Panduan Pemula untuk Fine-tuning Model Bahasa Besar (LLM): Konsep, Metode, dan Praktik
Panduan Pemula untuk Fine-tuning Model Bahasa Besar (LLM): Konsep, Metode, dan Praktik
Model bahasa besar (LLM) telah mencapai kemajuan signifikan dalam bidang pemrosesan bahasa alami, menunjukkan kinerja luar biasa dalam pembuatan teks, terjemahan, tanya jawab, dan lainnya. Namun, untuk membuat model-model ini berkinerja lebih baik dalam tugas atau domain tertentu, fine-tuning telah menjadi teknik penting. Artikel ini akan membahas secara mendalam konsep, metode, dan aplikasi praktis dari fine-tuning LLM, membantu pemula untuk memulai dengan cepat.
Apa itu Fine-tuning?
Fine-tuning mengacu pada pelatihan tambahan pada model bahasa besar yang telah dilatih sebelumnya, menggunakan dataset tugas tertentu. Model yang telah dilatih sebelumnya telah mempelajari pengetahuan bahasa umum, sementara fine-tuning menyesuaikannya dengan detail dan pola tugas tertentu. Bayangkan, model yang telah dilatih sebelumnya adalah ensiklopedia yang berisi pengetahuan luas. Fine-tuning seperti memberi model buku yang secara khusus memperkenalkan "kedokteran", membuatnya lebih profesional di bidang medis.
Perbandingan Fine-tuning dengan Pelatihan dari Awal:
- Pelatihan dari Awal: Membutuhkan sumber daya komputasi dan data yang besar, serta waktu pelatihan yang lama.
- Fine-tuning: Hanya membutuhkan lebih sedikit data dan sumber daya komputasi, waktu pelatihan lebih singkat, dan biasanya mencapai hasil yang lebih baik.
Mengapa Melakukan Fine-tuning?
- Meningkatkan Kinerja: Membuat model berkinerja lebih baik pada tugas tertentu, seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, terjemahan mesin, dll.
- Menyesuaikan dengan Domain: Membuat model beradaptasi dengan pengetahuan dan gaya domain tertentu, seperti keuangan, hukum, medis, dll.
- Menghemat Sumber Daya: Dibandingkan dengan pelatihan dari awal, fine-tuning dapat secara signifikan mengurangi sumber daya komputasi dan biaya waktu.
- Kontrol: Memungkinkan pengembang untuk lebih mengontrol gaya dan perilaku keluaran model.
Langkah-Langkah Kunci Fine-tuning
-
Pilih Model yang Telah Dilatih Sebelumnya: Pilih model yang telah dilatih sebelumnya yang sesuai untuk tugas tersebut. Misalnya, untuk tugas pembuatan teks, Anda dapat memilih model seri GPT; untuk tugas tanya jawab, Anda dapat memilih model seri BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) adalah sumber yang bagus untuk menemukan berbagai model yang telah dilatih sebelumnya.
-
Siapkan Dataset: Siapkan dataset tugas tertentu berkualitas tinggi. Ukuran dan kualitas dataset memiliki dampak besar pada efek fine-tuning.
- Pembersihan Data: Bersihkan kesalahan, noise, dan inkonsistensi dalam data.
- Anotasi Data: Anotasi data, misalnya klasifikasi teks perlu menandai kategori, tugas tanya jawab perlu menandai jawaban.
- Pembagian Data: Bagi dataset menjadi set pelatihan, set validasi, dan set pengujian.
-
Konfigurasikan Parameter Fine-tuning: Pilih optimizer, learning rate, batch size, epochs pelatihan, dan parameter lain yang sesuai.
- Learning Rate: Learning rate mengontrol kecepatan model memperbarui parameter. Learning rate yang terlalu tinggi dapat menyebabkan model tidak stabil, learning rate yang terlalu rendah dapat menyebabkan pelatihan lambat. Nilai learning rate yang umum termasuk: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batch Size: Batch size menentukan jumlah sampel yang digunakan untuk pelatihan setiap iterasi. Batch size yang lebih besar dapat meningkatkan kecepatan pelatihan, tetapi dapat menggunakan lebih banyak memori.
- Epochs: Epochs mengacu pada jumlah kali seluruh dataset pelatihan dilalui oleh model. Epochs yang terlalu banyak dapat menyebabkan overfitting, epochs yang terlalu sedikit dapat menyebabkan pelatihan tidak mencukupi.
-
Lakukan Fine-tuning: Gunakan dataset yang disiapkan dan parameter konfigurasi untuk melakukan fine-tuning pada model yang telah dilatih sebelumnya. Framework fine-tuning yang umum termasuk TensorFlow, PyTorch, dan Hugging Face Transformers.
-
Evaluasi Model: Gunakan set pengujian untuk mengevaluasi kinerja model yang telah di-fine-tuning, dan lakukan penyesuaian yang diperlukan. Metrik evaluasi yang umum digunakan termasuk akurasi, presisi, recall, nilai F1, dll.
Metode Fine-tuning
1. Fine-tuning Penuh (Full Fine-tuning)
Ini adalah metode fine-tuning yang paling langsung, yang memperbarui semua parameter model yang telah dilatih sebelumnya.
- Keuntungan: Dapat memanfaatkan sepenuhnya pengetahuan model yang telah dilatih sebelumnya, mencapai kinerja terbaik pada tugas tertentu.
- Kekurangan: Membutuhkan sumber daya komputasi dan memori yang besar, rentan terhadap overfitting.
