan du vælge BERT-serien af modeller. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) er en god ressource til at finde forskellige forudtrænede modeller.
-
Forbered datasættet: Forbered et datasæt af høj kvalitet til den specifikke opgave. Størrelsen og kvaliteten af datasættet har stor indflydelse på finjusteringseffekten.
- Datarensning: Rens data for fejl, støj og uoverensstemmelser.
- Dataannotation: Annoter dataene, for eksempel skal tekstklassificering annotere kategorier, og spørgsmål og svar-opgaver skal annotere svar.
- Datadeling: Opdel datasættet i trænings-, validerings- og testsæt.
-
Konfigurer finjusteringsparametre: Vælg passende optimeringsfunktioner, indlæringshastighed, batchstørrelse, træningsepoker og andre parametre.
- Indlæringshastighed: Indlæringshastigheden styrer hastigheden, hvormed modellen opdaterer parametre. En for høj indlæringshastighed kan føre til, at modellen er ustabil, og en for lav indlæringshastighed kan føre til langsom træning. Almindelige indlæringshastighedsværdier inkluderer: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batchstørrelse: Batchstørrelsen bestemmer antallet af prøver, der bruges til træning i hver iteration. En større batchstørrelse kan øge træningshastigheden, men kan optage mere hukommelse.
- Epoker: Epoker refererer til antallet af gange, hele træningsdatasættet gennemgås af modellen. For mange epoker kan føre til overtilpasning, og for få epoker kan føre til utilstrækkelig træning.
-
Udfør finjustering: Brug det forberedte datasæt og konfigurationsparametre til at finjustere den forudtrænede model. Almindelige finjusteringsrammer inkluderer TensorFlow, PyTorch og Hugging Face Transformers.
-
Evaluer modellen: Brug testsættet til at evaluere ydeevnen af den finjusterede model og foretag de nødvendige justeringer. Almindelige evalueringsindikatorer inkluderer nøjagtighed, præcision, tilbagekaldelse, F1-score osv.
Metoder til finjustering
1. Fuld finjustering (Full Fine-tuning)
Dette er den mest direkte finjusteringsmetode, og den opdaterer alle parametre i den forudtrænede model.
- Fordele: Kan udnytte viden fra den forudtrænede model fuldt ud og opnå den bedste ydeevne på en specifik opgave.
- Ulemper: Kræver store mængder computerressourcer og hukommelse og er tilbøjelig til overtilpasning.
2. Parameter-effektiv finjustering (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Da store modeller har mange parametre, er fuld finjustering dyrt. Parameter-effektive finjusteringsmetoder opdaterer kun en lille del af modellens parametre, hvilket reducerer beregningsomkostningerne og hukommelseskravene.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA approksimerer de originale modellers parameteropdateringer ved at introducere lav-rangs matricer. Hovedideen er at tilføje en lav-rangs matrix ved siden af den eksisterende vægtmatrix i den prætrænede model og tilpasse den til downstream-opgaver ved at træne disse lav-rangs matricer. På denne måde skal kun et lille antal parametre trænes, hvilket reducerer beregningsomkostningerne betydeligt.
# Brug Hugging Face PEFT-biblioteket til LoRA-finjustering from peft import LoraConfig, get_peft_model # Definer LoRA-konfiguration lora_config = LoraConfig( r=8, # Rang af lav-rangs matrix lora_alpha=32, # LoRA-skaleringsfaktor lora_dropout=0.05, # LoRA dropout-sandsynlighed bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Opgavetype ) # Indlæs prætrænet model model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Anvend LoRA på modellen model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning tilføjer nogle trænbare "prefix"-vektorer foran inputsekvensen og justerer modellens adfærd ved at træne disse prefix-vektorer. Denne metode kræver ikke ændring af den originale models parametre, så den er meget effektiv.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning indsætter nogle små neurale netværksmoduler (adapters) i hvert lag af den prætrænede model og tilpasser dem til downstream-opgaver ved at træne disse adapters. Sammenlignet med fuld finjustering behøver Adapter Tuning kun at træne et lille antal parametre, samtidig med at den kan opretholde god ydeevne.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning er en lettere finjusteringsmetode, der guider den prætrænede model til at generere den ønskede output ved at optimere inputprompten. Denne metode kræver ikke ændring af modellens parametre, så den er meget effektiv.
