Úvodná príručka k jemnému doladeniu (Fine-tuning) rozsiahlych jazykových modelov: Koncepty, metódy a prax

Rozsiahle jazykové modely (LLMs) dosiahli významný pokrok v oblasti spracovania prirodzeného jazyka, vynikajú v generovaní textu, preklade, odpovedaní na otázky a podobne. Avšak, aby tieto modely fungovali lepšie v konkrétnych úlohách alebo oblastiach, jemné doladenie (Fine-tuning) sa stalo kľúčovou technikou. Tento článok sa hlboko ponorí do konceptu, metód a praktických aplikácií jemného doladenia LLM, aby pomohol začiatočníkom rýchlo začať.

Čo je jemné doladenie?

Jemné doladenie sa vzťahuje na dodatočný tréning na vopred natrénovanom rozsiahlym jazykovom modeli pomocou dátovej sady špecifickej pre danú úlohu. Vopred natrénovaný model sa už naučil všeobecné jazykové znalosti a jemné doladenie ho prispôsobuje detailom a vzorom špecifickej úlohy. Predstavte si, že vopred natrénovaný model je encyklopédia, ktorá obsahuje rozsiahle znalosti. Jemné doladenie je ako dať modelu knihu, ktorá sa špecializuje na „medicínu“, vďaka čomu je odbornejší v oblasti zdravotníctva.

Porovnanie jemného doladenia s tréningom od začiatku:

• Tréning od začiatku: Vyžaduje si rozsiahle výpočtové zdroje a dáta, tréning trvá dlho.
• Jemné doladenie: Vyžaduje si menej dát a výpočtových zdrojov, tréning trvá kratšie a zvyčajne dosahuje lepšie výsledky.

Prečo vykonávať jemné doladenie?

• Zvýšenie výkonu: Zlepšuje výkon modelu v konkrétnych úlohách, ako je analýza sentimentu, klasifikácia textu, strojový preklad atď.
• Prispôsobenie sa oblasti: Prispôsobuje model znalostiam a štýlu konkrétnej oblasti, ako sú financie, právo, zdravotníctvo atď.
• Úspora zdrojov: V porovnaní s tréningom od začiatku môže jemné doladenie výrazne znížiť výpočtové zdroje a časové náklady.
• Kontrolovateľnosť: Umožňuje vývojárom lepšie kontrolovať výstupný štýl a správanie modelu.

Kľúčové kroky jemného doladenia

1. Výber vopred natrénovaného modelu: Vyberte vopred natrénovaný model, ktorý je vhodný pre danú úlohu. Napríklad pre úlohu generovania textu si môžete vybrať model série GPT; pre úlohu odpovedania na otázky si môžete vybrať model série BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) je dobrý zdroj, kde nájdete rôzne vopred natrénované modely.

2. Príprava dátovej sady: Pripravte si kvalitnú dátovú sadu špecifickú pre danú úlohu. Veľkosť a kvalita dátovej sady majú veľký vplyv na efekt jemného doladenia.

   • Čistenie dát: Vyčistite dáta od chýb, šumu a nekonzistencií.
   • Anotácia dát: Anotujte dáta, napríklad klasifikácia textu vyžaduje anotáciu kategórií, úloha odpovedania na otázky vyžaduje anotáciu odpovedí.
   • Rozdelenie dát: Rozdeľte dátovú sadu na trénovaciu, validačnú a testovaciu množinu.

3. Konfigurácia parametrov jemného doladenia: Vyberte vhodné parametre optimalizátora, rýchlosť učenia, batch size, trénovacie epochy atď.

   • Rýchlosť učenia: Rýchlosť učenia riadi rýchlosť, akou model aktualizuje parametre. Príliš vysoká rýchlosť učenia môže viesť k nestabilite modelu, príliš nízka rýchlosť učenia môže viesť k pomalému tréningu. Bežné hodnoty rýchlosti učenia zahŕňajú: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: Batch size určuje počet vzoriek použitých na tréning v každej iterácii. Väčší batch size môže zvýšiť rýchlosť tréningu, ale môže zaberať viac pamäte.
   • Epochs: Epochs označujú počet, koľkokrát je celá trénovacia dátová sada prechádzaná modelom. Príliš veľa epoch môže viesť k preučeniu, príliš málo epoch môže viesť k nedostatočnému tréningu.

