Udhëzues Hyrës për Rregullimin e Modeleve të Mëdha Gjuhësore (Fine-tuning): Koncepte, Metoda dhe Praktika

Modelet e mëdha gjuhësore (LLMs) kanë arritur përparime të dukshme në fushën e përpunimit të gjuhës natyrore, duke shkëlqyer në gjenerimin e tekstit, përkthimin, pyetje-përgjigjet, etj. Megjithatë, për t'i bërë këto modele të performojnë më mirë në detyra ose fusha specifike, rregullimi (Fine-tuning) është bërë një teknologji kyçe. Ky artikull do të shqyrtojë thellë konceptet, metodat dhe aplikimet praktike të rregullimit të LLM, duke ndihmuar fillestarët të fillojnë shpejt.

Çfarë është Rregullimi (Fine-tuning)?

Rregullimi i referohet trajnimit shtesë në një model të madh gjuhësor të paratrajnuar, duke përdorur një dataset të detyrës specifike. Modeli i paratrajnuar ka mësuar tashmë njohuri të përgjithshme gjuhësore, ndërsa rregullimi e përshtat atë me detajet dhe modelet e detyrës specifike. Imagjinoni që modeli i paratrajnuar është një enciklopedi, që përmban njohuri të gjera. Rregullimi është si t'i japësh modelit një libër që prezanton posaçërisht "mjekësinë", duke e bërë atë më profesional në fushën mjekësore.

Krahasimi i rregullimit me trajnimin nga e para:

• Trajnimi nga e para: Kërkon burime të mëdha llogaritëse dhe të dhëna, dhe koha e trajnimit është e gjatë.
• Rregullimi: Kërkon vetëm më pak të dhëna dhe burime llogaritëse, koha e trajnimit është e shkurtër dhe zakonisht mund të arrijë rezultate më të mira.

Pse të kryhet Rregullimi?

• Përmirësimi i performancës: E bën modelin të performojë më mirë në detyra specifike, si analiza e ndjenjave, klasifikimi i tekstit, përkthimi automatik, etj.
• Përshtatja me fushën: E bën modelin të përshtatet me njohuritë dhe stilin e një fushe specifike, si financa, ligji, mjekësia, etj.
• Kursimi i burimeve: Në krahasim me trajnimin nga e para, rregullimi mund të zvogëlojë ndjeshëm burimet llogaritëse dhe kostot e kohës.
• Kontrollueshmëria: Lejon zhvilluesit të kontrollojnë më mirë stilin dhe sjelljen e daljes së modelit.

Hapat Kyçe të Rregullimit

1. Zgjidhni modelin e paratrajnuar: Zgjidhni një model të paratrajnuar që i përshtatet detyrës. Për shembull, për detyrat e gjenerimit të tekstit, mund të zgjidhni modelet e serisë GPT; për detyrat e pyetje-përgjigjeve, mund të zgjidhni modelet e serisë BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) është një burim i mirë për të gjetur modele të ndryshme të paratrajnuara.

2. Përgatitni datasetin: Përgatitni një dataset me cilësi të lartë të detyrës specifike. Madhësia dhe cilësia e datasetit kanë një ndikim të madh në efektin e rregullimit.

   • Pastrimi i të dhënave: Pastroni gabimet, zhurmën dhe mospërputhjet në të dhëna.
   • Etiketimi i të dhënave: Etiketoni të dhënat, për shembull, klasifikimi i tekstit duhet të etiketojë kategoritë, detyrat e pyetje-përgjigjeve duhet të etiketojnë përgjigjet.
   • Ndarja e të dhënave: Ndani datasetin në grupe trajnimi, validimi dhe testimi.

3. Konfiguroni parametrat e rregullimit: Zgjidhni optimizuesin e duhur, shkallën e të mësuarit, madhësinë e batch-it, epokat e trajnimit dhe parametrat e tjerë.

   • Shkalla e të mësuarit: Shkalla e të mësuarit kontrollon shpejtësinë me të cilën modeli përditëson parametrat. Një shkallë e lartë e të mësuarit mund të çojë në paqëndrueshmëri të modelit, ndërsa një shkallë e ulët e të mësuarit mund të çojë në trajnim të ngadaltë. Vlerat e zakonshme të shkallës së të mësuarit përfshijnë: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: Batch size përcakton numrin e mostrave të përdorura për trajnim në çdo përsëritje. Një batch size më i madh mund të përmirësojë shpejtësinë e trajnimit, por mund të zërë më shumë memorie.
   • Epochs: Epochs i referohet numrit të herëve që i gjithë dataseti i trajnimit vizitohet nga modeli. Shumë epochs mund të çojnë në mbipërshtatje, ndërsa pak epochs mund të çojnë në trajnim të pamjaftueshëm.

4. Kryeni rregullimin: Përdorni datasetin e përgatitur dhe parametrat e konfigurimit për të kryer rregullimin në modelin e paratrajnuar. Kornizat e zakonshme të rregullimit përfshijnë TensorFlow, PyTorch dhe Hugging Face Transformers.

