Suurte keelemudelite peenhäälestuse (Fine-tuning) sissejuhatav juhend: kontseptsioonid, meetodid ja praktika

Suured keelemudelid (LLM-id) on loomuliku keele töötlemise valdkonnas saavutanud märkimisväärset edu, olles silmapaistvad teksti genereerimisel, tõlkimisel, küsimustele vastamisel jne. Kuid selleks, et need mudelid saaksid konkreetsetes ülesannetes või valdkondades paremini toimida, on peenhäälestus (Fine-tuning) muutunud kriitiliseks tehnoloogiaks. See artikkel uurib põhjalikult LLM-i peenhäälestuse kontseptsiooni, meetodeid ja praktilisi rakendusi, et aidata algajatel kiiresti alustada.

Mis on peenhäälestus?

Peenhäälestus viitab eelnevalt treenitud suure keelemudeli täiendavale treenimisele, kasutades konkreetse ülesande andmekogumit. Eelnevalt treenitud mudel on juba õppinud üldisi keeleteadmisi, samas kui peenhäälestus kohandab seda konkreetse ülesande detailide ja mustritega. Kujutage ette, et eelnevalt treenitud mudel on entsüklopeedia, mis sisaldab laialdasi teadmisi. Peenhäälestus on nagu mudelile spetsiaalselt "meditsiini" tutvustava raamatu andmine, muutes selle meditsiinivaldkonnas professionaalsemaks.

Peenhäälestuse võrdlus nullist treenimisega:

• Nullist treenimine: Nõuab suuri arvutusressursse ja andmeid, pikk treeninguaeg.
• Peenhäälestus: Nõuab vähem andmeid ja arvutusressursse, lühike treeninguaeg ja tavaliselt saavutab paremaid tulemusi.

Miks peenhäälestust teha?

• Jõudluse parandamine: Muudab mudeli konkreetsetes ülesannetes paremaks, näiteks sentimentanalüüs, teksti klassifitseerimine, masintõlge jne.
• Valdkonnaga kohanemine: Muudab mudeli kohanemaks konkreetse valdkonna teadmiste ja stiiliga, näiteks rahandus, õigus, meditsiin jne.
• Ressursside säästmine: Võrreldes nullist treenimisega võib peenhäälestus oluliselt vähendada arvutusressursse ja ajakulu.
• Kontrollitavus: Võimaldab arendajatel paremini kontrollida mudeli väljundstiili ja käitumist.

Peenhäälestuse peamised sammud

1. Valige eelnevalt treenitud mudel: Valige ülesandele sobiv eelnevalt treenitud mudel. Näiteks teksti genereerimise ülesande jaoks võite valida GPT seeria mudeli; küsimustele vastamise ülesande jaoks võite valida BERT seeria mudeli. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) on hea ressurss, kust leida erinevaid eelnevalt treenitud mudeleid.

2. Valmistage ette andmekogum: Valmistage ette kvaliteetne konkreetse ülesande andmekogum. Andmekogumi suurus ja kvaliteet mõjutavad oluliselt peenhäälestuse efekti.

   • Andmete puhastamine: Puhastage andmetest vead, müra ja vastuolud.
   • Andmete märgistamine: Märgistage andmed, näiteks teksti klassifitseerimine nõuab kategooriate märgistamist, küsimustele vastamise ülesanne nõuab vastuste märgistamist.
   • Andmete jagamine: Jagage andmekogum treening-, valideerimis- ja testkomplektideks.

3. Konfigureerige peenhäälestuse parameetrid: Valige sobivad optimeerija, õppimiskiirus, batch size, treeningu epohhid jne.

   • Õppimiskiirus: Õppimiskiirus kontrollib mudeli parameetrite uuendamise kiirust. Liiga kõrge õppimiskiirus võib põhjustada mudeli ebastabiilsust, liiga madal õppimiskiirus võib põhjustada aeglast treenimist. Levinud õppimiskiiruse väärtused on: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: Batch size määrab, mitu näidist kasutatakse iga iteratsiooni treenimiseks. Suurem batch size võib suurendada treeningu kiirust, kuid võib võtta rohkem mälu.
   • Epohhid: Epohhid viitavad sellele, mitu korda kogu treeningu andmekogum läbitakse mudeli poolt. Liiga palju epohhe võib põhjustada ülekohanemist, liiga vähe epohhe võib põhjustada ebapiisavat treenimist.

