Wprowadzenie do dostrajania (Fine-tuning) dużych modeli językowych: Koncepcje, metody i praktyka

Duże modele językowe (LLMs) osiągnęły znaczący postęp w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego, wykazując się doskonałymi wynikami w generowaniu tekstu, tłumaczeniu, odpowiadaniu na pytania itp. Jednak, aby te modele działały jeszcze lepiej w konkretnych zadaniach lub dziedzinach, dostrajanie (Fine-tuning) stało się kluczową techniką. Ten artykuł dogłębnie zbada koncepcje, metody i praktyczne zastosowania dostrajania LLM, aby pomóc początkującym szybko zacząć.

Czym jest dostrajanie?

Dostrajanie odnosi się do dodatkowego trenowania wstępnie wytrenowanego dużego modelu językowego przy użyciu zbioru danych specyficznego dla danego zadania. Wstępnie wytrenowany model nauczył się już ogólnej wiedzy językowej, a dostrajanie pozwala mu dostosować się do szczegółów i wzorców konkretnego zadania. Wyobraź sobie, że wstępnie wytrenowany model to encyklopedia zawierająca szeroki zakres wiedzy. Dostrajanie jest jak danie modelowi książki poświęconej „medycynie”, dzięki czemu staje się bardziej profesjonalny w dziedzinie medycznej.

Porównanie dostrajania z trenowaniem od zera:

• Trenowanie od zera: Wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i danych, a czas trenowania jest długi.
• Dostrajanie: Wymaga mniej danych i zasobów obliczeniowych, czas trenowania jest krótszy i zazwyczaj osiąga lepsze wyniki.

Dlaczego warto przeprowadzać dostrajanie?

• Poprawa wydajności: Poprawia wydajność modelu w konkretnych zadaniach, takich jak analiza sentymentu, klasyfikacja tekstu, tłumaczenie maszynowe itp.
• Dostosowanie do dziedziny: Dostosowuje model do wiedzy i stylu konkretnej dziedziny, takiej jak finanse, prawo, medycyna itp.
• Oszczędność zasobów: W porównaniu z trenowaniem od zera, dostrajanie może znacznie zmniejszyć zasoby obliczeniowe i koszty czasowe.
• Kontrolowalność: Pozwala programistom lepiej kontrolować styl wyjściowy i zachowanie modelu.

Kluczowe kroki dostrajania

1. Wybór wstępnie wytrenowanego modelu: Wybierz wstępnie wytrenowany model odpowiedni do zadania. Na przykład, dla zadań generowania tekstu można wybrać modele z serii GPT; dla zadań odpowiadania na pytania można wybrać modele z serii BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) to dobre źródło, w którym można znaleźć różne wstępnie wytrenowane modele.

2. Przygotowanie zbioru danych: Przygotuj wysokiej jakości zbiór danych specyficzny dla danego zadania. Rozmiar i jakość zbioru danych mają duży wpływ na efekt dostrajania.

   • Czyszczenie danych: Oczyść dane z błędów, szumów i niespójności.
   • Adnotacja danych: Dodaj adnotacje do danych, na przykład klasyfikacja tekstu wymaga adnotacji kategorii, a zadania odpowiadania na pytania wymagają adnotacji odpowiedzi.
   • Podział danych: Podziel zbiór danych na zbiór treningowy, zbiór walidacyjny i zbiór testowy.

3. Konfiguracja parametrów dostrajania: Wybierz odpowiedni optymalizator, współczynnik uczenia się, rozmiar batcha, epoki treningowe i inne parametry.

   • Współczynnik uczenia się: Współczynnik uczenia się kontroluje szybkość aktualizacji parametrów modelu. Zbyt wysoki współczynnik uczenia się może prowadzić do niestabilności modelu, a zbyt niski współczynnik uczenia się może prowadzić do powolnego trenowania. Typowe wartości współczynnika uczenia się to: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: Batch size określa liczbę próbek używanych do trenowania w każdej iteracji. Większy batch size może poprawić szybkość trenowania, ale może zajmować więcej pamięci.
   • Epochs: Epochs odnosi się do liczby razy, kiedy cały zbiór danych treningowych jest przetwarzany przez model. Zbyt duża liczba epok może prowadzić do przeuczenia, a zbyt mała liczba epok może prowadzić do niedouczenia.

