Uvodni vodič za fino podešavanje velikih jezičnih modela (Fine-tuning): koncepti, metode i praksa

Veliki jezični modeli (LLM-ovi) postigli su značajan napredak u području obrade prirodnog jezika, ističući se u generiranju teksta, prevođenju, odgovaranju na pitanja i slično. Međutim, kako bi se osiguralo da ovi modeli rade još bolje u specifičnim zadacima ili područjima, fino podešavanje (Fine-tuning) postalo je ključna tehnika. Ovaj će članak detaljno istražiti koncepte, metode i praktične primjene finog podešavanja LLM-ova, pomažući početnicima da brzo započnu.

Što je fino podešavanje?

Fino podešavanje odnosi se na dodatnu obuku na unaprijed obučenom velikom jezičnom modelu, koristeći skup podataka specifičan za zadatak. Unaprijed obučeni model već je naučio opće jezično znanje, dok ga fino podešavanje prilagođava detaljima i obrascima specifičnog zadatka. Zamislite da je unaprijed obučeni model enciklopedija koja sadrži široko znanje. Fino podešavanje je poput davanja modelu knjige koja se posebno bavi "medicinom", čineći ga profesionalnijim u medicinskom području.

Usporedba finog podešavanja s obukom od nule:

• Obuka od nule: Zahtijeva ogromne računalne resurse i podatke, a vrijeme obuke je dugo.
• Fino podešavanje: Zahtijeva manje podataka i računalnih resursa, vrijeme obuke je kraće i obično se postižu bolji rezultati.

Zašto provoditi fino podešavanje?

• Poboljšanje performansi: Čini model boljim u specifičnim zadacima, kao što su analiza sentimenta, klasifikacija teksta, strojno prevođenje itd.
• Prilagodba području: Prilagođava model znanju i stilu specifičnih područja, kao što su financije, pravo, medicina itd.
• Ušteda resursa: U usporedbi s obukom od nule, fino podešavanje može značajno smanjiti računalne resurse i troškove vremena.
• Kontrolabilnost: Omogućuje programerima bolju kontrolu nad izlaznim stilom i ponašanjem modela.

Ključni koraci finog podešavanja

1. Odabir unaprijed obučenog modela: Odaberite unaprijed obučeni model koji odgovara zadatku. Na primjer, za zadatke generiranja teksta možete odabrati modele serije GPT; za zadatke odgovaranja na pitanja možete odabrati modele serije BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) dobar je izvor za pronalaženje raznih unaprijed obučenih modela.

2. Priprema skupa podataka: Pripremite visokokvalitetni skup podataka specifičan za zadatak. Veličina i kvaliteta skupa podataka imaju veliki utjecaj na učinak finog podešavanja.

   • Čišćenje podataka: Očistite pogreške, šum i nedosljednosti u podacima.
   • Označavanje podataka: Označite podatke, na primjer, klasifikacija teksta zahtijeva označavanje kategorija, a zadaci odgovaranja na pitanja zahtijevaju označavanje odgovora.
   • Podjela podataka: Podijelite skup podataka na skup za obuku, skup za provjeru valjanosti i skup za testiranje.

3. Konfiguriranje parametara finog podešavanja: Odaberite odgovarajući optimizator, brzinu učenja, veličinu serije, epohe obuke i druge parametre.

   • Brzina učenja: Brzina učenja kontrolira brzinu kojom model ažurira parametre. Previsoka brzina učenja može dovesti do nestabilnosti modela, a preniska brzina učenja može dovesti do sporog treninga. Uobičajene vrijednosti brzine učenja uključuju: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Veličina serije: Veličina serije određuje broj uzoraka koji se koriste za obuku u svakoj iteraciji. Veća veličina serije može poboljšati brzinu obuke, ali može zauzeti više memorije.
   • Epohe: Epohe se odnose na broj puta koliko cijeli skup podataka za obuku prođe kroz model. Previše epoha može dovesti do prekomjernog prilagođavanja, a premalo epoha može dovesti do nedovoljnog treninga.

