Inngangsleiðbeiningar um fínstillingu stórra tungumálamódela (Fine-tuning): Hugtök, aðferðir og framkvæmd

Stór tungumálamódel (LLMs) hafa náð verulegum framförum á sviði náttúrulegrar málvinnslu og þau standa sig vel í textagerð, þýðingum, spurningasvörun o.s.frv. Hins vegar, til að láta þessi módel standa sig betur í ákveðnum verkefnum eða sviðum, hefur fínstilling (Fine-tuning) orðið að lykiltækni. Þessi grein mun kanna hugtök, aðferðir og raunveruleg forrit LLM fínstillingar ítarlega til að hjálpa byrjendum að komast fljótt af stað.

Hvað er fínstilling?

Fínstilling vísar til viðbótarþjálfunar á forþjálfuðu stóru tungumálamódeli með því að nota gagnasafn fyrir ákveðið verkefni. Forþjálfaða líkanið hefur þegar lært almenna tungumálaþekkingu og fínstilling gerir það aðlagað að smáatriðum og mynstrum ákveðins verkefnis. Ímyndaðu þér að forþjálfaða líkanið sé alfræðiorðabók sem inniheldur víðtæka þekkingu. Fínstilling er eins og að gefa líkaninu bók sem fjallar sérstaklega um „læknisfræði“ og gerir það fagmannlegra á læknisfræðilegu sviði.

Samanburður á fínstillingu og þjálfun frá grunni:

• Þjálfun frá grunni: Krefst mikils tölvuauðlinda og gagna og langur þjálfunartími.
• Fínstilling: Krefst aðeins minna af gögnum og tölvuauðlindum, stuttur þjálfunartími og nær venjulega betri árangri.

Hvers vegna að fínstilla?

• Bæta afköst: Gerir líkaninu kleift að standa sig betur í ákveðnum verkefnum, svo sem tilfinningagreiningu, textaflokkun, vélþýðingum o.s.frv.
• Aðlaga að sviðum: Gerir líkaninu kleift að aðlagast þekkingu og stíl ákveðinna sviða, svo sem fjármála, lögfræði, læknisfræði o.s.frv.
• Spara auðlindir: Í samanburði við þjálfun frá grunni getur fínstilling dregið verulega úr tölvuauðlindum og tímakostnaði.
• Stjórnhæfni: Gerir forriturum kleift að stjórna betur úttaksstíl og hegðun líkansins.

Lykilskref fínstillingar

1. Veldu forþjálfað líkan: Veldu forþjálfað líkan sem hentar verkefninu. Til dæmis, fyrir textagerðarverkefni geturðu valið GPT röð líkana; fyrir spurningasvörunarverkefni geturðu valið BERT röð líkana. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) er góð auðlind til að finna ýmis forþjálfuð líkön.

2. Undirbúðu gagnasafn: Undirbúðu hágæða gagnasafn fyrir ákveðið verkefni. Stærð og gæði gagnasafnsins hafa mikil áhrif á fínstillingaráhrifin.

   • Gagnaþrif: Hreinsaðu villur, hávaða og ósamræmi í gögnunum.
   • Gagnamerking: Merktu gögnin, til dæmis þarf textaflokkun að merkja flokka og spurningasvörunarverkefni þurfa að merkja svör.
   • Gagnaskipting: Skiptu gagnasafninu í þjálfunarsett, staðfestingarsett og prófunarsett.

3. Stilltu fínstillingarbreytur: Veldu viðeigandi hagræðingaraðila, námshraða, lotustærð, þjálfunartímabil o.s.frv.

   • Námshraði: Námshraði stjórnar hraðanum sem líkanið uppfærir breytur. Of hár námshraði getur gert líkanið óstöðugt og of lágur námshraði getur leitt til hægrar þjálfunar. Algeng gildi fyrir námshraða eru: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Lotustærð: Lotustærð ákvarðar fjölda sýna sem notuð eru fyrir hverja endurtekningu þjálfunar. Stærri lotustærð getur aukið þjálfunarhraða, en getur tekið meira minni.
   • Tímabil: Tímabil vísa til fjölda skipta sem allt þjálfunargagnasafnið er farið yfir af líkaninu. Of mörg tímabil geta leitt til oflaga og of fá tímabil geta leitt til ófullnægjandi þjálfunar.

