Introduksjon til finjustering av store språkmodeller (Fine-tuning): Konsepter, metoder og praksis
Introduksjon til finjustering av store språkmodeller (Fine-tuning): Konsepter, metoder og praksis
Store språkmodeller (LLMs) har gjort betydelige fremskritt innen naturlig språkbehandling, og de utmerker seg i tekstgenerering, oversettelse, spørsmål og svar, etc. For å få disse modellene til å yte bedre i spesifikke oppgaver eller domener, har imidlertid finjustering (Fine-tuning) blitt en viktig teknologi. Denne artikkelen vil utforske konseptene, metodene og praktiske anvendelsene av LLM-finjustering i dybden, for å hjelpe nybegynnere med å komme raskt i gang.
Hva er finjustering?
Finjustering refererer til å bruke et datasett for en spesifikk oppgave for å utføre ytterligere trening på toppen av en forhåndstrent stor språkmodell. Den forhåndstrente modellen har allerede lært generell språkkunnskap, mens finjustering tilpasser den til detaljene og mønstrene i en spesifikk oppgave. Tenk deg at den forhåndstrente modellen er et leksikon som inneholder bred kunnskap. Finjustering er som å gi modellen en bok som spesifikt introduserer "medisin", slik at den blir mer profesjonell innen det medisinske feltet.
Sammenligning av finjustering og trening fra bunnen av:
- Trening fra bunnen av: Krever store mengder databehandlingsressurser og data, og lang treningstid.
- Finjustering: Krever bare mindre data og databehandlingsressurser, kort treningstid og oppnår vanligvis bedre resultater.
Hvorfor utføre finjustering?
- Forbedre ytelsen: Få modellen til å yte bedre på spesifikke oppgaver, som sentimentanalyse, tekstklassifisering, maskinoversettelse, etc.
- Tilpasse domenet: Få modellen til å tilpasse seg kunnskapen og stilen til et spesifikt domene, som finans, jus, helsevesen, etc.
- Spare ressurser: Sammenlignet med trening fra bunnen av, kan finjustering redusere databehandlingsressurser og tidskostnader betydelig.
- Kontrollerbarhet: Lar utviklere bedre kontrollere modellens utdatastil og oppførsel.
Viktige trinn i finjustering
-
Velg en forhåndstrent modell: Velg en forhåndstrent modell som passer for oppgaven. For eksempel, for tekstgenereringsoppgaver, kan du velge GPT-serien av modeller; for spørsmål og svar-oppgaver, kan du velge BERT-serien av modeller. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) er en god ressurs for å finne forskjellige forhåndstrente modeller.
-
Forbered datasettet: Forbered et høykvalitets datasett for den spesifikke oppgaven. Størrelsen og kvaliteten på datasettet har stor innvirkning på finjusteringseffekten.
- Datavask: Rydd opp i feil, støy og inkonsistenser i dataene.
- Dataannotering: Annoter dataene, for eksempel tekstklassifisering krever annotering av kategorier, spørsmål og svar-oppgaver krever annotering av svar.
- Datadeling: Del datasettet inn i et treningssett, et valideringssett og et testsett.
-
Konfigurer finjusteringsparametere: Velg passende optimizer, læringsrate, batch size, trenings epoker og andre parametere.
- Læringsrate: Læringsraten styrer hastigheten som modellen oppdaterer parametere med. En for høy læringsrate kan føre til at modellen blir ustabil, og en for lav læringsrate kan føre til treg trening. Vanlige læringsrateverdier inkluderer: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batch Size: Batch size bestemmer antall prøver som brukes til trening per iterasjon. En større batch size kan øke treningshastigheten, men kan kreve mer minne.
- Epoker: Epoker refererer til antall ganger hele treningsdatasettet blir traversert av modellen. For mange epoker kan føre til overtilpasning, og for få epoker kan føre til utilstrekkelig trening.
-
Utfør finjustering: Bruk det forberedte datasettet og konfigurasjonsparametrene til å utføre finjustering på den forhåndstrente modellen. Vanlige finjusteringsrammeverk inkluderer TensorFlow, PyTorch og Hugging Face Transformers.
-
Evaluer modellen: Bruk testsettet til å evaluere ytelsen til den finjusterte modellen og foreta nødvendige justeringer. Vanlige evalueringsmetrikker inkluderer nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling, F1-verdi, etc.
Metoder for finjustering
1. Full finjustering (Full Fine-tuning)
Dette er den mest direkte finjusteringsmetoden, og den oppdaterer alle parametrene til den forhåndstrente modellen.
- Fordeler: Kan utnytte kunnskapen fra den forhåndstrente modellen fullt ut og oppnå best mulig ytelse på en spesifikk oppgave.
- Ulemper: Krever store mengder databehandlingsressurser og minne, og er utsatt for overtilpasning.
2. Parameter-effektiv finjustering (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Siden store modeller har mange parametere, er fullstendig finjustering kostbart. Parameter-effektive finjusteringsmetoder oppdaterer bare en liten del av modellens parametere, og reduserer dermed beregningskostnadene og minnebehovet.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA tilnærmer parameteroppdateringene til den opprinnelige modellen ved å introdusere lav-rangs matriser. Hovedideen er å legge til en lav-rangs matrise ved siden av den eksisterende vektmatrisen til den forhåndstrente modellen, og tilpasse nedstrømsoppgavene ved å trene disse lav-rangs matrisene. På denne måten trenger bare et lite antall parametere å trenes, noe som reduserer beregningskostnadene betydelig.
