Guide d'initiation au fine-tuning des grands modèles de langage : concepts, méthodes et pratiques
Guide d'initiation au fine-tuning des grands modèles de langage : concepts, méthodes et pratiques
Les grands modèles de langage (LLM) ont réalisé des progrès significatifs dans le domaine du traitement du langage naturel, excellant dans la génération de texte, la traduction, les questions-réponses, etc. Cependant, pour que ces modèles fonctionnent encore mieux dans des tâches ou des domaines spécifiques, le fine-tuning est devenu une technologie clé. Cet article explorera en profondeur les concepts, les méthodes et les applications pratiques du fine-tuning des LLM, afin d'aider les débutants à démarrer rapidement.
Qu'est-ce que le fine-tuning ?
Le fine-tuning fait référence à l'entraînement supplémentaire d'un grand modèle de langage pré-entraîné à l'aide d'un ensemble de données spécifique à une tâche. Le modèle pré-entraîné a déjà appris des connaissances linguistiques générales, tandis que le fine-tuning l'adapte aux détails et aux modèles d'une tâche spécifique. Imaginez qu'un modèle pré-entraîné est une encyclopédie contenant de vastes connaissances. Le fine-tuning revient à donner au modèle un livre spécialement consacré à la « médecine », le rendant plus professionnel dans le domaine médical.
Comparaison entre le fine-tuning et l'entraînement à partir de zéro :
- Entraînement à partir de zéro : Nécessite d'énormes ressources de calcul et de données, et un long temps d'entraînement.
- Fine-tuning : Nécessite moins de données et de ressources de calcul, un temps d'entraînement plus court et permet généralement d'obtenir de meilleurs résultats.
Pourquoi effectuer un fine-tuning ?
- Améliorer les performances : Améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques, telles que l'analyse des sentiments, la classification de texte, la traduction automatique, etc.
- Adapter au domaine : Adapter le modèle aux connaissances et au style d'un domaine spécifique, tel que la finance, le droit, la médecine, etc.
- Économiser des ressources : Par rapport à l'entraînement à partir de zéro, le fine-tuning peut réduire considérablement les ressources de calcul et les coûts de temps.
- Contrôlabilité : Permet aux développeurs de mieux contrôler le style de sortie et le comportement du modèle.
Les étapes clés du fine-tuning
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Choisir un modèle pré-entraîné : Choisir un modèle pré-entraîné adapté à la tâche. Par exemple, pour les tâches de génération de texte, vous pouvez choisir la série de modèles GPT ; pour les tâches de questions-réponses, vous pouvez choisir la série de modèles BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) est une excellente ressource pour trouver divers modèles pré-entraînés.
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Préparer l'ensemble de données : Préparer un ensemble de données de haute qualité spécifique à la tâche. La taille et la qualité de l'ensemble de données ont un impact important sur l'effet du fine-tuning.
- Nettoyage des données : Nettoyer les erreurs, le bruit et les incohérences dans les données.
- Annotation des données : Annoter les données, par exemple, la classification de texte nécessite l'annotation des catégories, les tâches de questions-réponses nécessitent l'annotation des réponses.
- Division des données : Diviser l'ensemble de données en ensembles d'entraînement, de validation et de test.
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Configurer les paramètres de fine-tuning : Choisir l'optimiseur, le taux d'apprentissage, la taille du batch, le nombre d'epochs d'entraînement et d'autres paramètres appropriés.
- Taux d'apprentissage : Le taux d'apprentissage contrôle la vitesse à laquelle le modèle met à jour les paramètres. Un taux d'apprentissage trop élevé peut rendre le modèle instable, tandis qu'un taux d'apprentissage trop faible peut entraîner un entraînement lent. Les valeurs courantes du taux d'apprentissage incluent : 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batch Size : Batch size détermine le nombre d'échantillons utilisés pour l'entraînement à chaque itération. Un batch size plus grand peut améliorer la vitesse d'entraînement, mais peut occuper plus de mémoire.
- Epochs : Epochs fait référence au nombre de fois où l'ensemble de données d'entraînement complet est parcouru par le modèle. Un nombre trop élevé d'epochs peut entraîner un surapprentissage, tandis qu'un nombre trop faible d'epochs peut entraîner un entraînement insuffisant.
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Effectuer le fine-tuning : Utiliser l'ensemble de données préparé et les paramètres de configuration pour effectuer le fine-tuning sur le modèle pré-entraîné. Les frameworks de fine-tuning courants incluent TensorFlow, PyTorch et Hugging Face Transformers.
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Évaluer le modèle : Utiliser l'ensemble de test pour évaluer les performances du modèle après le fine-tuning et effectuer les ajustements nécessaires. Les métriques d'évaluation courantes incluent la précision, la justesse, le rappel, la valeur F1, etc.
Méthodes de fine-tuning
1. Fine-tuning complet (Full Fine-tuning)
C'est la méthode de fine-tuning la plus directe, elle met à jour tous les paramètres du modèle pré-entraîné.
- Avantages : Peut pleinement exploiter les connaissances du modèle pré-entraîné et atteindre des performances optimales sur une tâche spécifique.
- Inconvénients : Nécessite d'énormes ressources de calcul et de mémoire, et est sujet au surapprentissage.
2. Ajustement fin efficace des paramètres (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Étant donné que les grands modèles ont de nombreux paramètres, l'ajustement fin complet est coûteux. Les méthodes d'ajustement fin efficaces des paramètres ne mettent à jour qu'une petite partie des paramètres du modèle, réduisant ainsi les coûts de calcul et les besoins en mémoire.