4. Framkvæmdu fínstillingu: Notaðu undirbúið gagnasafn og stilltar breytur til að fínstilla forþjálfaða líkanið. Algengar fínstillingarrammar eru TensorFlow, PyTorch og Hugging Face Transformers.

5. Metið líkanið: Notaðu prófunarsettið til að meta afköst fínstillta líkansins og gerðu nauðsynlegar breytingar. Algeng mælikvörð til að meta eru nákvæmni, réttmæti, innköllun, F1 gildi o.s.frv.

Aðferðir við fínstillingu

1. Fullkomin fínstilling (Full Fine-tuning)

Þetta er beinasta fínstillingaraðferðin, hún uppfærir allar breytur forþjálfaða líkansins.

• Kostir: Getur nýtt þekkingu forþjálfaða líkansins að fullu og náð bestu afköstum í ákveðnum verkefnum.
• Ókostir: Krefst mikils tölvuauðlinda og minnis og er viðkvæmt fyrir oflögun.

Þar sem stórar líkön hafa margar breytur er full fínstilling dýr. Fínstillingaraðferðir með hagkvæmum breytum uppfæra aðeins lítinn hluta af breytum líkansins og draga þannig úr reikningskostnaði og minnisþörf.

*   **LoRA (Low-Rank Adaptation)**

    LoRA notar lágstigs fylki til að nálgast uppfærslur á breytum upprunalegu líkansins. Aðalhugmyndin er að bæta lágstigs fylki við hliðina á núverandi þyngdarfylki forþjálfaða líkansins og aðlaga það að verkefnum með því að þjálfa þessi lágstigs fylki. Þannig þarf aðeins að þjálfa lítið magn af breytum, sem dregur verulega úr reikningskostnaði.

    ```python
    # Nota Hugging Face PEFT bókasafnið til að fínstilla LoRA
    from peft import LoraConfig, get_peft_model

    # Skilgreina LoRA stillingar
    lora_config = LoraConfig(
        r=8, # Staða lágstigs fylkisins
        lora_alpha=32, # LoRA stærðarstuðull
        lora_dropout=0.05, # LoRA dropout líkur
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM" # Verkefnategund
    )

    # Hlaða inn forþjálfuðu líkani
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

    # Beita LoRA á líkanið
    model = get_peft_model(model, lora_config)
    model.print_trainable_parameters()
    ```

*   **Prefix Tuning**

    Prefix Tuning bætir við þjálfanlegum "prefix" vigrum fyrir framan inntaksröðina og stillir hegðun líkansins með því að þjálfa þessa prefix vigra. Þessi aðferð þarf ekki að breyta breytum upprunalegu líkansins og er því mjög hagkvæm.

*   **Adapter Tuning**

    Adapter Tuning setur inn litlar tauganets einingar (adapters) í hvert lag forþjálfaða líkansins og aðlagar það að verkefnum með því að þjálfa þessa adapters. Í samanburði við fulla fínstillingu þarf Adapter Tuning aðeins að þjálfa lítið magn af breytum, en getur samt viðhaldið góðri frammistöðu.

### 3. Prompt Tuning

Prompt Tuning er léttari fínstillingaraðferð sem leiðbeinir forþjálfuðu líkani um að framleiða væntanlegt úttak með því að fínstilla inntakshvatninguna (prompt). Þessi aðferð þarf ekki að breyta neinum breytum líkansins og er því mjög hagkvæm.

