Vodnik za začetnike za fino uravnavanje (Fine-tuning) velikih jezikovnih modelov: koncepti, metode in praksa

Veliki jezikovni modeli (LLM) so dosegli izjemen napredek na področju obdelave naravnega jezika, saj se odlično obnesejo pri generiranju besedil, prevajanju, odgovarjanju na vprašanja itd. Da bi ti modeli delovali še bolje pri določenih nalogah ali na določenih področjih, je fino uravnavanje (Fine-tuning) postalo ključna tehnika. Ta članek bo podrobno raziskal koncepte, metode in praktične aplikacije fino uravnavanja LLM, da bi pomagal začetnikom pri hitrem začetku.

Kaj je fino uravnavanje?

Fino uravnavanje se nanaša na dodatno usposabljanje na vnaprej usposobljenem velikem jezikovnem modelu z uporabo nabora podatkov za določeno nalogo. Vnaprej usposobljen model se je že naučil splošnega jezikovnega znanja, fino uravnavanje pa ga prilagodi podrobnostim in vzorcem določene naloge. Predstavljajte si, da je vnaprej usposobljen model enciklopedija, ki vsebuje obsežno znanje. Fino uravnavanje je kot dajanje modelu knjige, ki je posebej namenjena "medicini", zaradi česar je bolj strokovnjak na medicinskem področju.

Primerjava fino uravnavanja z usposabljanjem iz nič:

• Usposabljanje iz nič: Zahteva veliko računalniških virov in podatkov, usposabljanje traja dolgo.
• Fino uravnavanje: Zahteva manj podatkov in računalniških virov, usposabljanje traja krajši čas in običajno doseže boljše rezultate.

Zakaj izvajati fino uravnavanje?

• Izboljšanje zmogljivosti: Izboljša delovanje modela pri določenih nalogah, kot so analiza sentimenta, razvrščanje besedil, strojno prevajanje itd.
• Prilagoditev domeni: Prilagodi model znanju in slogu določene domene, kot so finance, pravo, zdravstvo itd.
• Prihranek virov: V primerjavi z usposabljanjem iz nič lahko fino uravnavanje znatno zmanjša računalniške vire in stroške časa.
• Obvladljivost: Razvijalcem omogoča boljši nadzor nad izhodnim slogom in vedenjem modela.

Ključni koraki fino uravnavanja

1. Izbira vnaprej usposobljenega modela: Izberite vnaprej usposobljen model, ki je primeren za nalogo. Na primer, za naloge generiranja besedil lahko izberete modele serije GPT; za naloge odgovarjanja na vprašanja lahko izberete modele serije BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) je dober vir za iskanje različnih vnaprej usposobljenih modelov.

2. Priprava nabora podatkov: Pripravite visokokakovosten nabor podatkov za določeno nalogo. Velikost in kakovost nabora podatkov močno vplivata na učinek fino uravnavanja.

   • Čiščenje podatkov: Očistite napake, šum in nedoslednosti v podatkih.
   • Označevanje podatkov: Označite podatke, na primer razvrščanje besedil zahteva označevanje kategorij, naloge odgovarjanja na vprašanja pa zahtevajo označevanje odgovorov.
   • Razdelitev podatkov: Razdelite nabor podatkov na učno množico, validacijsko množico in testno množico.

3. Konfiguracija parametrov fino uravnavanja: Izberite ustrezne optimizatorje, stopnjo učenja, velikost paketa (batch size), število epoh usposabljanja (training epochs) in druge parametre.

   • Stopnja učenja: Stopnja učenja nadzoruje hitrost posodabljanja parametrov modela. Previsoka stopnja učenja lahko povzroči nestabilnost modela, prenizka stopnja učenja pa lahko povzroči počasno usposabljanje. Pogoste vrednosti stopnje učenja vključujejo: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Velikost paketa (Batch Size): Velikost paketa določa število vzorcev, ki se uporabljajo za usposabljanje pri vsaki iteraciji. Večja velikost paketa lahko poveča hitrost usposabljanja, vendar lahko porabi več pomnilnika.
   • Epoha (Epochs): Epoha se nanaša na število ponovitev, ko model prečka celoten nabor podatkov za usposabljanje. Preveč epoh lahko povzroči prekomerno prilagajanje (overfitting), premalo epoh pa lahko povzroči nezadostno usposabljanje.