4. Tehke peenhäälestus: Kasutage ettevalmistatud andmekogumit ja konfiguratsiooniparameetreid, et eelnevalt treenitud mudelit peenhäälestada. Levinud peenhäälestuse raamistikud on TensorFlow, PyTorch ja Hugging Face Transformers.

5. Hinnake mudelit: Kasutage testkomplekti, et hinnata peenhäälestatud mudeli jõudlust ja teha vajalikke kohandusi. Levinud hindamismõõdikud on täpsus, täpsus, tagasikutsumine, F1 väärtus jne.

Peenhäälestuse meetodid

1. Täielik peenhäälestus (Full Fine-tuning)

See on kõige otsesem peenhäälestuse meetod, mis uuendab eelnevalt treenitud mudeli kõiki parameetreid.

• Eelised: Võib täielikult ära kasutada eelnevalt treenitud mudeli teadmisi, et saavutada konkreetse ülesande puhul parim jõudlus.
• Puudused: Nõuab suuri arvutusressursse ja mälu, kergesti ülekohanemine.

2. Parameetritega tõhus peenhäälestus (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Kuna suurtel mudelitel on palju parameetreid, on täielik peenhäälestus kulukas. Parameetritega tõhusad peenhäälestusmeetodid uuendavad ainult väikest osa mudeli parameetritest, vähendades seeläbi arvutuskulusid ja mälunõudeid.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA lähendab algse mudeli parameetrite uuendusi madala astme maatriksite abil. Selle peamine idee on lisada eelkoolitatud mudeli olemasoleva kaalumaatriksi kõrvale madala astme maatriks ja kohandada allavoolu ülesannet, treenides neid madala astme maatriksid. Sel viisil tuleb treenida ainult väike arv parameetreid, mis vähendab oluliselt arvutuskulusid.

  # Kasutage Hugging Face PEFT teeki LoRA peenhäälestamiseks
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Määratlege LoRA konfiguratsioon
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Madala astme maatriksi aste
      lora_alpha=32, # LoRA skaleerimistegur
      lora_dropout=0.05, # LoRA dropout tõenäosus
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Ülesande tüüp
  )
  
  # Laadige eelkoolitatud mudel
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Rakendage LoRA mudelile
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning lisab sisendjärjendile mõned treenitavad "prefix" vektorid ja kohandab mudeli käitumist, treenides neid prefix vektoreid. See meetod ei vaja algse mudeli parameetrite muutmist, seega on see väga tõhus.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning sisestab eelkoolitatud mudeli igasse kihti mõned väikesed närvivõrgu moodulid (adapterid) ja kohandab allavoolu ülesannet, treenides neid adaptereid. Võrreldes täieliku peenhäälestusega, peab Adapter Tuning treenima ainult väikest arvu parameetreid, säilitades samal ajal hea jõudluse.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning on kergem peenhäälestusmeetod, mis juhib eelkoolitatud mudelit soovitud väljundi genereerimiseks, optimeerides sisendviipa (prompt). See meetod ei vaja mudeli parameetrite muutmist, seega on see väga tõhus.

• Hard Prompt Tuning: Käsitsi kujundatud prompt.
• Soft Prompt Tuning: Kasutage treenitavaid vektoreid promptina ja optimeerige prompt, treenides neid vektoreid.

