Ghid introductiv pentru reglarea fină (Fine-tuning) a modelelor lingvistice mari: Concepte, metode și practică

Modelele lingvistice mari (LLM-uri) au făcut progrese semnificative în domeniul procesării limbajului natural, excelând în generarea de text, traducere, întrebări și răspunsuri etc. Cu toate acestea, pentru a face aceste modele să funcționeze mai bine în sarcini sau domenii specifice, reglarea fină (Fine-tuning) a devenit o tehnologie crucială. Acest articol va explora în profunzime conceptele, metodele și aplicațiile practice ale reglării fine a LLM-urilor, ajutând începătorii să înceapă rapid.

Ce este reglarea fină?

Reglarea fină se referă la antrenarea suplimentară a unui model lingvistic mare pre-antrenat folosind un set de date specific sarcinii. Modelul pre-antrenat a învățat deja cunoștințe lingvistice generale, în timp ce reglarea fină îl adaptează la detaliile și modelele unei sarcini specifice. Imaginează-ți că modelul pre-antrenat este o enciclopedie care conține cunoștințe vaste. Reglarea fină este ca și cum i-ai da modelului o carte care introduce în mod specific „medicina”, făcându-l mai profesionist în domeniul medical.

Comparație între reglarea fină și antrenarea de la zero:

• Antrenare de la zero: Necesită resurse de calcul și date mari, iar timpul de antrenare este lung.
• Reglare fină: Necesită doar mai puține date și resurse de calcul, timpul de antrenare este scurt și, de obicei, poate obține rezultate mai bune.

De ce să efectuați reglarea fină?

• Îmbunătățiți performanța: Faceți modelul să funcționeze mai bine în sarcini specifice, cum ar fi analiza sentimentelor, clasificarea textului, traducerea automată etc.
• Adaptați-vă la domeniu: Faceți modelul să se adapteze la cunoștințele și stilurile specifice domeniului, cum ar fi finanțe, drept, medicină etc.
• Economisiți resurse: În comparație cu antrenarea de la zero, reglarea fină poate reduce semnificativ resursele de calcul și costurile de timp.
• Controlabilitate: Permite dezvoltatorilor să controleze mai bine stilul de ieșire și comportamentul modelului.

Pașii cheie ai reglării fine

1. Selectați un model pre-antrenat: Selectați un model pre-antrenat adecvat pentru sarcină. De exemplu, pentru sarcinile de generare de text, puteți selecta modelele din seria GPT; pentru sarcinile de întrebări și răspunsuri, puteți selecta modelele din seria BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) este o resursă bună pentru a găsi diverse modele pre-antrenate.

2. Pregătiți setul de date: Pregătiți un set de date de înaltă calitate, specific sarcinii. Dimensiunea și calitatea setului de date au un impact mare asupra efectului de reglare fină.

   • Curățarea datelor: Curățați erorile, zgomotul și inconsecvențele din date.
   • Adnotarea datelor: Adnotați datele, de exemplu, clasificarea textului necesită adnotarea categoriilor, iar sarcinile de întrebări și răspunsuri necesită adnotarea răspunsurilor.
   • Împărțirea datelor: Împărțiți setul de date în seturi de antrenare, validare și testare.

3. Configurați parametrii de reglare fină: Selectați optimizatorul, rata de învățare, dimensiunea batch-ului, epocile de antrenare și alți parametri adecvați.

   • Rata de învățare: Rata de învățare controlează viteza cu care modelul actualizează parametrii. O rată de învățare prea mare poate face modelul instabil, iar o rată de învățare prea mică poate face antrenamentul lent. Valorile comune ale ratei de învățare includ: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Dimensiunea batch-ului: Dimensiunea batch-ului determină numărul de eșantioane utilizate pentru antrenare la fiecare iterație. O dimensiune mai mare a batch-ului poate îmbunătăți viteza de antrenare, dar poate ocupa mai multă memorie.
   • Epoci: Epocile se referă la numărul de ori în care întregul set de date de antrenare este traversat de model. Prea multe epoci pot duce la supraadaptare, iar prea puține epoci pot duce la antrenare insuficientă.

4. Efectuați reglarea fină: Utilizați setul de date pregătit și parametrii de configurare pentru a efectua reglarea fină pe modelul pre-antrenat. Cadrul comun de reglare fină include TensorFlow, PyTorch și Hugging Face Transformers.

5. Evaluați modelul: Utilizați setul de date de testare pentru a evalua performanța modelului reglat fin și faceți ajustările necesare. Indicatorii de evaluare utilizați în mod obișnuit includ acuratețea, precizia, rechemarea, valoarea F1 etc.

