დიდი ენობრივი მოდელების დახვეწის (Fine-tuning) შესავალი სახელმძღვანელო: კონცეფციები, მეთოდები და პრაქტიკა

დიდმა ენობრივმა მოდელებმა (LLMs) მნიშვნელოვან პროგრესს მიაღწიეს ბუნებრივი ენის დამუშავების სფეროში, ისინი შესანიშნავად ასრულებენ ტექსტის გენერირებას, თარგმნას, კითხვა-პასუხს და ა.შ. თუმცა, იმისათვის, რომ ამ მოდელებმა უკეთესად იმუშაონ კონკრეტულ ამოცანებში ან სფეროებში, დახვეწა (Fine-tuning) გახდა საკვანძო ტექნოლოგია. ეს სტატია დეტალურად შეისწავლის LLM-ების დახვეწის კონცეფციებს, მეთოდებსა და პრაქტიკულ გამოყენებებს, რათა დაეხმაროს დამწყებთათვის სწრაფად დაიწყონ მუშაობა.

რა არის დახვეწა?

დახვეწა გულისხმობს წინასწარ გაწვრთნილი დიდი ენობრივი მოდელის საფუძველზე, კონკრეტული ამოცანის მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით დამატებით წვრთნას. წინასწარ გაწვრთნილმა მოდელმა უკვე ისწავლა ზოგადი ენობრივი ცოდნა, ხოლო დახვეწა მას კონკრეტული ამოცანის დეტალებთან და შაბლონებთან ადაპტირებაში ეხმარება. წარმოიდგინეთ, რომ წინასწარ გაწვრთნილი მოდელი არის ენციკლოპედია, რომელიც შეიცავს ფართო ცოდნას. დახვეწა ჰგავს მოდელისთვის სპეციალურად „მედიცინის“ შესახებ წიგნის მიცემას, რაც მას სამედიცინო სფეროში უფრო პროფესიონალს ხდის.

დახვეწის შედარება თავიდან წვრთნასთან:

• თავიდან წვრთნა: საჭიროებს დიდი რაოდენობით გამოთვლით რესურსებსა და მონაცემებს, წვრთნას დიდი დრო სჭირდება.
• დახვეწა: საჭიროებს შედარებით მცირე მონაცემებსა და გამოთვლით რესურსებს, წვრთნას მცირე დრო სჭირდება და, როგორც წესი, უკეთეს შედეგებს აღწევს.

რატომ არის საჭირო დახვეწა?

• გაუმჯობესებული შესრულება: მოდელის მუშაობის გაუმჯობესება კონკრეტულ ამოცანებში, როგორიცაა ემოციების ანალიზი, ტექსტის კლასიფიკაცია, მანქანური თარგმანი და ა.შ.
• სფეროსთან ადაპტაცია: მოდელის ადაპტირება კონკრეტული სფეროს ცოდნასა და სტილთან, როგორიცაა ფინანსები, სამართალი, მედიცინა და ა.შ.
• რესურსების დაზოგვა: თავიდან წვრთნასთან შედარებით, დახვეწას შეუძლია მნიშვნელოვნად შეამციროს გამოთვლითი რესურსები და დროის ხარჯები.
• კონტროლირებადობა: დეველოპერებს საშუალებას აძლევს უკეთ აკონტროლონ მოდელის გამომავალი სტილი და ქცევა.

დახვეწის ძირითადი ნაბიჯები

1. წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის შერჩევა: შეარჩიეთ ამოცანისთვის შესაფერისი წინასწარ გაწვრთნილი მოდელი. მაგალითად, ტექსტის გენერირების ამოცანისთვის შეგიძლიათ აირჩიოთ GPT სერიის მოდელი; კითხვა-პასუხის ამოცანისთვის შეგიძლიათ აირჩიოთ BERT სერიის მოდელი. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) არის კარგი რესურსი, სადაც შეგიძლიათ იპოვოთ სხვადასხვა წინასწარ გაწვრთნილი მოდელები.

2. მონაცემთა ნაკრების მომზადება: მოამზადეთ მაღალი ხარისხის კონკრეტული ამოცანის მონაცემთა ნაკრები. მონაცემთა ნაკრების ზომა და ხარისხი დიდ გავლენას ახდენს დახვეწის ეფექტზე.