2. Fine-tuning Efisien Parameter (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Karena model besar memiliki banyak parameter, fine-tuning penuh membutuhkan biaya yang mahal. Metode fine-tuning efisien parameter hanya memperbarui sebagian kecil parameter model, sehingga mengurangi biaya komputasi dan kebutuhan memori.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA memperkirakan pembaruan parameter model asli dengan memperkenalkan matriks peringkat rendah. Ide utamanya adalah menambahkan matriks peringkat rendah di samping matriks bobot yang ada dari model pra-pelatihan, dan menyesuaikan tugas hilir dengan melatih matriks peringkat rendah ini. Dengan cara ini, hanya sejumlah kecil parameter yang perlu dilatih, yang secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
# Menggunakan pustaka Hugging Face PEFT untuk fine-tuning LoRA from peft import LoraConfig, get_peft_model # Mendefinisikan konfigurasi LoRA lora_config = LoraConfig( r=8, # Peringkat matriks peringkat rendah lora_alpha=32, # Faktor skala LoRA lora_dropout=0.05, # Probabilitas dropout LoRA bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Tipe tugas ) # Memuat model pra-pelatihan model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Menerapkan LoRA ke model model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning menambahkan beberapa vektor "prefix" yang dapat dilatih di depan urutan input, dan menyesuaikan perilaku model dengan melatih vektor prefix ini. Metode ini tidak perlu memodifikasi parameter model asli, sehingga sangat efisien.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning memasukkan beberapa modul jaringan saraf kecil (adapter) ke setiap lapisan model pra-pelatihan, dan menyesuaikan tugas hilir dengan melatih adapter ini. Dibandingkan dengan fine-tuning penuh, Adapter Tuning hanya perlu melatih sejumlah kecil parameter, sambil mempertahankan kinerja yang baik.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning adalah metode fine-tuning yang lebih ringan, yang memandu model pra-pelatihan untuk menghasilkan output yang diharapkan dengan mengoptimalkan prompt input. Metode ini tidak perlu memodifikasi parameter model apa pun, sehingga sangat efisien.
- Hard Prompt Tuning: Mendesain prompt secara manual.
- Soft Prompt Tuning: Menggunakan vektor yang dapat dilatih sebagai prompt, dan mengoptimalkan prompt dengan melatih vektor ini.
# Menggunakan prompt yang dapat dilatih (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Mendefinisikan konfigurasi Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Panjang prompt
prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Prompt awal (Jawab pertanyaan berikut:)
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Memuat Model yang Sudah Dilatih Sebelumnya
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Menerapkan Prompt Tuning ke Model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Tips Praktis
- Augmentasi Data: Meningkatkan variasi data dengan melakukan transformasi acak pada data pelatihan, seperti penggantian sinonim, penataan ulang kalimat, dll., untuk mencegah overfitting.
- Early Stopping: Selama proses pelatihan, pantau kinerja pada set validasi. Ketika kinerja tidak lagi meningkat, hentikan pelatihan lebih awal untuk mencegah overfitting.
- Learning Rate Decay (Peluruhan Tingkat Pembelajaran): Secara bertahap mengurangi tingkat pembelajaran selama proses pelatihan dapat membuat model lebih stabil dalam mencapai solusi optimal.
- Regularisasi: Gunakan regularisasi L1 atau L2 untuk membatasi parameter model dan mencegah overfitting.
- Menggunakan Embedding yang Sudah Dilatih Sebelumnya: Misalnya GloVe atau Word2Vec, dapat meningkatkan kemampuan generalisasi model.
Rekomendasi Alat
- Hugging Face Transformers: Menyediakan model pra-pelatihan yang kaya dan alat fine-tuning, menjadikannya kerangka kerja pilihan bagi pengembang LLM.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Sebuah pustaka dari Hugging Face yang secara khusus digunakan untuk metode fine-tuning yang efisien parameter.
- TensorBoard: Alat untuk memvisualisasikan proses pelatihan, yang dapat membantu Anda memantau kinerja model dan men-debug parameter.
- Weights & Biases: Platform untuk melacak dan memvisualisasikan eksperimen pembelajaran mesin.
Aplikasi Praktis
- Analisis Sentimen: Fine-tuning LLM dapat meningkatkan akurasi analisis sentimen, seperti mengidentifikasi apakah sentimen dalam ulasan film positif atau negatif.
- Klasifikasi Teks: Fine-tuning LLM dapat digunakan untuk tugas klasifikasi teks, seperti mengklasifikasikan artikel berita ke dalam kategori topik yang berbeda.
- Penerjemahan Mesin: Fine-tuning LLM dapat meningkatkan kualitas penerjemahan mesin, seperti menerjemahkan bahasa Inggris ke bahasa Mandarin.
- Sistem Tanya Jawab: Fine-tuning LLM dapat digunakan untuk membangun sistem tanya jawab, seperti menjawab pertanyaan yang diajukan oleh pengguna.
- Pembuatan Kode: LLM yang telah di-fine-tune dapat digunakan untuk menghasilkan potongan kode atau menyelesaikan kode. Misalnya, GitHub Copilot adalah contoh aplikasi yang sukses.
Perhatian
- Overfitting: Overfitting rentan terjadi selama proses fine-tuning. Tindakan yang sesuai perlu diambil, seperti augmentasi data, early stopping, regularisasi, dll.
- Catastrophic Forgetting (Kelupaan Katastropik): Fine-tuning dapat menyebabkan model melupakan pengetahuan yang dipelajari selama fase pra-pelatihan. Strategi fine-tuning perlu dipilih dengan hati-hati.
- Data Bias (Bias Data): Jika set data fine-tuning memiliki bias, hal itu dapat menyebabkan kinerja model yang buruk pada kelompok tertentu.
- Masalah Keamanan: Model yang telah di-fine-tune dapat menghasilkan konten yang berbahaya atau tidak pantas, yang memerlukan penilaian dan penyaringan keamanan.