Metode de reglare fină

1. Reglare fină completă (Full Fine-tuning)

Aceasta este cea mai directă metodă de reglare fină, care actualizează toți parametrii modelului pre-antrenat.

• Avantaje: Poate utiliza pe deplin cunoștințele modelului pre-antrenat pentru a obține cea mai bună performanță într-o sarcină specifică.
• Dezavantaje: Necesită resurse de calcul și memorie mari și este ușor de supraadaptat.

2. Ajustare fină eficientă din punct de vedere al parametrilor (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Datorită numărului mare de parametri ai modelelor mari, ajustarea fină completă este costisitoare. Metodele de ajustare fină eficiente din punct de vedere al parametrilor actualizează doar o mică parte a parametrilor modelului, reducând astfel costurile de calcul și cerințele de memorie.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA aproximează actualizarea parametrilor modelului original prin introducerea unei matrice de rang scăzut. Ideea sa principală este de a adăuga o matrice de rang scăzut lângă matricea de ponderi existentă a modelului pre-antrenat și de a adapta sarcinile din aval prin antrenarea acestor matrice de rang scăzut. În acest fel, doar un număr mic de parametri trebuie antrenați, ceea ce reduce semnificativ costurile de calcul.

  # Utilizarea bibliotecii Hugging Face PEFT pentru ajustarea fină LoRA
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Definirea configurației LoRA
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Rangul matricei de rang scăzut
      lora_alpha=32, # Factorul de scalare LoRA
      lora_dropout=0.05, # Probabilitatea de dropout LoRA
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Tipul sarcinii
  )
  
  # Încărcarea modelului pre-antrenat
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Aplicarea LoRA modelului
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning adaugă câțiva vectori "prefix" antrenabili înaintea secvenței de intrare și ajustează comportamentul modelului prin antrenarea acestor vectori prefix. Această metodă nu necesită modificarea parametrilor modelului original, deci este foarte eficientă.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning inserează câteva module de rețea neuronală mici (adapters) în fiecare strat al modelului pre-antrenat și adaptează sarcinile din aval prin antrenarea acestor adapters. În comparație cu ajustarea fină completă, Adapter Tuning trebuie să antreneze doar un număr mic de parametri, menținând în același timp o performanță bună.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning este o metodă de ajustare fină mai ușoară, care ghidează modelul pre-antrenat să genereze rezultatul dorit prin optimizarea promptului de intrare. Această metodă nu necesită modificarea niciunui parametru al modelului, deci este foarte eficientă.

• Hard Prompt Tuning: Proiectarea manuală a promptului.
• Soft Prompt Tuning: Utilizarea vectorilor antrenabili ca prompt și optimizarea promptului prin antrenarea acestor vectori.

# Utilizarea unui prompt antrenabil (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Definirea configurației Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Lungimea promptului
    prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Prompt inițial
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Încarcă modelul pre-antrenat

# 将 Prompt Tuning 应用于模型
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config) # Aplică Prompt Tuning modelului
model.print_trainable_parameters()

实用技巧

• 数据增强： 通过对训练数据进行随机变换，例如同义词替换、句子重排等，来增加数据的多样性，防止过拟合。 (Augmentarea datelor: Prin transformări aleatorii ale datelor de antrenament, cum ar fi înlocuirea sinonimelor, rearanjarea propozițiilor etc., se mărește diversitatea datelor și se previne supraadaptarea.)
• 早停法 (Early Stopping)： 在训练过程中，监控验证集上的性能，当性能不再提升时，提前停止训练，防止过拟合。(Oprire timpurie (Early Stopping): În timpul antrenamentului, se monitorizează performanța pe setul de validare, iar când performanța nu mai crește, antrenamentul se oprește mai devreme pentru a preveni supraadaptarea.)
• 学习率衰减 (Learning Rate Decay)： 在训练过程中，逐渐降低学习率，可以使模型更稳定地收敛到最优解。(Reducerea ratei de învățare (Learning Rate Decay): În timpul antrenamentului, rata de învățare este redusă treptat, ceea ce poate face ca modelul să convergă mai stabil către soluția optimă.)
• 正则化 (Regularization)： 使用 L1 或 L2 正则化来约束模型参数，防止过拟合。(Regularizare (Regularization): Utilizarea regularizării L1 sau L2 pentru a constrânge parametrii modelului și a preveni supraadaptarea.)
• 使用预训练好的 Embedding： 例如 GloVe 或 Word2Vec，可以提高模型的泛化能力。(Utilizarea Embedding-urilor pre-antrenate: De exemplu, GloVe sau Word2Vec, pot îmbunătăți capacitatea de generalizare a modelului.)