   • მონაცემთა გაწმენდა: გაასუფთავეთ მონაცემებში არსებული შეცდომები, ხმაური და შეუსაბამობები.
   • მონაცემთა მარკირება: მონიშნეთ მონაცემები, მაგალითად, ტექსტის კლასიფიკაციისთვის საჭიროა კატეგორიების მონიშვნა, კითხვა-პასუხის ამოცანისთვის საჭიროა პასუხების მონიშვნა.
   • მონაცემთა დაყოფა: დაყავით მონაცემთა ნაკრები სავარჯიშო, ვალიდაციისა და ტესტირების ნაკრებებად.

3. დახვეწის პარამეტრების კონფიგურაცია: შეარჩიეთ შესაბამისი ოპტიმიზატორი, სწავლის სიჩქარე, batch size, წვრთნის epochs და სხვა პარამეტრები.

   • სწავლის სიჩქარე: სწავლის სიჩქარე აკონტროლებს მოდელის პარამეტრების განახლების სიჩქარეს. ძალიან მაღალმა სწავლის სიჩქარემ შეიძლება გამოიწვიოს მოდელის არასტაბილურობა, ხოლო ძალიან დაბალმა სწავლის სიჩქარემ შეიძლება გამოიწვიოს ნელი წვრთნა. სწავლის სიჩქარის საერთო მნიშვნელობები მოიცავს: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: Batch size განსაზღვრავს ნიმუშების რაოდენობას, რომლებიც გამოიყენება ყოველი გამეორების წვრთნისთვის. უფრო დიდმა batch size-მა შეიძლება გაზარდოს წვრთნის სიჩქარე, მაგრამ შეიძლება მეტი მეხსიერება დასჭირდეს.
   • Epochs: Epochs გულისხმობს მთელი სავარჯიშო მონაცემთა ნაკრების მოდელის მიერ გავლის რაოდენობას. ძალიან ბევრმა epochs-მა შეიძლება გამოიწვიოს ზედმეტი მორგება, ხოლო ძალიან ცოტა epochs-მა შეიძლება გამოიწვიოს არასაკმარისი წვრთნა.

4. დახვეწის ჩატარება: გამოიყენეთ მომზადებული მონაცემთა ნაკრები და კონფიგურაციის პარამეტრები წინასწარ გაწვრთნილ მოდელზე დასახვეწად. საერთო დახვეწის ჩარჩოები მოიცავს TensorFlow, PyTorch და Hugging Face Transformers.

5. მოდელის შეფასება: გამოიყენეთ ტესტირების ნაკრები დახვეწილი მოდელის მუშაობის შესაფასებლად და საჭირო კორექტირების გასაკეთებლად. შეფასების საერთო მეტრიკები მოიცავს სიზუსტეს, სიზუსტეს, გამოხსნას, F1 მნიშვნელობას და ა.შ.

დახვეწის მეთოდები

1. სრული დახვეწა (Full Fine-tuning)

ეს არის დახვეწის ყველაზე პირდაპირი მეთოდი, რომელიც განაახლებს წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის ყველა პარამეტრს.

• უპირატესობები: შეუძლია სრულად გამოიყენოს წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის ცოდნა და მიაღწიოს საუკეთესო შესრულებას კონკრეტულ ამოცანაში.
• ნაკლოვანებები: საჭიროებს დიდი რაოდენობით გამოთვლით რესურსებსა და მეხსიერებას, ადვილად ხდება ზედმეტი მორგება.

2. პარამეტრების ეფექტური დახვეწა (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

ვინაიდან დიდი მოდელების პარამეტრები მრავალრიცხოვანია, სრული დახვეწა ძვირი ჯდება. პარამეტრების ეფექტური დახვეწის მეთოდები განაახლებს მოდელის პარამეტრების მხოლოდ მცირე ნაწილს, რითაც ამცირებს გამოთვლით ხარჯებსა და მეხსიერების მოთხოვნებს.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA წარმოადგენს ორიგინალი მოდელის პარამეტრების განახლებას დაბალი რანგის მატრიცების შემოტანით. მისი მთავარი იდეაა წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის არსებული წონის მატრიცის გვერდით დაამატოს დაბალი რანგის მატრიცა და ამ დაბალი რანგის მატრიცების გაწვრთნით მოარგოს ქვედა დინების ამოცანებს. ამგვარად, მხოლოდ მცირე რაოდენობის პარამეტრების გაწვრთნაა საჭირო, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს გამოთვლით ხარჯებს.

