Panduan Pemula untuk Penalaan Halus (Fine-tuning) Model Bahasa Besar: Konsep, Kaedah dan Praktik
Panduan Pemula untuk Penalaan Halus (Fine-tuning) Model Bahasa Besar: Konsep, Kaedah dan Praktik
Model bahasa besar (LLM) telah mencapai kemajuan yang ketara dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, menunjukkan prestasi cemerlang dalam penjanaan teks, terjemahan, soal jawab, dan lain-lain. Walau bagaimanapun, untuk menjadikan model ini berprestasi lebih baik dalam tugas atau domain tertentu, penalaan halus (Fine-tuning) telah menjadi teknik yang penting. Artikel ini akan meneroka secara mendalam konsep, kaedah dan aplikasi praktikal penalaan halus LLM, membantu pemula untuk bermula dengan cepat.
Apakah itu Penalaan Halus?
Penalaan halus merujuk kepada latihan tambahan pada model bahasa besar yang telah dilatih awal, menggunakan dataset tugas tertentu. Model yang dilatih awal telah mempelajari pengetahuan bahasa umum, manakala penalaan halus menyesuaikannya dengan butiran dan corak tugas tertentu. Bayangkan model yang dilatih awal sebagai ensiklopedia, yang mengandungi pengetahuan yang luas. Penalaan halus adalah seperti memberikan model buku yang khusus memperkenalkan "perubatan", menjadikannya lebih profesional dalam bidang perubatan.
Perbandingan antara Penalaan Halus dan Latihan dari Awal:
- Latihan dari Awal: Memerlukan sumber pengkomputeran dan data yang besar, dengan masa latihan yang panjang.
- Penalaan Halus: Hanya memerlukan data dan sumber pengkomputeran yang lebih sedikit, dengan masa latihan yang singkat, dan biasanya mencapai kesan yang lebih baik.
Mengapa Perlu Melakukan Penalaan Halus?
- Meningkatkan Prestasi: Menjadikan model berprestasi lebih baik pada tugas tertentu, seperti analisis sentimen, pengelasan teks, terjemahan mesin, dan lain-lain.
- Menyesuaikan Diri dengan Domain: Menjadikan model menyesuaikan diri dengan pengetahuan dan gaya domain tertentu, seperti kewangan, undang-undang, perubatan, dan lain-lain.
- Menjimatkan Sumber: Berbanding dengan latihan dari awal, penalaan halus dapat mengurangkan sumber pengkomputeran dan kos masa dengan ketara.
- Keboleh kawalan: Membenarkan pembangun untuk mengawal gaya dan tingkah laku output model dengan lebih baik.
Langkah-langkah Utama Penalaan Halus
-
Pilih Model yang Dilatih Awal: Pilih model yang dilatih awal yang sesuai untuk tugas tersebut. Contohnya, untuk tugas penjanaan teks, anda boleh memilih model siri GPT; untuk tugas soal jawab, anda boleh memilih model siri BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) ialah sumber yang baik untuk mencari pelbagai model yang dilatih awal.
-
Sediakan Dataset: Sediakan dataset tugas tertentu yang berkualiti tinggi. Saiz dan kualiti dataset mempunyai kesan yang besar terhadap kesan penalaan halus.
- Pembersihan Data: Bersihkan ralat, hingar dan ketidaktekalan dalam data.
- Pemberian Label Data: Berikan label pada data, contohnya pengelasan teks memerlukan pelabelan kategori, tugas soal jawab memerlukan pelabelan jawapan.
- Pembahagian Data: Bahagikan dataset kepada set latihan, set pengesahan dan set ujian.
-
Konfigurasikan Parameter Penalaan Halus: Pilih pengoptimum, kadar pembelajaran, batch size, epochs latihan dan parameter lain yang sesuai.