4. Izvedba fino uravnavanja: Uporabite pripravljen nabor podatkov in konfiguracijske parametre za fino uravnavanje na vnaprej usposobljenem modelu. Pogosti okviri za fino uravnavanje vključujejo TensorFlow, PyTorch in Hugging Face Transformers.

5. Ocenjevanje modela: Uporabite testno množico za oceno zmogljivosti fino uravnavega modela in izvedite potrebne prilagoditve. Pogosti kazalniki ocenjevanja vključujejo natančnost, preciznost, priklic, F1 vrednost itd.

Metode fino uravnavanja

1. Popolno fino uravnavanje (Full Fine-tuning)

To je najbolj neposredna metoda fino uravnavanja, ki posodablja vse parametre vnaprej usposobljenega modela.

• Prednosti: Lahko v celoti izkoristi znanje vnaprej usposobljenega modela in doseže najboljšo zmogljivost pri določeni nalogi.
• Slabosti: Zahteva veliko računalniških virov in pomnilnika, zlahka pride do prekomernega prilagajanja (overfitting).### 2. Parametrska učinkovita natančna nastavitev (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Ker imajo veliki modeli veliko parametrov, je popolna natančna nastavitev draga. Parametrske učinkovite metode natančne nastavitve posodobijo le majhen del parametrov modela, s čimer zmanjšajo računske stroške in potrebe po pomnilniku.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA aproksimira posodobitve parametrov originalnega modela z uvedbo matrik nizkega ranga. Njena glavna ideja je dodati matriko nizkega ranga poleg obstoječe matrike uteži predhodno usposobljenega modela in prilagoditi naloge navzdolnjega toka z usposabljanjem teh matrik nizkega ranga. Na ta način je treba usposobiti le majhno število parametrov, kar močno zmanjša računske stroške.

  # Uporaba knjižnice Hugging Face PEFT za natančno nastavitev LoRA
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Definiranje konfiguracije LoRA
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Rang matrike nizkega ranga
      lora_alpha=32, # Faktor skaliranja LoRA
      lora_dropout=0.05, # Verjetnost LoRA dropout
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Vrsta naloge
  )
  
  # Nalaganje predhodno usposobljenega modela
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Uporaba LoRA na modelu
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning doda nekaj učljivih "prefix" vektorjev pred vhodno zaporedje in prilagodi obnašanje modela z usposabljanjem teh prefix vektorjev. Ta metoda ne zahteva spreminjanja parametrov originalnega modela, zato je zelo učinkovita.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning vstavi nekaj majhnih modulov nevronskih mrež (adapterjev) v vsako plast predhodno usposobljenega modela in prilagodi naloge navzdolnjega toka z usposabljanjem teh adapterjev. V primerjavi s popolno natančno nastavitvijo mora Adapter Tuning usposobiti le majhno število parametrov, hkrati pa lahko ohranja dobro zmogljivost.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning je lažja metoda natančne nastavitve, ki vodi predhodno usposobljen model k ustvarjanju želenih izhodov z optimizacijo vhodnih pozivov (prompt). Ta metoda ne zahteva spreminjanja nobenih parametrov modela, zato je zelo učinkovita.

• Hard Prompt Tuning: Ročno oblikovanje poziva.
• Soft Prompt Tuning: Uporaba učljivih vektorjev kot poziva in optimizacija poziva z usposabljanjem teh vektorjev.