4. Przeprowadzenie dostrajania: Użyj przygotowanego zbioru danych i parametrów konfiguracyjnych, aby przeprowadzić dostrajanie na wstępnie wytrenowanym modelu. Popularne ramy dostrajania obejmują TensorFlow, PyTorch i Hugging Face Transformers.

5. Ocena modelu: Użyj zbioru testowego, aby ocenić wydajność dostrojonego modelu i dokonać niezbędnych korekt. Typowe wskaźniki oceny obejmują dokładność, precyzję, czułość, wartość F1 itp.

Metody dostrajania

1. Pełne dostrajanie (Full Fine-tuning)

Jest to najbardziej bezpośrednia metoda dostrajania, która aktualizuje wszystkie parametry wstępnie wytrenowanego modelu.

• Zalety: Może w pełni wykorzystać wiedzę wstępnie wytrenowanego modelu, aby osiągnąć najlepszą wydajność w konkretnym zadaniu.
• Wady: Wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i pamięci, łatwo o przeuczenie.

2. Efektywne pod względem parametrów dostrajanie (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Ze względu na dużą liczbę parametrów w dużych modelach, pełne dostrajanie jest kosztowne. Metody efektywnego pod względem parametrów dostrajania aktualizują tylko niewielką część parametrów modelu, zmniejszając w ten sposób koszty obliczeniowe i zapotrzebowanie na pamięć.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA przybliża aktualizacje parametrów oryginalnego modelu poprzez wprowadzenie macierzy niskiej rangi. Główną ideą jest dodanie macierzy niskiej rangi obok istniejącej macierzy wag wytrenowanego modelu i dostosowanie go do zadań downstream poprzez trenowanie tych macierzy niskiej rangi. W ten sposób tylko niewielka liczba parametrów wymaga trenowania, co znacznie zmniejsza koszty obliczeniowe.

  # Użycie biblioteki Hugging Face PEFT do dostrajania LoRA
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Definicja konfiguracji LoRA
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Rząd macierzy niskiej rangi
      lora_alpha=32, # Współczynnik skalowania LoRA
      lora_dropout=0.05, # Prawdopodobieństwo dropout LoRA
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Typ zadania
  )
  
  # Załadowanie wytrenowanego modelu
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Zastosowanie LoRA do modelu
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning dodaje kilka trenowalnych wektorów "prefix" przed sekwencją wejściową i dostosowuje zachowanie modelu poprzez trenowanie tych wektorów prefix. Ta metoda nie wymaga modyfikacji parametrów oryginalnego modelu, dlatego jest bardzo wydajna.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning wstawia małe moduły sieci neuronowych (adaptery) do każdej warstwy wytrenowanego modelu i dostosowuje go do zadań downstream poprzez trenowanie tych adapterów. W porównaniu z pełnym dostrajaniem, Adapter Tuning wymaga trenowania tylko niewielkiej liczby parametrów, zachowując jednocześnie dobrą wydajność.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning to lżejsza metoda dostrajania, która prowadzi wytrenowany model do generowania oczekiwanych wyników poprzez optymalizację podpowiedzi (prompt) wejściowych. Ta metoda nie wymaga modyfikacji żadnych parametrów modelu, dlatego jest bardzo wydajna.

• Hard Prompt Tuning: Ręczne projektowanie promptów.
• Soft Prompt Tuning: Użycie trenowalnych wektorów jako promptów i optymalizacja promptów poprzez trenowanie tych wektorów.