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LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA approxime les mises à jour des paramètres du modèle original en introduisant des matrices de faible rang. L'idée principale est d'ajouter une matrice de faible rang à côté de la matrice de poids existante du modèle pré-entraîné et d'adapter les tâches en aval en entraînant ces matrices de faible rang. De cette façon, seul un petit nombre de paramètres doivent être entraînés, ce qui réduit considérablement les coûts de calcul.
# Utilisation de la bibliothèque Hugging Face PEFT pour l'ajustement fin LoRA from peft import LoraConfig, get_peft_model # Définition de la configuration LoRA lora_config = LoraConfig( r=8, # Rang de la matrice de faible rang lora_alpha=32, # Facteur d'échelle LoRA lora_dropout=0.05, # Probabilité de dropout LoRA bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Type de tâche ) # Chargement du modèle pré-entraîné model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Application de LoRA au modèle model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning ajoute des vecteurs de "préfixe" entraînables avant la séquence d'entrée et ajuste le comportement du modèle en entraînant ces vecteurs de préfixe. Cette méthode ne nécessite pas de modifier les paramètres du modèle original, elle est donc très efficace.
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Adapter Tuning
Adapter Tuning insère de petits modules de réseau neuronal (adapters) dans chaque couche du modèle pré-entraîné et adapte les tâches en aval en entraînant ces adapters. Comparé à l'ajustement fin complet, Adapter Tuning ne nécessite que l'entraînement d'un petit nombre de paramètres, tout en conservant de bonnes performances.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning est une méthode d'ajustement fin plus légère qui guide le modèle pré-entraîné pour générer la sortie souhaitée en optimisant l'invite (prompt) d'entrée. Cette méthode ne nécessite pas de modifier les paramètres du modèle, elle est donc très efficace.
- Hard Prompt Tuning : Conception manuelle de l'invite.
- Soft Prompt Tuning : Utilisation de vecteurs entraînables comme invite et optimisation de l'invite en entraînant ces vecteurs.
# Utilisation d'une invite entraînables (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Définition de la configuration Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Longueur de l'invite
prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Invite initiale
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# 将 Prompt Tuning 应用于模型
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Astuces pratiques
- Augmentation des données : Augmentez la diversité des données en effectuant des transformations aléatoires sur les données d'entraînement, telles que le remplacement de synonymes et le réarrangement de phrases, afin d'éviter le surapprentissage.
- Arrêt précoce (Early Stopping) : Surveillez les performances sur l'ensemble de validation pendant le processus d'entraînement et arrêtez l'entraînement plus tôt lorsque les performances cessent de s'améliorer afin d'éviter le surapprentissage.
- Décroissance du taux d'apprentissage (Learning Rate Decay) : Réduisez progressivement le taux d'apprentissage pendant le processus d'entraînement, ce qui peut permettre au modèle de converger plus stablement vers la solution optimale.
- Régularisation (Regularization) : Utilisez la régularisation L1 ou L2 pour contraindre les paramètres du modèle et éviter le surapprentissage.
- Utiliser des embeddings pré-entraînés : Par exemple, GloVe ou Word2Vec, peut améliorer la capacité de généralisation du modèle.
Outils recommandés
- Hugging Face Transformers : Fournit de nombreux modèles pré-entraînés et outils de fine-tuning, ce qui en fait le framework de choix pour les développeurs de LLM.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) : Une bibliothèque de Hugging Face spécialement conçue pour les méthodes de fine-tuning efficaces en termes de paramètres.
- TensorBoard : Un outil de visualisation du processus d'entraînement qui peut vous aider à surveiller les performances du modèle et à déboguer les paramètres.
- Weights & Biases : Une plateforme de suivi et de visualisation des expériences d'apprentissage automatique.
Applications pratiques
- Analyse des sentiments : Le fine-tuning des LLM peut améliorer la précision de l'analyse des sentiments, par exemple en identifiant si le sentiment dans une critique de film est positif ou négatif.
- Classification de texte : Le fine-tuning des LLM peut être utilisé pour les tâches de classification de texte, par exemple en classant les articles de presse dans différentes catégories de sujets.
- Traduction automatique : Le fine-tuning des LLM peut améliorer la qualité de la traduction automatique, par exemple en traduisant de l'anglais vers le chinois.
- Systèmes de questions-réponses : Le fine-tuning des LLM peut être utilisé pour construire des systèmes de questions-réponses, par exemple en répondant aux questions posées par les utilisateurs.
- Génération de code : Vous pouvez utiliser un LLM fine-tuné pour générer des extraits de code ou compléter du code. Par exemple, GitHub Copilot est un cas d'utilisation réussi.
Précautions
- Surapprentissage : Le surapprentissage est susceptible de se produire pendant le processus de fine-tuning, et des mesures appropriées doivent être prises, telles que l'augmentation des données, l'arrêt précoce, la régularisation, etc.
- Oubli catastrophique (Catastrophic Forgetting) : Le fine-tuning peut amener le modèle à oublier les connaissances acquises pendant la phase de pré-entraînement, et une stratégie de fine-tuning doit être choisie avec soin.
- Biais des données (Data Bias) : Si l'ensemble de données de fine-tuning est biaisé, cela peut entraîner de mauvaises performances du modèle sur des groupes spécifiques.
- Problèmes de sécurité : Le modèle fine-tuné peut générer du contenu nuisible ou inapproprié, et une évaluation et un filtrage de la sécurité sont nécessaires.