- Kadar Pembelajaran: Kadar pembelajaran mengawal kelajuan model mengemas kini parameter. Kadar pembelajaran yang terlalu tinggi boleh menyebabkan model tidak stabil, kadar pembelajaran yang terlalu rendah boleh menyebabkan latihan menjadi perlahan. Nilai kadar pembelajaran yang biasa termasuk: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batch Size: Batch size menentukan bilangan sampel yang digunakan untuk latihan setiap lelaran. Batch size yang lebih besar boleh meningkatkan kelajuan latihan, tetapi mungkin menggunakan lebih banyak memori.
- Epochs: Epochs merujuk kepada bilangan kali keseluruhan dataset latihan dilalui oleh model. Epochs yang terlalu banyak boleh menyebabkan overfitting, epochs yang terlalu sedikit boleh menyebabkan latihan tidak mencukupi.
-
Lakukan Penalaan Halus: Gunakan dataset yang disediakan dan parameter konfigurasi untuk melakukan penalaan halus pada model yang dilatih awal. Rangka kerja penalaan halus yang biasa termasuk TensorFlow, PyTorch dan Hugging Face Transformers.
-
Nilaikan Model: Gunakan set ujian untuk menilai prestasi model yang telah ditala halus, dan buat pelarasan yang diperlukan. Metrik penilaian yang biasa digunakan termasuk ketepatan, kepersisan, recall, nilai F1, dan lain-lain.
Kaedah Penalaan Halus
1. Penalaan Halus Penuh (Full Fine-tuning)
Ini ialah kaedah penalaan halus yang paling langsung, ia mengemas kini semua parameter model yang dilatih awal.
- Kelebihan: Boleh memanfaatkan sepenuhnya pengetahuan model yang dilatih awal, mencapai prestasi terbaik pada tugas tertentu.
- Kelemahan: Memerlukan sumber pengkomputeran dan memori yang besar, mudah untuk overfitting.
2. Penalaan Halus Parameter Efisien (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Oleh kerana model besar mempunyai banyak parameter, penalaan halus sepenuhnya adalah mahal. Kaedah penalaan halus parameter efisien hanya mengemas kini sebahagian kecil parameter model, dengan itu mengurangkan kos pengiraan dan keperluan memori.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA menghampiri kemas kini parameter model asal dengan memperkenalkan matriks pangkat rendah. Idea utamanya adalah untuk menambah matriks pangkat rendah di sebelah matriks pemberat sedia ada model pralatih, dan menyesuaikan tugas hiliran dengan melatih matriks pangkat rendah ini. Dengan cara ini, hanya sebilangan kecil parameter yang perlu dilatih, dengan itu mengurangkan kos pengiraan dengan ketara.
# Menggunakan pustaka Hugging Face PEFT untuk penalaan halus LoRA from peft import LoraConfig, get_peft_model # Mentakrifkan konfigurasi LoRA lora_config = LoraConfig( r=8, # Pangkat matriks pangkat rendah lora_alpha=32, # Faktor penskalaan LoRA lora_dropout=0.05, # Kebarangkalian gugur LoRA bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Jenis tugas ) # Memuatkan model pralatih model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Mengaplikasikan LoRA kepada model model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning menambah beberapa vektor "prefix" yang boleh dilatih di hadapan jujukan input, dan menyesuaikan tingkah laku model dengan melatih vektor prefix ini. Kaedah ini tidak memerlukan pengubahsuaian parameter model asal, jadi ia sangat cekap.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning memasukkan beberapa modul rangkaian neural kecil (adapters) ke dalam setiap lapisan model pralatih, dan menyesuaikan tugas hiliran dengan melatih adapters ini. Berbanding dengan penalaan halus sepenuhnya, Adapter Tuning hanya perlu melatih sebilangan kecil parameter, sambil mengekalkan prestasi yang baik.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning ialah kaedah penalaan halus yang lebih ringan, yang membimbing model pralatih untuk menjana output yang diharapkan dengan mengoptimumkan gesaan input (prompt). Kaedah ini tidak memerlukan pengubahsuaian mana-mana parameter model, jadi ia sangat cekap.