# Użycie trenowalnego promptu (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Definicja konfiguracji Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Długość promptu
    prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Początkowy prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Ładowanie wstępnie wytrenowanego modelu
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Zastosowanie Prompt Tuning do modelu
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Przydatne wskazówki

• Rozszerzanie danych: Zwiększ różnorodność danych treningowych poprzez losowe transformacje, takie jak zamiana synonimów, przestawianie zdań itp., aby zapobiec przeuczeniu.
• Wczesne zatrzymywanie (Early Stopping): Monitoruj wydajność na zbiorze walidacyjnym podczas treningu i zatrzymaj trening przedwcześnie, gdy wydajność przestanie się poprawiać, aby zapobiec przeuczeniu.
• Redukcja współczynnika uczenia (Learning Rate Decay): Stopniowo zmniejszaj współczynnik uczenia podczas treningu, aby model mógł stabilniej zbiegać się do optymalnego rozwiązania.
• Regularyzacja (Regularization): Użyj regularyzacji L1 lub L2, aby ograniczyć parametry modelu i zapobiec przeuczeniu.
• Użyj wstępnie wytrenowanych Embeddingów: Na przykład GloVe lub Word2Vec, aby poprawić zdolność generalizacji modelu.

Rekomendowane narzędzia

• Hugging Face Transformers: Zapewnia bogaty zbiór wstępnie wytrenowanych modeli i narzędzi do dostrajania, jest preferowanym frameworkiem dla programistów LLM.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Biblioteka Hugging Face, specjalnie zaprojektowana do efektywnych pod względem parametrów metod dostrajania.
• TensorBoard: Narzędzie do wizualizacji procesu treningu, które może pomóc w monitorowaniu wydajności modelu i debugowaniu parametrów.
• Weights & Biases: Platforma do śledzenia i wizualizacji eksperymentów uczenia maszynowego.

Praktyczne zastosowania

• Analiza sentymentu: Dostrajanie LLM może poprawić dokładność analizy sentymentu, na przykład identyfikację, czy sentyment w recenzji filmu jest pozytywny, czy negatywny.
• Klasyfikacja tekstu: Dostrajanie LLM może być używane do zadań klasyfikacji tekstu, na przykład klasyfikowania artykułów prasowych do różnych kategorii tematycznych.
• Tłumaczenie maszynowe: Dostrajanie LLM może poprawić jakość tłumaczenia maszynowego, na przykład tłumaczenie z angielskiego na chiński.
• Systemy pytań i odpowiedzi: Dostrajanie LLM może być używane do budowania systemów pytań i odpowiedzi, na przykład odpowiadania na pytania zadawane przez użytkowników.
• Generowanie kodu: Można użyć dostrojonego LLM do generowania fragmentów kodu lub uzupełniania kodu. Na przykład GitHub Copilot jest udanym przykładem zastosowania.

Środki ostrożności

• Przeuczenie: Przeuczenie jest powszechne podczas dostrajania, dlatego należy podjąć odpowiednie środki, takie jak rozszerzanie danych, wczesne zatrzymywanie, regularyzacja itp.
• Katastroficzne zapominanie (Catastrophic Forgetting): Dostrajanie może spowodować, że model zapomni wiedzę zdobytą podczas etapu wstępnego treningu, dlatego należy ostrożnie wybierać strategie dostrajania.
• Obciążenie danych (Data Bias): Jeśli zbiór danych do dostrajania jest obciążony, może to spowodować, że model będzie działał słabo w określonych grupach.
• Problemy z bezpieczeństwem: Dostrojone modele mogą generować szkodliwe lub niewłaściwe treści, dlatego należy przeprowadzić ocenę bezpieczeństwa i filtrowanie.

PodsumowanieDostrojenie LLM jest kluczową techniką poprawy wydajności modelu, dostosowania go do konkretnych zadań i dziedzin. Wybierając odpowiedni model wstępnie wytrenowany, przygotowując wysokiej jakości zbiór danych, konfigurując odpowiednie parametry dostrajania i łącząc różne praktyczne wskazówki, możesz z powodzeniem dostroić LLM i osiągnąć doskonałe wyniki w różnych scenariuszach zastosowań. Ten artykuł zawiera przewodnik dla początkujących, który ma na celu pomóc Ci szybko rozpocząć dostrajanie LLM. Wraz z ciągłym rozwojem technologii, w przyszłości pojawią się bardziej wydajne i wygodne metody dostrajania.