4. Provođenje finog podešavanja: Koristite pripremljeni skup podataka i konfiguracijske parametre za fino podešavanje unaprijed obučenog modela. Uobičajeni okviri za fino podešavanje uključuju TensorFlow, PyTorch i Hugging Face Transformers.

5. Procjena modela: Koristite skup za testiranje za procjenu performansi modela nakon finog podešavanja i izvršite potrebne prilagodbe. Uobičajene metrike procjene uključuju točnost, preciznost, odziv, F1 vrijednost itd.

Metode finog podešavanja

1. Potpuno fino podešavanje (Full Fine-tuning)

Ovo je najizravnija metoda finog podešavanja, koja ažurira sve parametre unaprijed obučenog modela.

• Prednosti: Može u potpunosti iskoristiti znanje unaprijed obučenog modela i postići najbolje performanse u specifičnim zadacima.
• Nedostaci: Zahtijeva ogromne računalne resurse i memoriju, te je sklon prekomjernom prilagođavanju.

2. Parametarski učinkovito fino podešavanje (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Budući da veliki modeli imaju mnogo parametara, potpuno fino podešavanje je skupo. Metode parametarski učinkovitog finog podešavanja ažuriraju samo mali dio parametara modela, čime se smanjuju troškovi računanja i potrebe za memorijom.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA aproksimira ažuriranja parametara izvornog modela uvođenjem matrica niskog ranga. Njegova glavna ideja je dodati matricu niskog ranga pored postojeće matrice težine u prethodno obučenom modelu i prilagoditi se zadacima nizvodno treniranjem ovih matrica niskog ranga. Na taj način, samo mali broj parametara treba trenirati, što uvelike smanjuje troškove računanja.

  # Korištenje Hugging Face PEFT biblioteke za LoRA fino podešavanje
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Definiranje LoRA konfiguracije
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Rang matrice niskog ranga
      lora_alpha=32, # LoRA faktor skaliranja
      lora_dropout=0.05, # LoRA dropout vjerojatnost
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Vrsta zadatka
  )
  
  # Učitavanje prethodno obučenog modela
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Primjena LoRA na model
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning dodaje neke vektore "prefix" koji se mogu trenirati ispred ulaznog niza i prilagođava ponašanje modela treniranjem ovih prefix vektora. Ova metoda ne zahtijeva izmjenu parametara izvornog modela, pa je stoga vrlo učinkovita.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning umeće neke male module neuronske mreže (adaptere) u svaki sloj prethodno obučenog modela i prilagođava se zadacima nizvodno treniranjem ovih adaptera. U usporedbi s potpunim finim podešavanjem, Adapter Tuning treba trenirati samo mali broj parametara, a istovremeno može održati dobre performanse.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning je lakša metoda finog podešavanja koja usmjerava prethodno obučeni model da generira željeni izlaz optimiziranjem ulaznog upita (prompt). Ova metoda ne zahtijeva izmjenu bilo kojeg parametra modela, pa je stoga vrlo učinkovita.

• Hard Prompt Tuning: Ručno dizajniranje prompta.
• Soft Prompt Tuning: Korištenje vektora koji se mogu trenirati kao prompt i optimiziranje prompta treniranjem ovih vektora.

# Korištenje prompta koji se može trenirati (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Definiranje Prompt Tuning konfiguracije
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Duljina prompta
    prompt_tuning_init_text="Odgovorite na sljedeća pitanja:", # Početni prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Učitavanje unaprijed obučenog modela
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Primjena Prompt Tuninga na model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Praktični savjeti