工具推荐

• Hugging Face Transformers： 提供了丰富的预训练模型和微调工具，是 LLM 开发者的首选框架。(Hugging Face Transformers: Oferă o gamă largă de modele pre-antrenate și instrumente de fine-tuning, fiind cadrul preferat pentru dezvoltatorii LLM.)
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)： Hugging Face 的一个库，专门用于参数高效的微调方法。(PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): O bibliotecă de la Hugging Face, specializată în metode de fine-tuning eficiente din punct de vedere al parametrilor.)
• TensorBoard： 用于可视化训练过程的工具，可以帮助你监控模型性能、调试参数。(TensorBoard: Un instrument pentru vizualizarea procesului de antrenament, care vă poate ajuta să monitorizați performanța modelului și să depanați parametrii.)
• Weights & Biases： 一个用于追踪和可视化机器学习实验的平台。(Weights & Biases: O platformă pentru urmărirea și vizualizarea experimentelor de învățare automată.)

实际应用

• 情感分析： 微调 LLM 可以提高情感分析的准确率，例如识别电影评论中的情感是正面还是负面。(Analiza sentimentelor: Fine-tuning-ul LLM poate îmbunătăți acuratețea analizei sentimentelor, cum ar fi identificarea dacă sentimentul dintr-o recenzie de film este pozitiv sau negativ.)
• 文本分类： 微调 LLM 可以用于文本分类任务，例如将新闻文章分类到不同的主题类别。(Clasificarea textelor: Fine-tuning-ul LLM poate fi utilizat pentru sarcini de clasificare a textelor, cum ar fi clasificarea articolelor de știri în diferite categorii de subiecte.)
• 机器翻译： 微调 LLM 可以提高机器翻译的质量，例如将英文翻译成中文。(Traducere automată: Fine-tuning-ul LLM poate îmbunătăți calitatea traducerii automate, cum ar fi traducerea din engleză în chineză.)
• 问答系统： 微调 LLM 可以用于构建问答系统，例如回答用户提出的问题。(Sisteme de întrebări și răspunsuri: Fine-tuning-ul LLM poate fi utilizat pentru a construi sisteme de întrebări și răspunsuri, cum ar fi răspunsul la întrebările adresate de utilizatori.)
• 代码生成： 可以使用微调后的 LLM 来生成代码片段或完成代码。 例如 GitHub Copilot 就是一个成功的应用案例。(Generare de cod: LLM-urile fine-tuned pot fi utilizate pentru a genera fragmente de cod sau pentru a finaliza codul. De exemplu, GitHub Copilot este un caz de utilizare de succes.)

注意事项

• 过拟合： 微调过程中容易出现过拟合现象，需要采取相应的措施，例如数据增强、早停法、正则化等。(Supraadaptare: Supraadaptarea este ușor de apărut în timpul procesului de fine-tuning și trebuie luate măsuri corespunzătoare, cum ar fi augmentarea datelor, oprirea timpurie, regularizarea etc.)
• 灾难性遗忘 (Catastrophic Forgetting)： 微调可能会导致模型忘记预训练阶段学习到的知识，需要谨慎选择微调策略。(Uitarea catastrofală (Catastrophic Forgetting): Fine-tuning-ul poate face ca modelul să uite cunoștințele învățate în timpul fazei de pre-antrenament, așa că strategiile de fine-tuning trebuie selectate cu atenție.)
• 数据偏差 (Data Bias)： 如果微调数据集存在偏差，可能会导致模型在特定群体上的表现不佳。(Bias-ul datelor (Data Bias): Dacă există un bias în setul de date de fine-tuning, acesta poate duce la o performanță slabă a modelului pe anumite grupuri.)
• 安全问题： 微调后的模型可能会生成有害或不当的内容，需要进行安全评估和过滤。(Probleme de securitate: Modelele fine-tuned pot genera conținut dăunător sau inadecvat, care trebuie evaluat și filtrat pentru siguranță.)

总结Ajustarea fină a LLM este o tehnologie cheie pentru îmbunătățirea performanței modelului, adaptarea la sarcini și domenii specifice. Prin selectarea modelului pre-antrenat adecvat, pregătirea unui set de date de înaltă calitate, configurarea parametrilor de ajustare fină adecvați și combinarea cu diverse tehnici practice, puteți ajusta cu succes LLM și puteți obține rezultate excelente într-o varietate de scenarii de aplicare. Acest articol oferă un ghid introductiv, sperând să vă ajute să începeți rapid cu ajustarea fină a LLM. Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, vor apărea în viitor metode de ajustare fină mai eficiente și mai convenabile.