Inleiding tot het finetunen van grote taalmodellen (Large Language Models): concepten, methoden en praktijk
Inleiding tot het finetunen van grote taalmodellen (Large Language Models): concepten, methoden en praktijk
Grote taalmodellen (LLM's) hebben aanzienlijke vooruitgang geboekt op het gebied van natuurlijke taalverwerking, en ze presteren uitstekend in tekstgeneratie, vertaling, vraag- en antwoordspellen, enz. Om deze modellen echter beter te laten presteren in specifieke taken of domeinen, is finetuning een cruciale technologie geworden. Dit artikel gaat dieper in op de concepten, methoden en praktische toepassingen van LLM-finetuning om beginners een snelle start te geven.
Wat is finetuning?
Finetuning verwijst naar het uitvoeren van extra training op een vooraf getraind groot taalmodel met behulp van een dataset voor een specifieke taak. Het vooraf getrainde model heeft al algemene taalkennis geleerd, terwijl finetuning het aanpast aan de details en patronen van een specifieke taak. Stel je voor dat het vooraf getrainde model een encyclopedie is die een brede kennis bevat. Finetuning is alsof je het model een boek geeft dat specifiek over "geneeskunde" gaat, waardoor het professioneler wordt op medisch gebied.
Vergelijking van finetuning met trainen vanaf nul:
- Trainen vanaf nul: Vereist enorme computerbronnen en data, en de trainingstijd is lang.
- Finetuning: Vereist slechts minder data en computerbronnen, de trainingstijd is kort en het bereikt doorgaans betere resultaten.
Waarom finetunen?
- Verbeter de prestaties: Maak het model beter in specifieke taken, zoals sentimentanalyse, tekstclassificatie, machinevertaling, enz.
- Aanpassen aan het domein: Maak het model geschikt voor de kennis en stijl van specifieke domeinen, zoals financiën, recht, gezondheidszorg, enz.
- Bespaar middelen: Vergeleken met trainen vanaf nul, kan finetuning de computerbronnen en tijdskosten aanzienlijk verminderen.
- Controleerbaarheid: Stelt ontwikkelaars in staat om de uitvoerstijl en het gedrag van het model beter te controleren.
De belangrijkste stappen van finetuning
-
Selecteer een vooraf getraind model: Selecteer een vooraf getraind model dat geschikt is voor de taak. Voor tekstgeneratietaken kunt u bijvoorbeeld de GPT-serie modellen selecteren; voor vraag- en antwoordtaken kunt u de BERT-serie modellen selecteren. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) is een goede bron om verschillende vooraf getrainde modellen te vinden.
-
Bereid de dataset voor: Bereid een dataset van hoge kwaliteit voor de specifieke taak voor. De grootte en kwaliteit van de dataset hebben een grote invloed op het finetuning-effect.
- Data opschonen: Ruim fouten, ruis en inconsistenties in de data op.
- Data annoteren: Annoteer de data, bijvoorbeeld tekstclassificatie vereist het annoteren van categorieën, vraag- en antwoordtaken vereisen het annoteren van antwoorden.
- Data verdelen: Verdeel de dataset in een trainingsset, een validatieset en een testset.
-
Configureer finetuning-parameters: Selecteer de juiste optimizer, leersnelheid, batch size, trainingsepochs en andere parameters.
- Leersnelheid: De leersnelheid bepaalt de snelheid waarmee het model parameters bijwerkt. Een te hoge leersnelheid kan leiden tot instabiliteit van het model, terwijl een te lage leersnelheid kan leiden tot trage training. Gemeenschappelijke leersnelheidwaarden zijn: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Batch Size: Batch size bepaalt het aantal samples dat wordt gebruikt voor training per iteratie. Een grotere batch size kan de trainingssnelheid verhogen, maar kan meer geheugen in beslag nemen.
- Epochs: Epochs verwijst naar het aantal keren dat de volledige trainingsdataset door het model wordt doorlopen. Te veel epochs kunnen leiden tot overfitting, terwijl te weinig epochs kunnen leiden tot onvoldoende training.
-
Finetunen: Gebruik de voorbereide dataset en configuratieparameters om het vooraf getrainde model te finetunen. Gemeenschappelijke finetuning-frameworks zijn TensorFlow, PyTorch en Hugging Face Transformers.
-
Evalueer het model: Gebruik de testset om de prestaties van het gefinetunede model te evalueren en voer de nodige aanpassingen uit. Veelgebruikte evaluatiestatistieken zijn nauwkeurigheid, precisie, recall, F1-score, enz.
Finetuning-methoden
1. Volledige finetuning (Full Fine-tuning)
Dit is de meest directe finetuning-methode, waarbij alle parameters van het vooraf getrainde model worden bijgewerkt.
- Voordelen: Kan de kennis van het vooraf getrainde model volledig benutten om de beste prestaties te bereiken bij een specifieke taak.
- Nadelen: Vereist enorme computerbronnen en geheugen, en is vatbaar voor overfitting.
2. Parameter-efficiënte Fine-tuning (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Aangezien grote modellen veel parameters hebben, zijn volledige fine-tuning kosten hoog. Parameter-efficiënte fine-tuning methoden werken slechts een klein deel van de modelparameters bij, waardoor de rekenkosten en geheugenvereisten worden verlaagd.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA benadert de parameterupdates van het originele model door laag-rank matrices te introduceren. Het belangrijkste idee is om een laag-rank matrix toe te voegen naast de bestaande gewichtsmatrix van het voorgedane model en deze laag-rank matrices te trainen om zich aan te passen aan de downstream taak. Op deze manier hoeven slechts een klein aantal parameters te worden getraind, wat de rekenkosten aanzienlijk verlaagt.