# Kasutage treenitavat prompti (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Määratlege Prompt Tuning konfiguratsioon
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # prompti pikkus
    prompt_tuning_init_text="Vasta järgmistele küsimustele:", # Esialgne prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Eelnevalt treenitud mudeli laadimine
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Prompt Tuning'u rakendamine mudelile
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Kasulikud näpunäited

• Andmete suurendamine: Suurendage andmete mitmekesisust treeningandmete juhuslike teisenduste abil, näiteks sünonüümide asendamine, lausete ümberkorraldamine jne, et vältida ülekohanemist.
• Varajane peatamine (Early Stopping): Jälgige treenimise ajal jõudlust valideerimisandmestikul ja lõpetage treenimine varakult, kui jõudlus enam ei parane, et vältida ülekohanemist.
• Õppimismäära vähendamine (Learning Rate Decay): Vähendage treenimise ajal järk-järgult õppimismäära, mis võib aidata mudelil stabiilsemalt optimaalse lahenduse poole koonerduda.
• Regulariseerimine (Regularization): Kasutage L1 või L2 regulariseerimist mudeli parameetrite piiramiseks, et vältida ülekohanemist.
• Kasutage eelnevalt treenitud Embedding'uid: Näiteks GloVe või Word2Vec, mis võivad parandada mudeli üldistusvõimet.

Tööriistade soovitused

• Hugging Face Transformers: Pakub rikkalikult eelnevalt treenitud mudeleid ja peenhäälestustööriistu, olles LLM-i arendajate eelistatud raamistik.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Hugging Face'i teek, mis on spetsialiseerunud parameetritelt tõhusatele peenhäälestusmeetoditele.
• TensorBoard: Tööriist treenimisprotsessi visualiseerimiseks, mis aitab teil jälgida mudeli jõudlust ja siluda parameetreid.
• Weights & Biases: Platvorm masinõppe eksperimentide jälgimiseks ja visualiseerimiseks.

Praktilised rakendused

• Sentimentanalüüs: LLM-i peenhäälestus võib parandada sentimentanalüüsi täpsust, näiteks tuvastada filmide arvustuste sentimenti, kas see on positiivne või negatiivne.
• Teksti klassifitseerimine: LLM-i peenhäälestust saab kasutada teksti klassifitseerimise ülesannete jaoks, näiteks uudisteartiklite klassifitseerimine erinevatesse teemakategooriatesse.
• Masintõlge: LLM-i peenhäälestus võib parandada masintõlke kvaliteeti, näiteks inglise keelest hiina keelde tõlkimisel.
• Küsimuste ja vastuste süsteem: LLM-i peenhäälestust saab kasutada küsimuste ja vastuste süsteemi loomiseks, näiteks kasutajate esitatud küsimustele vastamiseks.
• Koodi genereerimine: Peenhäälestatud LLM-i saab kasutada koodilõikude genereerimiseks või koodi lõpetamiseks. Näiteks GitHub Copilot on edukas rakendusjuhtum.

Tähelepanekud

• Ülekohanemine: Peenhäälestusprotsessi käigus on lihtne tekkida ülekohanemine, seega on vaja võtta vastavaid meetmeid, näiteks andmete suurendamine, varajane peatamine, regulariseerimine jne.
• Katastroofiline unustamine (Catastrophic Forgetting): Peenhäälestus võib põhjustada mudelil eelnevalt treenitud etapis õpitud teadmiste unustamise, seega on vaja hoolikalt valida peenhäälestusstrateegia.
• Andmete kallutatus (Data Bias): Kui peenhäälestusandmestikus on kallutatus, võib see põhjustada mudeli halva jõudluse teatud rühmades.
• Turvalisuse probleemid: Peenhäälestatud mudel võib genereerida kahjulikku või sobimatut sisu, seega on vaja läbi viia turvalisuse hindamine ja filtreerimine.

Kokkuvõte

LLM peenhäälestus on võtmetehnoloogia mudeli jõudluse parandamiseks ning konkreetsete ülesannete ja valdkondadega kohanemiseks. Sobiva eelkoolitatud mudeli valimise, kvaliteetse andmekogumi ettevalmistamise, sobivate peenhäälestusparameetrite konfigureerimise ja erinevate praktiliste näpunäidete kombineerimise abil saate LLM-i edukalt peenhäälestada ja saavutada suurepäraseid tulemusi erinevates rakendusstsenaariumides. See artikkel pakub sissejuhatava juhendi, mis aitab teil LLM-i peenhäälestusega kiiresti alustada. Tehnoloogia pideva arenguga tekib tulevikus tõhusamaid ja mugavamaid peenhäälestusmeetodeid.