  # LoRA-ს დახვეწა Hugging Face PEFT ბიბლიოთეკის გამოყენებით
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # LoRA კონფიგურაციის განსაზღვრა
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # დაბალი რანგის მატრიცის რანგი
      lora_alpha=32, # LoRA მასშტაბირების ფაქტორი
      lora_dropout=0.05, # LoRA dropout-ის ალბათობა
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # ამოცანის ტიპი
  )
  
  # წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის ჩატვირთვა
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # LoRA-ს გამოყენება მოდელზე
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning შეაქვს საწყისი თანმიმდევრობის წინ რამდენიმე წვრთნადი "prefix" ვექტორი და ამ prefix ვექტორების გაწვრთნით არეგულირებს მოდელის ქცევას. ეს მეთოდი არ საჭიროებს ორიგინალი მოდელის პარამეტრების შეცვლას, ამიტომ ძალიან ეფექტურია.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის თითოეულ ფენაში ათავსებს რამდენიმე მცირე ნერვული ქსელის მოდულს (adapters) და ამ adapters-ების გაწვრთნით მოარგებს ქვედა დინების ამოცანებს. სრულ დახვეწასთან შედარებით, Adapter Tuning საჭიროებს პარამეტრების მხოლოდ მცირე რაოდენობის გაწვრთნას, ამასთან ინარჩუნებს კარგ მუშაობას.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning არის უფრო მსუბუქი დახვეწის მეთოდი, რომელიც ოპტიმიზაციას უკეთებს შეყვანის მინიშნებას (prompt), რათა წინასწარ გაწვრთნილმა მოდელმა წარმოქმნას მოსალოდნელი გამომავალი. ეს მეთოდი არ საჭიროებს მოდელის არცერთი პარამეტრის შეცვლას, ამიტომ ძალიან ეფექტურია.

• Hard Prompt Tuning: ხელით შექმნილი prompt.
• Soft Prompt Tuning: წვრთნადი ვექტორების გამოყენება prompt-ად და ამ ვექტორების გაწვრთნით prompt-ის ოპტიმიზაცია.

# წვრთნადი prompt-ის გამოყენება (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Prompt Tuning კონფიგურაციის განსაზღვრა
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # prompt-ის სიგრძე
    prompt_tuning_init_text="პასუხი გაეცით შემდეგ კითხვას:", # საწყისი prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის ჩატვირთვა
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Prompt Tuning-ის გამოყენება მოდელზე
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

პრაქტიკული რჩევები

• მონაცემთა გაძლიერება: სავარჯიშო მონაცემების შემთხვევითი ტრანსფორმაციებით, როგორიცაა სინონიმების ჩანაცვლება, წინადადებების გადალაგება და ა.შ., მონაცემთა მრავალფეროვნების გაზრდა და ზედმეტად მორგების თავიდან აცილება.
• ადრეული შეჩერება (Early Stopping): ვარჯიშის პროცესში, ვალიდაციის ნაკრებზე მუშაობის მონიტორინგი და ვარჯიშის ნაადრევად შეჩერება, როდესაც შესრულება აღარ გაუმჯობესდება, ზედმეტად მორგების თავიდან ასაცილებლად.
• სწავლის სიჩქარის დაქვეითება (Learning Rate Decay): ვარჯიშის პროცესში, სწავლის სიჩქარის თანდათანობით შემცირება, მოდელს შეუძლია უფრო სტაბილურად მიუახლოვდეს ოპტიმალურ გადაწყვეტას.
• რეგულარიზაცია (Regularization): L1 ან L2 რეგულარიზაციის გამოყენება მოდელის პარამეტრების შესაზღუდად, ზედმეტად მორგების თავიდან ასაცილებლად.
• წინასწარ გაწვრთნილი Embedding-ის გამოყენება: მაგალითად, GloVe ან Word2Vec, შეუძლია გააუმჯობესოს მოდელის განზოგადების უნარი.