# Bruk Hugging Face PEFT-biblioteket for LoRA-finjustering from peft import LoraConfig, get_peft_model # Definer LoRA-konfigurasjon lora_config = LoraConfig( r=8, # Rangeringen av lav-rangs matrisen lora_alpha=32, # LoRA-skaleringsfaktor lora_dropout=0.05, # LoRA dropout-sannsynlighet bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Oppgavetype ) # Last inn den forhåndstrente modellen model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Bruk LoRA på modellen model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning legger til noen trenbare "prefix"-vektorer foran inndatasekvensen, og justerer modellens oppførsel ved å trene disse prefix-vektorene. Denne metoden krever ikke endring av den opprinnelige modellens parametere, og er derfor svært effektiv.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning setter inn noen små nevrale nettverksmoduler (adapters) i hvert lag av den forhåndstrente modellen, og tilpasser nedstrømsoppgavene ved å trene disse adapterne. Sammenlignet med fullstendig finjustering, trenger Adapter Tuning bare å trene et lite antall parametere, samtidig som den kan opprettholde god ytelse.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning er en lettere finjusteringsmetode som guider den forhåndstrente modellen til å generere ønsket utdata ved å optimalisere inndataprompten. Denne metoden krever ikke endring av noen av modellens parametere, og er derfor svært effektiv.
- Hard Prompt Tuning: Manuell utforming av prompt.
- Soft Prompt Tuning: Bruk av trenbare vektorer som prompt, og optimalisering av prompten ved å trene disse vektorene.
# Bruk en trenbar prompt (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Definer Prompt Tuning-konfigurasjon
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Lengden på prompten
prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Innledende prompt
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Laster inn den forhåndstrente modellen
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Bruker Prompt Tuning på modellen
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Praktiske tips
- Dataaugmentering: Øk mangfoldet i treningsdataene ved å bruke tilfeldige transformasjoner, som synonymbytte, omorganisering av setninger osv., for å forhindre overtilpasning.
- Tidlig stopp (Early Stopping): Overvåk ytelsen på valideringssettet under treningen, og stopp treningen tidlig når ytelsen ikke lenger forbedres, for å forhindre overtilpasning.
- Læringsrate-nedgang (Learning Rate Decay): Reduser læringsraten gradvis under treningen, noe som kan gjøre at modellen konvergerer mer stabilt mot den optimale løsningen.
- Regularisering (Regularization): Bruk L1- eller L2-regularisering for å begrense modellparametrene og forhindre overtilpasning.
- Bruk forhåndstrente Embeddinger: For eksempel GloVe eller Word2Vec, kan forbedre modellens generaliseringsevne.
Anbefalte verktøy
- Hugging Face Transformers: Gir et rikt utvalg av forhåndstrente modeller og finjusteringsverktøy, og er det foretrukne rammeverket for LLM-utviklere.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Et bibliotek fra Hugging Face, spesielt for parametereffektive finjusteringsmetoder.
- TensorBoard: Et verktøy for å visualisere treningsprosessen, som kan hjelpe deg med å overvåke modellers ytelse og feilsøke parametere.
- Weights & Biases: En plattform for å spore og visualisere maskinlæringseksperimenter.
Praktiske applikasjoner
- Sentimentanalyse: Finjustering av LLM kan forbedre nøyaktigheten av sentimentanalyse, for eksempel å identifisere om sentimentet i en filmanmeldelse er positivt eller negativt.
- Tekstklassifisering: Finjustering av LLM kan brukes til tekstklassifiseringsoppgaver, for eksempel å klassifisere nyhetsartikler i forskjellige emnekategorier.
- Maskinoversettelse: Finjustering av LLM kan forbedre kvaliteten på maskinoversettelse, for eksempel å oversette engelsk til kinesisk.
- Spørsmål-og-svar-systemer: Finjustering av LLM kan brukes til å bygge spørsmål-og-svar-systemer, for eksempel å svare på spørsmål fra brukere.
- Kode generering: En finjustert LLM kan brukes til å generere kodebiter eller fullføre kode. For eksempel er GitHub Copilot et vellykket eksempel på en slik applikasjon.
Forholdsregler
- Overtilpasning: Overtilpasning er vanlig under finjustering, og det er nødvendig å ta tilsvarende tiltak, som dataaugmentering, tidlig stopp, regularisering osv.
- Katastrofal glemsel (Catastrophic Forgetting): Finjustering kan føre til at modellen glemmer kunnskapen den har lært i den forhåndstrente fasen, og det er nødvendig å velge finjusteringsstrategier med forsiktighet.
- Dataskjevhet (Data Bias): Hvis finjusteringsdatasettet er skjevt, kan det føre til at modellen presterer dårligere i visse grupper.
- Sikkerhetsproblemer: Den finjusterte modellen kan generere skadelig eller upassende innhold, og det er nødvendig å utføre sikkerhetsvurdering og filtrering.