*   **Hard Prompt Tuning:** Hanna prompt handvirkt.
*   **Soft Prompt Tuning:** Nota þjálfanlega vigra sem prompt og fínstilla prompt með því að þjálfa þessa vigra.

```python
# Nota þjálfanlega prompt (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Skilgreina Prompt Tuning stillingar
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Lengd prompt
    prompt_tuning_init_text="Svaraðu eftirfarandi spurningum:", # Upphaflegt prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Hlaða inn forþjálfuðu líkani
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Beita Prompt Tuning á líkanið
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Gagnleg ráð

• Gagnauppbót: Auka fjölbreytni gagnanna með því að framkvæma slembnar umbreytingar á þjálfunargögnunum, svo sem að skipta út samheitum, endurraða setningum o.s.frv., til að koma í veg fyrir ofþjálfun.
• Snemmbúin stöðvun (Early Stopping): Fylgjast með frammistöðu á staðfestingasafninu meðan á þjálfun stendur og stöðva þjálfun snemma þegar frammistöðu batnar ekki lengur til að koma í veg fyrir ofþjálfun.
• Lækkun námshraða (Learning Rate Decay): Lækka námshraðann smám saman meðan á þjálfun stendur getur gert líkanið stöðugra og náð bestu lausninni.
• Regluvæðing (Regularization): Nota L1 eða L2 regluvæðingu til að takmarka breytur líkansins til að koma í veg fyrir ofþjálfun.
• Nota forþjálfuð Embedding: Til dæmis GloVe eða Word2Vec, getur bætt alhæfingargetu líkansins.

Verkfæraráðleggingar

• Hugging Face Transformers: Býður upp á mikið úrval af forþjálfuðum líkönum og fínstilliverkfærum, sem gerir það að vali LLM þróunaraðila.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Bókasafn frá Hugging Face sem er sérstaklega hannað fyrir breytunýtandi fínstilliaðferðir.
• TensorBoard: Verkfæri til að sjá þjálfunarferlið fyrir sér, sem getur hjálpað þér að fylgjast með frammistöðu líkansins og villuleita breytur.
• Weights & Biases: Vettvangur til að fylgjast með og sjá fyrir sér vélanáms tilraunir.

Raunveruleg notkun

• Tilfinningagreining: Fínstillt LLM getur bætt nákvæmni tilfinningagreiningar, til dæmis að bera kennsl á hvort tilfinning í kvikmyndagagnrýni sé jákvæð eða neikvæð.
• Textaflokkun: Fínstillt LLM getur verið notað fyrir textaflokkunarverkefni, til dæmis að flokka fréttagreinar í mismunandi efnisflokka.
• Vélþýðing: Fínstillt LLM getur bætt gæði vélþýðinga, til dæmis að þýða ensku yfir á kínversku.
• Spurningakerfi: Fínstillt LLM getur verið notað til að byggja upp spurningakerfi, til dæmis að svara spurningum sem notendur spyrja.
• Kóðaútfærsla: Hægt er að nota fínstillt LLM til að útfæra kóðabúta eða klára kóða. Til dæmis er GitHub Copilot farsælt dæmi um notkun.

Varúðarráðstafanir

• Ofþjálfun: Ofþjálfun getur auðveldlega komið upp við fínstillingu og samsvarandi ráðstafanir þarf að gera, svo sem gagnauppbót, snemmbúin stöðvun, regluvæðingu o.s.frv.
• Hörmuleg gleymska (Catastrophic Forgetting): Fínstilling getur valdið því að líkanið gleymi þekkingunni sem það lærði á forþjálfunarstiginu og fínstillistefnu þarf að velja vandlega.
• Gagnahlutdrægni (Data Bias): Ef fínstillt gagnasafn er hlutdrægt getur það leitt til lélegrar frammistöðu líkansins í ákveðnum hópum.
• Öryggismál: Fínstillt líkön geta búið til skaðlegt eða óviðeigandi efni og öryggismat og síun er nauðsynleg.

SamantektLLM fínstilling er lykiltækni til að bæta afköst líkana, aðlaga þau að sérstökum verkefnum og sviðum. Með því að velja viðeigandi forþjálfað líkan, undirbúa hágæða gagnasett, stilla viðeigandi fínstillingar breytur og sameina ýmis hagnýt ráð, geturðu fínstillt LLM með góðum árangri og náð framúrskarandi árangri í ýmsum notkunartilvikum. Þessi grein býður upp á byrjendahandbók í von um að hjálpa þér að byrja fljótt með LLM fínstillingu. Eftir því sem tæknin heldur áfram að þróast munu fleiri skilvirkar og þægilegar fínstillingaraðferðir birtast í framtíðinni.