Водич за почетници за фино подесување (Fine-tuning) на големи јазични модели: Концепти, методи и практики
Водич за почетници за фино подесување (Fine-tuning) на големи јазични модели: Концепти, методи и практики
Големите јазични модели (LLMs) постигнаа значаен напредок во областа на обработката на природниот јазик, покажувајќи одлични резултати во генерирање текст, превод, одговарање на прашања и друго. Сепак, за да се подобрат перформансите на овие модели во специфични задачи или области, финото подесување (Fine-tuning) стана клучна техника. Оваа статија ќе ги истражи концептите, методите и практичните апликации на финото подесување на LLM, помагајќи им на почетниците брзо да започнат.
Што е фино подесување?
Финото подесување се однесува на дополнителна обука на претходно обучен голем јазичен модел, користејќи збир на податоци за специфична задача. Претходно обучениот модел веќе научил општи јазични знаења, додека финото подесување го прилагодува на деталите и моделите на специфичната задача. Замислете дека претходно обучениот модел е енциклопедија која содржи широко знаење. Финото подесување е како да му дадете на моделот книга специјално за „медицина“, што го прави попрофесионален во медицинската област.
Споредба на фино подесување со обука од нула:
- Обука од нула: Потребува огромни компјутерски ресурси и податоци, а времето на обука е долго.
- Фино подесување: Потребува помалку податоци и компјутерски ресурси, времето на обука е кратко и обично може да се постигнат подобри резултати.
Зошто да се изврши фино подесување?
- Подобрување на перформансите: Го подобрува однесувањето на моделот во специфични задачи, како што се анализа на чувства, класификација на текст, машинско преведување итн.
- Прилагодување на областа: Го прилагодува моделот на знаењето и стилот на специфична област, како што се финансии, право, медицина итн.
- Заштеда на ресурси: Во споредба со обука од нула, финото подесување може значително да ги намали компјутерските ресурси и трошоците за време.
- Контролабилност: Им овозможува на програмерите подобро да го контролираат излезниот стил и однесување на моделот.
Клучни чекори за фино подесување
-
Избор на претходно обучен модел: Изберете претходно обучен модел кој е соодветен за задачата. На пример, за задачи за генерирање текст, можете да изберете модел од серијата GPT; за задачи за одговарање на прашања, можете да изберете модел од серијата BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) е добар ресурс за наоѓање различни претходно обучени модели.
-
Подготовка на збир на податоци: Подгответе висококвалитетен збир на податоци за специфичната задача. Големината и квалитетот на збирот на податоци имаат големо влијание врз ефектот на финото подесување.
- Чистење на податоци: Исчистете ги грешките, шумот и недоследностите во податоците.
- Означување на податоци: Означете ги податоците, на пример, класификацијата на текст треба да означи категории, а задачите за одговарање на прашања треба да ги означат одговорите.
- Поделба на податоци: Поделете го збирот на податоци на збир за обука, збир за валидација и збир за тестирање.
-
Конфигурирање на параметри за фино подесување: Изберете соодветен оптимизатор, стапка на учење, batch size, епохи за обука и други параметри.
- Стапка на учење: Стапката на учење ја контролира брзината со која моделот ги ажурира параметрите. Превисоката стапка на учење може да доведе до нестабилност на моделот, а прениската стапка на учење може да доведе до бавна обука. Вообичаени вредности за стапката на учење вклучуваат: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batch Size: Batch size ја одредува количината на примероци што се користат за обука при секоја итерација. Поголем batch size може да ја подобри брзината на обука, но може да заземе повеќе меморија.
- Епохи: Епохите се однесуваат на бројот на пати кога целиот збир на податоци за обука е поминат низ моделот. Премногу епохи може да доведат до преоптоварување, а премалку епохи може да доведат до недоволна обука.
-
Извршување на фино подесување: Користете го подготвениот збир на податоци и параметрите за конфигурација за да извршите фино подесување на претходно обучениот модел. Вообичаени рамки за фино подесување вклучуваат TensorFlow, PyTorch и Hugging Face Transformers.
-
Проценка на моделот: Користете го збирот за тестирање за да ги процените перформансите на фино подесениот модел и да направите потребни прилагодувања. Вообичаени метрики за евалуација вклучуваат точност, прецизност, отповикување, F1 вредност итн.
Методи за фино подесување
1. Целосно фино подесување (Full Fine-tuning)
Ова е најдиректниот метод за фино подесување, кој ги ажурира сите параметри на претходно обучениот модел.
- Предности: Може целосно да го искористи знаењето на претходно обучениот модел и да ги постигне најдобрите перформанси во специфични задачи.
- Недостатоци: Потребува огромни компјутерски ресурси и меморија, и е склоно кон преоптоварување.
2. Параметарски ефикасно фино подесување (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Бидејќи големите модели имаат многу параметри, целосното фино подесување е скапо. Методите за параметарски ефикасно фино подесување ажурираат само мал дел од параметрите на моделот, со што се намалуваат трошоците за пресметување и потребите за меморија.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA користи матрици со низок ранг за да ги апроксимира ажурирањата на параметрите на оригиналниот модел. Нејзината главна идеја е да додаде матрица со низок ранг до постоечката матрица на тежини на претходно обучениот модел и да ги прилагоди задачите низводно со обука на овие матрици со низок ранг. На овој начин, само мал број параметри треба да се обучат, што значително ги намалува трошоците за пресметување.