4. Vykonanie jemného doladenia: Použite pripravenú dátovú sadu a konfiguračné parametre na vykonanie jemného doladenia na vopred natrénovanom modeli. Bežné rámce pre jemné doladenie zahŕňajú TensorFlow, PyTorch a Hugging Face Transformers.

5. Vyhodnotenie modelu: Použite testovaciu množinu na vyhodnotenie výkonu modelu po jemnom doladení a vykonajte potrebné úpravy. Bežné metriky vyhodnocovania zahŕňajú presnosť, precíznosť, úplnosť, F1 skóre atď.

Metódy jemného doladenia

1. Úplné jemné doladenie (Full Fine-tuning)

Toto je najpriamejšia metóda jemného doladenia, ktorá aktualizuje všetky parametre vopred natrénovaného modelu.

• Výhody: Môže plne využiť znalosti vopred natrénovaného modelu a dosiahnuť optimálny výkon v konkrétnej úlohe.
• Nevýhody: Vyžaduje si rozsiahle výpočtové zdroje a pamäť, ľahko sa preučí.

2. Parametricky efektívne dolaďovanie (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Keďže rozsiahle modely majú veľa parametrov, úplné dolaďovanie je nákladné. Metódy parametricky efektívneho dolaďovania aktualizujú iba malú časť parametrov modelu, čím sa znižujú výpočtové náklady a nároky na pamäť.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA aproximuje aktualizácie parametrov pôvodného modelu zavedením matíc s nízkou hodnosťou. Jeho hlavnou myšlienkou je pridať maticu s nízkou hodnosťou vedľa existujúcej matice váh predtrénovaného modelu a prispôsobiť sa následným úlohám trénovaním týchto matíc s nízkou hodnosťou. Týmto spôsobom je potrebné trénovať iba malé množstvo parametrov, čo výrazne znižuje výpočtové náklady.

  # Použitie knižnice Hugging Face PEFT na dolaďovanie LoRA
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Definícia konfigurácie LoRA
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Hodnosť matice s nízkou hodnosťou
      lora_alpha=32, # Faktor škálovania LoRA
      lora_dropout=0.05, # Pravdepodobnosť LoRA dropout
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Typ úlohy
  )
  
  # Načítanie predtrénovaného modelu
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Aplikácia LoRA na model
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning pridáva pred vstupnú sekvenciu niektoré trénovateľné "prefix" vektory a upravuje správanie modelu trénovaním týchto prefix vektorov. Táto metóda nevyžaduje úpravu parametrov pôvodného modelu, a preto je veľmi efektívna.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning vkladá do každej vrstvy predtrénovaného modelu niektoré malé moduly neurónovej siete (adaptéry) a prispôsobuje sa následným úlohám trénovaním týchto adaptérov. V porovnaní s úplným dolaďovaním vyžaduje Adapter Tuning trénovanie iba malého množstva parametrov, pričom si zachováva dobrý výkon.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning je odľahčenejšia metóda dolaďovania, ktorá vedie predtrénovaný model k generovaniu očakávaného výstupu optimalizáciou vstupnej výzvy (prompt). Táto metóda nevyžaduje úpravu žiadnych parametrov modelu, a preto je veľmi efektívna.

• Hard Prompt Tuning: Ručné navrhovanie prompt.
• Soft Prompt Tuning: Použitie trénovateľných vektorov ako prompt a optimalizácia prompt trénovaním týchto vektorov.