- Hard Prompt Tuning: Manuelt design af prompt.
- Soft Prompt Tuning: Brug trænbare vektorer som prompt, og optimer prompten ved at træne disse vektorer.
# Brug trænbare prompts (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Definer Prompt Tuning-konfiguration
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Promptens længde
prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Indledende prompt (Oversat: Svar på følgende spørgsmål:)
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Indlæs den fortrænede model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Anvend Prompt Tuning på modellen
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Praktiske tips
- Dataaugmentation: Øg diversiteten i træningsdata ved at udføre tilfældige transformationer, såsom synonymudskiftning, omarrangering af sætninger osv., for at forhindre overtilpasning.
- Early Stopping: Overvåg ydeevnen på valideringssættet under træningen, og stop træningen tidligt, når ydeevnen ikke længere forbedres, for at forhindre overtilpasning.
- Learning Rate Decay (Læringsrate-nedgang): Reducer gradvist læringsraten under træningen, hvilket kan gøre det muligt for modellen at konvergere mere stabilt til den optimale løsning.
- Regularisering: Brug L1- eller L2-regularisering til at begrænse modelparametre og forhindre overtilpasning.
- Brug fortrænede Embedding: F.eks. GloVe eller Word2Vec, kan forbedre modellens generaliseringsevne.
Anbefalede værktøjer
- Hugging Face Transformers: Giver et rigt udvalg af fortrænede modeller og finjusteringsværktøjer, hvilket gør det til det foretrukne framework for LLM-udviklere.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Et bibliotek fra Hugging Face, der er specialiseret i parametereffektive finjusteringsmetoder.
- TensorBoard: Et værktøj til visualisering af træningsprocessen, der kan hjælpe dig med at overvåge modelydeevne og debugge parametre.
- Weights & Biases: En platform til sporing og visualisering af maskinlæringseksperimenter.
Praktiske anvendelser
- Sentimentanalyse: Finjustering af LLM'er kan forbedre nøjagtigheden af sentimentanalyse, f.eks. ved at identificere, om sentimentet i en filmanmeldelse er positivt eller negativt.
- Tekstklassificering: Finjustering af LLM'er kan bruges til tekstklassificeringsopgaver, f.eks. til at klassificere nyhedsartikler i forskellige emnekategorier.
- Maskinoversættelse: Finjustering af LLM'er kan forbedre kvaliteten af maskinoversættelse, f.eks. ved at oversætte engelsk til kinesisk.
- Spørgsmål-og-svar-systemer: Finjustering af LLM'er kan bruges til at opbygge spørgsmål-og-svar-systemer, f.eks. til at besvare spørgsmål stillet af brugere.
- Kodegenerering: Finjusterede LLM'er kan bruges til at generere kodestykker eller fuldføre kode. F.eks. er GitHub Copilot en vellykket applikation.
Forholdsregler
- Overtilpasning: Overtilpasning er tilbøjelig til at forekomme under finjustering, og der skal træffes tilsvarende foranstaltninger, såsom dataaugmentation, early stopping, regularisering osv.
- Katastrofal glemsel: Finjustering kan få modellen til at glemme den viden, der er lært i den fortrænede fase, og finjusteringsstrategier skal vælges med omhu.
- Databias: Hvis der er bias i finjusteringsdatasættet, kan det føre til dårlig modelydeevne i specifikke grupper.
- Sikkerhedsproblemer: Finjusterede modeller kan generere skadeligt eller upassende indhold, og sikkerhedsvurdering og filtrering er påkrævet.