# Користење на Hugging Face PEFT библиотеката за LoRA фино подесување from peft import LoraConfig, get_peft_model # Дефинирање на LoRA конфигурација lora_config = LoraConfig( r=8, # Ранг на матрицата со низок ранг lora_alpha=32, # LoRA фактор на скалирање lora_dropout=0.05, # LoRA dropout веројатност bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Тип на задача ) # Вчитување на претходно обучен модел model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Примена на LoRA на моделот model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning додава некои вектори "prefix" кои можат да се обучуваат пред влезните секвенци и го прилагодува однесувањето на моделот со обука на овие prefix вектори. Овој метод не бара модификација на параметрите на оригиналниот модел, така што е многу ефикасен.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning вметнува некои мали модули на невронска мрежа (adapters) во секој слој на претходно обучениот модел и ги прилагодува задачите низводно со обука на овие adapters. Во споредба со целосното фино подесување, Adapter Tuning бара само обука на мал број параметри, додека може да одржи добри перформанси.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning е полесен метод за фино подесување кој го води претходно обучениот модел да генерира посакувани излези со оптимизирање на влезните инструкции (prompt). Овој метод не бара модификација на ниту еден параметар на моделот, така што е многу ефикасен.
- Hard Prompt Tuning: Рачно дизајнирање на prompt.
- Soft Prompt Tuning: Користење на вектори кои можат да се обучуваат како prompt и оптимизирање на prompt со обука на овие вектори.
# Користење на prompt кој може да се обучува (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Дефинирање на Prompt Tuning конфигурација
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Должина на prompt
prompt_tuning_init_text="Одговори на следните прашања:", # Почетен prompt
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Вчитување на претходно трениран модел
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Примена на Prompt Tuning на моделот
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Практични совети
- Зголемување на податоци: Зголемете ја разновидноста на податоците за тренирање преку случајни трансформации, како што се замена на синоними, преуредување на реченици итн., за да спречите претренирање.
- Рано запирање (Early Stopping): За време на процесот на тренирање, следете ги перформансите на множеството за валидација и прекинете го тренирањето рано кога перформансите ќе престанат да се подобруваат за да спречите претренирање.
- Намалување на стапката на учење (Learning Rate Decay): Постепено намалувајте ја стапката на учење за време на процесот на тренирање, што може да му овозможи на моделот постабилно да конвергира кон оптималното решение.
- Регуларизација (Regularization): Користете L1 или L2 регуларизација за да ги ограничите параметрите на моделот и да спречите претренирање.
- Користете претходно тренирани вградувања (Embedding): На пример, GloVe или Word2Vec, може да ја подобрат способноста за генерализација на моделот.
Препорачани алатки
- Hugging Face Transformers: Обезбедува богатство на претходно тренирани модели и алатки за фино подесување, што го прави префериран фрејмворк за LLM програмерите.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Библиотека од Hugging Face, специјално за методи за ефикасно фино подесување на параметрите.
- TensorBoard: Алатка за визуелизација на процесот на тренирање, која може да ви помогне да ги следите перформансите на моделот и да ги дебагирате параметрите.
- Weights & Biases: Платформа за следење и визуелизација на експерименти за машинско учење.
Практични апликации
- Анализа на чувства: Финото подесување на LLM може да ја подобри точноста на анализата на чувствата, како што е идентификување дали чувствата во филмските критики се позитивни или негативни.
- Класификација на текст: Финото подесување на LLM може да се користи за задачи за класификација на текст, како што е класифицирање на написи со вести во различни категории на теми.
- Машинско преведување: Финото подесување на LLM може да го подобри квалитетот на машинското преведување, како што е преведување на англиски на кинески.
- Системи за прашања и одговори: Финото подесување на LLM може да се користи за градење системи за прашања и одговори, како што е одговарање на прашања поставени од корисниците.
- Генерирање код: Може да се користи фино подесен LLM за генерирање фрагменти од код или за комплетирање на код. На пример, GitHub Copilot е успешен случај на апликација.
Забелешки
- Претренирање: Претренирањето е склоно да се случи за време на процесот на фино подесување и треба да се преземат соодветни мерки, како што се зголемување на податоци, рано запирање, регуларизација итн.
- Катастрофално заборавање (Catastrophic Forgetting): Финото подесување може да предизвика моделот да го заборави знаењето научено за време на фазата на претходно тренирање, така што стратегиите за фино подесување треба да се избираат внимателно.
- Пристрасност на податоци (Data Bias): Ако множеството податоци за фино подесување е пристрасно, тоа може да доведе до слаби перформанси на моделот во одредени групи.
- Безбедносни прашања: Фино подесените модели може да генерираат штетна или несоодветна содржина и треба да се изврши безбедносна проценка и филтрирање.