# Použitie trénovateľného prompt (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Definícia konfigurácie Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Dĺžka prompt
    prompt_tuning_init_text="Odpovedzte na nasledujúce otázky：", # Počiatočný prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Načítanie predtrénovaného modelu
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Aplikácia Prompt Tuning na model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Praktické tipy

• Rozšírenie dát: Zvýšte rozmanitosť trénovacích dát náhodnými transformáciami, ako sú náhrady synoným, preusporiadanie viet atď., aby ste zabránili preučeniu.
• Skoré zastavenie (Early Stopping): Počas tréningu monitorujte výkon na validačnej množine a zastavte tréning vopred, keď sa výkon prestane zlepšovať, aby ste zabránili preučeniu.
• Útlm miery učenia (Learning Rate Decay): Postupne znižujte mieru učenia počas tréningu, aby sa model stabilnejšie konvergoval k optimálnemu riešeniu.
• Regularizácia (Regularization): Použite L1 alebo L2 regularizáciu na obmedzenie parametrov modelu, aby ste zabránili preučeniu.
• Použitie predtrénovaných Embeddingov: Napríklad GloVe alebo Word2Vec, môže zlepšiť generalizačnú schopnosť modelu.

Odporúčané nástroje

• Hugging Face Transformers: Poskytuje bohatú sadu predtrénovaných modelov a nástrojov na jemné doladenie, čo z neho robí preferovaný rámec pre vývojárov LLM.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Knižnica od Hugging Face, špeciálne navrhnutá pre metódy jemného doladenia s efektívnym využitím parametrov.
• TensorBoard: Nástroj na vizualizáciu procesu tréningu, ktorý vám môže pomôcť monitorovať výkon modelu a ladiť parametre.
• Weights & Biases: Platforma na sledovanie a vizualizáciu experimentov strojového učenia.

Praktické aplikácie

• Analýza sentimentu: Jemné doladenie LLM môže zlepšiť presnosť analýzy sentimentu, napríklad identifikáciu, či je sentiment vo filmovej recenzii pozitívny alebo negatívny.
• Klasifikácia textu: Jemné doladenie LLM možno použiť na úlohy klasifikácie textu, ako je klasifikácia článkov správ do rôznych tematických kategórií.
• Strojový preklad: Jemné doladenie LLM môže zlepšiť kvalitu strojového prekladu, napríklad preklad z angličtiny do čínštiny.
• Systémy otázok a odpovedí: Jemné doladenie LLM možno použiť na vytváranie systémov otázok a odpovedí, napríklad na odpovedanie na otázky používateľov.
• Generovanie kódu: Jemne doladený LLM možno použiť na generovanie úryvkov kódu alebo dokončenie kódu. Napríklad GitHub Copilot je úspešný prípad použitia.

Dôležité upozornenia

• Preučenie: Počas jemného doladenia je bežné preučenie, preto je potrebné prijať príslušné opatrenia, ako je rozšírenie dát, skoré zastavenie, regularizácia atď.
• Katastrofické zabudnutie (Catastrophic Forgetting): Jemné doladenie môže spôsobiť, že model zabudne znalosti získané počas fázy predtréningu, preto je potrebné starostlivo vyberať stratégie jemného doladenia.
• Skreslenie dát (Data Bias): Ak existuje skreslenie v datasete jemného doladenia, môže to viesť k zlému výkonu modelu v špecifických skupinách.
• Bezpečnostné problémy: Jemne doladený model môže generovať škodlivý alebo nevhodný obsah, preto je potrebné vykonať bezpečnostné hodnotenie a filtrovanie.

ZhrnutieLLM jemné doladenie je kľúčová technológia na zlepšenie výkonu modelu, prispôsobenie sa špecifickým úlohám a oblastiam. Výberom vhodného predtrénovaného modelu, prípravou vysokokvalitnej dátovej sady, konfiguráciou vhodných parametrov jemného doladenia a kombináciou rôznych praktických techník môžete úspešne jemne doladiť LLM a dosiahnuť vynikajúce výsledky v rôznych aplikačných scenároch. Tento článok poskytuje úvodnú príručku, ktorá vám pomôže rýchlo začať s jemným doladením LLM. S neustálym vývojom technológie sa v budúcnosti objaví viac efektívnych a pohodlných metód jemného doladenia.