• Povećanje podataka (Data Augmentation): Povećajte raznolikost podataka za obuku nasumičnim transformacijama, kao što su zamjena sinonima, preuređivanje rečenica itd., kako biste spriječili preprilagodbu (overfitting).
• Rano zaustavljanje (Early Stopping): Tijekom procesa obuke, pratite performanse na skupu za validaciju i zaustavite obuku rano kada se performanse prestanu poboljšavati kako biste spriječili preprilagodbu.
• Smanjenje stope učenja (Learning Rate Decay): Postupno smanjujte stopu učenja tijekom procesa obuke, što može omogućiti modelu da se stabilnije konvergira prema optimalnom rješenju.
• Regularizacija (Regularization): Koristite L1 ili L2 regularizaciju za ograničavanje parametara modela i sprječavanje preprilagodbe.
• Korištenje unaprijed obučenih Embeddinga: Na primjer, GloVe ili Word2Vec, mogu poboljšati sposobnost generalizacije modela.

Preporučeni alati

• Hugging Face Transformers: Pruža bogat izbor unaprijed obučenih modela i alata za fino podešavanje, što ga čini preferiranim okvirom za razvoj LLM-ova.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Biblioteka Hugging Facea, specijalizirana za metode fino podešavanja s učinkovitim parametrima.
• TensorBoard: Alat za vizualizaciju procesa obuke, koji vam može pomoći u praćenju performansi modela i otklanjanju pogrešaka u parametrima.
• Weights & Biases: Platforma za praćenje i vizualizaciju eksperimenata strojnog učenja.

Praktična primjena

• Analiza osjećaja (Sentiment Analysis): Fino podešavanje LLM-ova može poboljšati točnost analize osjećaja, na primjer, prepoznavanje je li osjećaj u filmskoj recenziji pozitivan ili negativan.
• Klasifikacija teksta (Text Classification): Fino podešavanje LLM-ova može se koristiti za zadatke klasifikacije teksta, kao što je klasificiranje članaka vijesti u različite tematske kategorije.
• Strojno prevođenje (Machine Translation): Fino podešavanje LLM-ova može poboljšati kvalitetu strojnog prevođenja, na primjer, prevođenje engleskog na kineski.
• Sustavi za odgovaranje na pitanja (Question Answering Systems): Fino podešavanje LLM-ova može se koristiti za izgradnju sustava za odgovaranje na pitanja, na primjer, odgovaranje na pitanja koja postavljaju korisnici.
• Generiranje koda (Code Generation): Fino podešeni LLM-ovi mogu se koristiti za generiranje isječaka koda ili dovršavanje koda. Na primjer, GitHub Copilot je uspješan primjer primjene.

Mjere opreza

• Preprilagodba (Overfitting): Tijekom procesa finog podešavanja lako se javlja preprilagodba, stoga je potrebno poduzeti odgovarajuće mjere, kao što su povećanje podataka, rano zaustavljanje, regularizacija itd.
• Katastrofalno zaboravljanje (Catastrophic Forgetting): Fino podešavanje može uzrokovati da model zaboravi znanje naučeno u fazi predobuke, stoga je potrebno pažljivo odabrati strategiju finog podešavanja.
• Pristranost podataka (Data Bias): Ako skup podataka za fino podešavanje ima pristranost, to može dovesti do loših performansi modela u određenim skupinama.
• Sigurnosni problemi (Security Issues): Fino podešeni modeli mogu generirati štetan ili neprikladan sadržaj, stoga je potrebna sigurnosna procjena i filtriranje.

Zaključak

LLM fino podešavanje je ključna tehnika za poboljšanje performansi modela, prilagođavanje specifičnim zadacima i domenama. Odabirom odgovarajućeg pretreniranog modela, pripremom visokokvalitetnog skupa podataka, konfiguriranjem odgovarajućih parametara finog podešavanja i kombiniranjem raznih praktičnih savjeta, možete uspješno fino podesiti LLM i postići izvrsne rezultate u raznim scenarijima primjene. Ovaj članak pruža vodič za početnike, nadamo se da će vam pomoći da brzo započnete s finim podešavanjem LLM-a. S kontinuiranim razvojem tehnologije, u budućnosti će se pojaviti više učinkovitih i praktičnih metoda finog podešavanja.