- Hard Prompt Tuning: Reka bentuk gesaan secara manual.
- Soft Prompt Tuning: Menggunakan vektor yang boleh dilatih sebagai gesaan, dan mengoptimumkan gesaan dengan melatih vektor ini.
# Menggunakan gesaan yang boleh dilatih (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Mentakrifkan konfigurasi Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Panjang gesaan
prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Gesaan awal
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Memuatkan Model Pra-latih
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Mengaplikasikan Prompt Tuning kepada model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Tips Praktikal
- Augmentasi Data (Data Augmentation): Meningkatkan kepelbagaian data dengan melakukan transformasi rawak pada data latihan, seperti penggantian sinonim, penyusunan semula ayat, dan lain-lain, untuk mengelakkan overfitting.
- Henti Awal (Early Stopping): Semasa proses latihan, pantau prestasi pada set pengesahan. Apabila prestasi tidak lagi meningkat, hentikan latihan lebih awal untuk mengelakkan overfitting.
- Pereputan Kadar Pembelajaran (Learning Rate Decay): Mengurangkan kadar pembelajaran secara beransur-ansur semasa proses latihan boleh menyebabkan model menumpu kepada penyelesaian optimum dengan lebih stabil.
- Regularisasi (Regularization): Menggunakan regularisasi L1 atau L2 untuk mengekang parameter model dan mengelakkan overfitting.
- Menggunakan Embedding Pra-latih: Contohnya GloVe atau Word2Vec, boleh meningkatkan keupayaan generalisasi model.
Cadangan Alat
- Hugging Face Transformers: Menyediakan pelbagai model pra-latih dan alat fine-tuning, merupakan rangka kerja pilihan untuk pembangun LLM.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Sebuah pustaka dari Hugging Face yang khusus untuk kaedah fine-tuning yang cekap parameter.
- TensorBoard: Alat untuk memvisualisasikan proses latihan, boleh membantu anda memantau prestasi model dan menala parameter.
- Weights & Biases: Platform untuk menjejak dan memvisualisasikan eksperimen pembelajaran mesin.
Aplikasi Praktikal
- Analisis Sentimen: Fine-tuning LLM boleh meningkatkan ketepatan analisis sentimen, contohnya mengenal pasti sama ada sentimen dalam ulasan filem adalah positif atau negatif.
- Pengelasan Teks: Fine-tuning LLM boleh digunakan untuk tugas pengelasan teks, contohnya mengelaskan artikel berita ke dalam kategori topik yang berbeza.
- Terjemahan Mesin: Fine-tuning LLM boleh meningkatkan kualiti terjemahan mesin, contohnya menterjemah bahasa Inggeris ke bahasa Cina.
- Sistem Soal Jawab: Fine-tuning LLM boleh digunakan untuk membina sistem soal jawab, contohnya menjawab soalan yang diajukan oleh pengguna.
- Penjanaan Kod: LLM yang telah di-fine-tune boleh digunakan untuk menjana coretan kod atau melengkapkan kod. Contohnya GitHub Copilot ialah contoh aplikasi yang berjaya.
Perkara yang Perlu Diperhatikan
- Overfitting: Overfitting mudah berlaku semasa proses fine-tuning, dan langkah-langkah yang sesuai perlu diambil, seperti augmentasi data, henti awal, regularisasi, dan lain-lain.
- Pelupaan Bencana (Catastrophic Forgetting): Fine-tuning boleh menyebabkan model melupakan pengetahuan yang dipelajari semasa fasa pra-latihan, dan strategi fine-tuning perlu dipilih dengan berhati-hati.
- Bias Data (Data Bias): Jika set data fine-tuning mengandungi bias, ia boleh menyebabkan model berprestasi buruk pada kumpulan tertentu.
- Isu Keselamatan: Model yang telah di-fine-tune mungkin menjana kandungan yang berbahaya atau tidak sesuai, dan penilaian dan penapisan keselamatan perlu dilakukan.