# Gebruik de Hugging Face PEFT bibliotheek voor LoRA fine-tuning from peft import LoraConfig, get_peft_model # Definieer LoRA configuratie lora_config = LoraConfig( r=8, # De rang van de laag-rank matrix lora_alpha=32, # LoRA schaalfactor lora_dropout=0.05, # LoRA dropout kans bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Taaktype ) # Laad het voorgedane model model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Pas LoRA toe op het model model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning voegt enkele trainbare "prefix" vectoren toe aan de invoersequentie en past het gedrag van het model aan door deze prefix vectoren te trainen. Deze methode vereist geen wijziging van de parameters van het originele model en is daarom zeer efficiënt.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning voegt kleine neurale netwerkmodules (adapters) in elke laag van het voorgedane model in en traint deze adapters om zich aan te passen aan de downstream taak. Vergeleken met volledige fine-tuning hoeft Adapter Tuning slechts een klein aantal parameters te trainen, terwijl de prestaties goed blijven.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning is een lichtere fine-tuning methode die de voorgedane modellen begeleidt om de verwachte uitvoer te genereren door de invoerprompt te optimaliseren. Deze methode vereist geen wijziging van de parameters van het model en is daarom zeer efficiënt.
- Hard Prompt Tuning: Handmatig ontwerpen van de prompt.
- Soft Prompt Tuning: Gebruik trainbare vectoren als prompt en optimaliseer de prompt door deze vectoren te trainen.
# Gebruik een trainbare prompt (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Definieer Prompt Tuning configuratie
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # De lengte van de prompt
prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Initiële prompt
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Laad het voorgedraineerde model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Pas Prompt Tuning toe op het model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Praktische tips
- Data-augmentatie: Vergroot de diversiteit van de trainingsdata door willekeurige transformaties toe te passen, zoals synoniemvervanging, herschikking van zinnen, enz., om overfitting te voorkomen.
- Early Stopping: Bewaak de prestaties op de validatieset tijdens het trainingsproces en stop de training vroegtijdig wanneer de prestaties niet langer verbeteren om overfitting te voorkomen.
- Learning Rate Decay: Verlaag de leersnelheid geleidelijk tijdens het trainingsproces, waardoor het model stabieler naar de optimale oplossing kan convergeren.
- Regularisatie: Gebruik L1- of L2-regularisatie om modelparameters te beperken en overfitting te voorkomen.
- Gebruik voorgedraineerde Embedding: Bijvoorbeeld GloVe of Word2Vec, kan de generalisatievaardigheid van het model verbeteren.
Aanbevolen tools
- Hugging Face Transformers: Biedt een schat aan voorgedraineerde modellen en fijnafstemmingstools, en is het favoriete framework voor LLM-ontwikkelaars.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Een bibliotheek van Hugging Face, speciaal voor parameterefficiënte fijnafstemmingsmethoden.
- TensorBoard: Een tool voor het visualiseren van het trainingsproces, die u kan helpen de modelprestaties te bewaken en parameters te debuggen.
- Weights & Biases: Een platform voor het volgen en visualiseren van machine learning-experimenten.
Praktische toepassingen
- Sentimentanalyse: Fijnafstemming van LLM's kan de nauwkeurigheid van sentimentanalyse verbeteren, bijvoorbeeld het identificeren of het sentiment in een filmrecensie positief of negatief is.
- Tekstclassificatie: Fijnafstemming van LLM's kan worden gebruikt voor tekstclassificatietaken, bijvoorbeeld het classificeren van nieuwsartikelen in verschillende themacategorieën.
- Machinevertaling: Fijnafstemming van LLM's kan de kwaliteit van machinevertaling verbeteren, bijvoorbeeld het vertalen van Engels naar Chinees.
- Vraag- en antwoordsystemen: Fijnafstemming van LLM's kan worden gebruikt om vraag- en antwoordsystemen te bouwen, bijvoorbeeld het beantwoorden van vragen van gebruikers.
- Codegeneratie: Fijnafgestemde LLM's kunnen worden gebruikt om codefragmenten te genereren of code te voltooien. GitHub Copilot is bijvoorbeeld een succesvol toepassingsvoorbeeld.
Aandachtspunten
- Overfitting: Overfitting treedt gemakkelijk op tijdens het fijnafstemmingsproces. Er moeten passende maatregelen worden genomen, zoals data-augmentatie, early stopping, regularisatie, enz.
- Catastrofaal vergeten: Fijnafstemming kan ertoe leiden dat het model de kennis vergeet die in de voorgedraineerde fase is geleerd. Er moet zorgvuldig een fijnafstemmingsstrategie worden gekozen.
- Data Bias: Als er vertekening in de fijnafstemmingsdataset zit, kan dit ertoe leiden dat het model slechte prestaties levert in specifieke groepen.
- Veiligheidsproblemen: Het fijnafgestemde model kan schadelijke of ongepaste inhoud genereren. Er moet een veiligheidsbeoordeling en filtering worden uitgevoerd.