ინსტრუმენტების რეკომენდაცია

• Hugging Face Transformers: გთავაზობთ წინასწარ გაწვრთნილი მოდელების და დახვეწის ინსტრუმენტების სიმდიდრეს, რაც LLM დეველოპერების სასურველი ჩარჩოა.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Hugging Face-ის ბიბლიოთეკა, რომელიც სპეციალიზირებულია პარამეტრების ეფექტურ დახვეწის მეთოდებში.
• TensorBoard: ინსტრუმენტი ვარჯიშის პროცესის ვიზუალიზაციისთვის, რომელიც დაგეხმარებათ მოდელის მუშაობის მონიტორინგში და პარამეტრების გამართვაში.
• Weights & Biases: პლატფორმა მანქანური სწავლების ექსპერიმენტების თვალყურის დევნებისა და ვიზუალიზაციისთვის.

პრაქტიკული გამოყენება

• ემოციების ანალიზი: LLM-ის დახვეწამ შეიძლება გააუმჯობესოს ემოციების ანალიზის სიზუსტე, მაგალითად, ფილმის მიმოხილვებში ემოციების ამოცნობა დადებითია თუ უარყოფითი.
• ტექსტის კლასიფიკაცია: LLM-ის დახვეწა შეიძლება გამოყენებულ იქნას ტექსტის კლასიფიკაციის ამოცანებისთვის, როგორიცაა ახალი ამბების სტატიების სხვადასხვა თემატურ კატეგორიებად კლასიფიკაცია.
• მანქანური თარგმანი: LLM-ის დახვეწამ შეიძლება გააუმჯობესოს მანქანური თარგმანის ხარისხი, მაგალითად, ინგლისურიდან ჩინურ ენაზე თარგმნა.
• კითხვა-პასუხის სისტემა: LLM-ის დახვეწა შეიძლება გამოყენებულ იქნას კითხვა-პასუხის სისტემის შესაქმნელად, მაგალითად, მომხმარებლების მიერ დასმულ კითხვებზე პასუხის გასაცემად.
• კოდის გენერაცია: დახვეწილი LLM შეიძლება გამოყენებულ იქნას კოდის ფრაგმენტების შესაქმნელად ან კოდის დასასრულებლად. მაგალითად, GitHub Copilot წარმატებული გამოყენების მაგალითია.

Გასათვალისწინებელი საკითხები

• ზედმეტად მორგება: დახვეწის პროცესში ადვილია ზედმეტად მორგების ფენომენის გამოჩენა, საჭიროა შესაბამისი ზომების მიღება, როგორიცაა მონაცემთა გაძლიერება, ადრეული შეჩერება, რეგულარიზაცია და ა.შ.
• კატასტროფული დავიწყება (Catastrophic Forgetting): დახვეწამ შეიძლება გამოიწვიოს მოდელმა დაივიწყოს წინასწარი ვარჯიშის ეტაპზე ნასწავლი ცოდნა, საჭიროა დახვეწის სტრატეგიის ფრთხილად შერჩევა.
• მონაცემთა მიკერძოება (Data Bias): თუ დახვეწის მონაცემთა ნაკრები მიკერძოებულია, ამან შეიძლება გამოიწვიოს მოდელის ცუდი შესრულება კონკრეტულ ჯგუფებში.
• უსაფრთხოების საკითხები: დახვეწილმა მოდელმა შეიძლება შექმნას მავნე ან შეუსაბამო კონტენტი, საჭიროა უსაფრთხოების შეფასება და გაფილტვრა.

Შემაჯამებელი

LLM-ის დახვეწა არის მოდელის მუშაობის გაუმჯობესების, კონკრეტულ ამოცანებთან და სფეროებთან ადაპტაციის საკვანძო ტექნოლოგია. შესაბამისი წინასწარ გაწვრთნილი მოდელის შერჩევით, მაღალი ხარისხის მონაცემთა ნაკრების მომზადებით, დახვეწის შესაბამისი პარამეტრების კონფიგურაციით და სხვადასხვა პრაქტიკული ხერხების კომბინაციით, თქვენ შეგიძლიათ წარმატებით დახვეწოთ LLM და მიაღწიოთ შესანიშნავ შედეგებს სხვადასხვა გამოყენების სცენარში. ეს სტატია გთავაზობთ შესავალ სახელმძღვანელოს, რომელიც იმედია დაგეხმარებათ სწრაფად დაიწყოთ LLM-ის დახვეწა. ტექნოლოგიის განვითარებასთან ერთად, მომავალში უფრო ეფექტური და მოსახერხებელი დახვეწის მეთოდები გამოჩნდება.