# Uporaba učljivega poziva (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Definiranje konfiguracije Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Dolžina poziva
    prompt_tuning_init_text="Odgovorite na naslednja vprašanja:", # Začetni poziv
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Nalaganje predhodno izurjenega modela
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

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

Praktični nasveti

• Povečanje podatkov (Data Augmentation): Povečajte raznolikost podatkov za učenje s pomočjo naključnih transformacij, kot so zamenjava sinonimov, preurejanje stavkov itd., da preprečite prenaučenost (overfitting).
• Zgodnje ustavljanje (Early Stopping): Med procesom učenja spremljajte uspešnost na validacijskem naboru podatkov in predčasno ustavite učenje, ko se uspešnost ne izboljšuje več, da preprečite prenaučenost.
• Zmanjševanje stopnje učenja (Learning Rate Decay): Med procesom učenja postopoma zmanjšujte stopnjo učenja, kar lahko modelu omogoči stabilnejšo konvergenco k optimalni rešitvi.
• Regularizacija (Regularization): Uporabite L1 ali L2 regularizacijo za omejevanje parametrov modela, da preprečite prenaučenost.
• Uporaba predhodno izurjenih Embeddingov: Na primer GloVe ali Word2Vec, lahko izboljša sposobnost generalizacije modela.

Priporočena orodja

• Hugging Face Transformers: Ponuja bogato zbirko predhodno izurjenih modelov in orodij za fino uravnavanje, je prva izbira za razvijalce LLM.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Knjižnica Hugging Face, specializirana za metode učinkovitega fino uravnavanja parametrov.
• TensorBoard: Orodje za vizualizacijo procesa učenja, ki vam lahko pomaga spremljati uspešnost modela in odpravljati napake v parametrih.
• Weights & Biases: Platforma za sledenje in vizualizacijo strojnega učenja.

Praktična uporaba

• Analiza sentimenta (Sentiment Analysis): Fino uravnavanje LLM lahko izboljša natančnost analize sentimenta, na primer pri prepoznavanju, ali je sentiment v filmski kritiki pozitiven ali negativen.
• Razvrščanje besedil (Text Classification): Fino uravnavanje LLM se lahko uporablja za naloge razvrščanja besedil, na primer za razvrščanje novic v različne tematske kategorije.
• Strojno prevajanje (Machine Translation): Fino uravnavanje LLM lahko izboljša kakovost strojnega prevajanja, na primer pri prevajanju angleščine v kitajščino.
• Sistemi za odgovarjanje na vprašanja (Question Answering Systems): Fino uravnavanje LLM se lahko uporablja za izgradnjo sistemov za odgovarjanje na vprašanja, na primer za odgovarjanje na vprašanja, ki jih zastavijo uporabniki.
• Generiranje kode (Code Generation): Fino uravnane LLM lahko uporabite za generiranje odlomkov kode ali dokončanje kode. Na primer, GitHub Copilot je uspešen primer uporabe.

Pozor

• Prenaučenost (Overfitting): Med procesom fino uravnavanja se lahko pojavi prenaučenost, zato je treba sprejeti ustrezne ukrepe, kot so povečanje podatkov, zgodnje ustavljanje, regularizacija itd.
• Katastrofalno pozabljanje (Catastrophic Forgetting): Fino uravnavanje lahko povzroči, da model pozabi znanje, pridobljeno v fazi predhodnega učenja, zato je treba previdno izbrati strategijo fino uravnavanja.
• Pristranskost podatkov (Data Bias): Če je nabor podatkov za fino uravnavanje pristranski, lahko to povzroči, da se model slabše obnese pri določenih skupinah.
• Varnostna vprašanja (Security Issues): Fino uravnan model lahko ustvari škodljivo ali neprimerno vsebino, zato je treba izvesti varnostno oceno in filtriranje.

PovzetekLLM fino uglaševanje je ključna tehnika za izboljšanje zmogljivosti modela, prilagajanje specifičnim nalogam in področjem. Z izbiro ustreznega predhodno usposobljenega modela, pripravo visokokakovostnega nabora podatkov, konfiguracijo ustreznih parametrov za fino uglaševanje in kombinacijo različnih praktičnih nasvetov, lahko uspešno fino uglasite LLM in dosežete odlične rezultate v različnih aplikacijah. Ta članek ponuja vodnik za začetnike in upamo, da vam bo pomagal hitro začeti s finim uglaševanjem LLM. Z nenehnim razvojem tehnologije se bodo v prihodnosti pojavile še učinkovitejše in priročnejše metode finega uglaševanja.