5. Vlerësoni modelin: Përdorni grupin e testit për të vlerësuar performancën e modelit pas rregullimit dhe bëni rregullimet e nevojshme. Metrikat e zakonshme të vlerësimit përfshijnë saktësinë, precizionin, rikujtesën, vlerën F1, etj.

Metodat e Rregullimit

1. Rregullimi i Plotë (Full Fine-tuning)

Kjo është metoda më e drejtpërdrejtë e rregullimit, e cila përditëson të gjithë parametrat e modelit të paratrajnuar.

• Avantazhet: Mund të shfrytëzojë plotësisht njohuritë e modelit të paratrajnuar dhe të arrijë performancën më të mirë në detyra specifike.
• Disavantazhet: Kërkon burime të mëdha llogaritëse dhe memorie, dhe është e lehtë të mbipërshtatet.

2. Rregullimi i imët efikas i parametrave (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Për shkak se modelet e mëdha kanë shumë parametra, rregullimi i plotë i imët është i kushtueshëm. Metodat e rregullimit të imët efikas të parametrave përditësojnë vetëm një pjesë të vogël të parametrave të modelit, duke reduktuar kështu kostot e llogaritjes dhe kërkesat e memories.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA përdor matrica të rangut të ulët për të përafruar përditësimet e parametrave të modelit origjinal. Ideja kryesore është të shtoni një matricë të rangut të ulët pranë matricës ekzistuese të peshave të modelit të paratrajnuar dhe të përshtateni me detyrat e mëvonshme duke trajnuar këto matrica të rangut të ulët. Në këtë mënyrë, vetëm një numër i vogël parametrash duhet të trajnohen, duke reduktuar ndjeshëm kostot e llogaritjes.

  # Përdorni bibliotekën Hugging Face PEFT për rregullimin e imët LoRA
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Përcaktoni konfigurimin LoRA
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Rangu i matricës së rangut të ulët
      lora_alpha=32, # Faktori i shkallëzimit LoRA
      lora_dropout=0.05, # Probabiliteti i LoRA dropout
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Lloji i detyrës
  )
  
  # Ngarkoni modelin e paratrajnuar
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Aplikoni LoRA në model
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning shton disa vektorë "prefix" të trajnueshëm përpara sekuencës hyrëse dhe rregullon sjelljen e modelit duke trajnuar këta vektorë prefix. Kjo metodë nuk kërkon modifikimin e parametrave të modelit origjinal, prandaj është shumë efikase.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning fut disa module të vogla të rrjeteve nervore (adapters) në çdo shtresë të modelit të paratrajnuar dhe përshtatet me detyrat e mëvonshme duke trajnuar këto adapters. Krahasuar me rregullimin e plotë të imët, Adapter Tuning kërkon vetëm trajnimin e një numri të vogël parametrash, ndërsa mund të ruajë performancë të mirë.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning është një metodë më e lehtë e rregullimit të imët, e cila udhëzon modelin e paratrajnuar të gjenerojë rezultatin e dëshiruar duke optimizuar nxitjen hyrëse (prompt). Kjo metodë nuk kërkon modifikimin e asnjë parametri të modelit, prandaj është shumë efikase.

• Hard Prompt Tuning: Dizajnoni manualisht prompt.
• Soft Prompt Tuning: Përdorni vektorë të trajnueshëm si prompt dhe optimizoni prompt duke trajnuar këta vektorë.

# Përdorni prompt të trajnueshëm (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Përcaktoni konfigurimin Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Gjatësia e prompt
    prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Prompt fillestar
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Ngarkimi i modelit të paratrajnuar
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Aplikimi i Prompt Tuning në model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Këshilla praktike

• Zgjerimi i të dhënave (Data Augmentation): Duke kryer transformime të rastësishme në të dhënat e trajnimit, si zëvendësimi i sinonimeve, riorganizimi i fjalive, etj., për të rritur diversitetin e të dhënave dhe për të parandaluar mbimbështatjen (overfitting).
• Ndalimi i hershëm (Early Stopping): Gjatë procesit të trajnimit, monitoroni performancën në grupin e vlerësimit (validation set), dhe kur performanca nuk përmirësohet më, ndaloni trajnimin herët për të parandaluar mbimbështatjen.
• Zbritja e shkallës së të mësuarit (Learning Rate Decay): Gjatë procesit të trajnimit, ulni gradualisht shkallën e të mësuarit, gjë që mund ta bëjë modelin të konvergojë më qëndrueshëm në zgjidhjen optimale.
• Rregullimi (Regularization): Përdorni rregullimin L1 ose L2 për të kufizuar parametrat e modelit dhe për të parandaluar mbimbështatjen.
• Përdorni Embedding të paratrajnuara: Për shembull, GloVe ose Word2Vec, mund të përmirësojnë aftësinë e përgjithshme të modelit.

Mjete të rekomanduara

• Hugging Face Transformers: Ofron modele të pasura të paratrajnuara dhe mjete për mikro-rregullim, është korniza e preferuar për zhvilluesit e LLM.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Një librari nga Hugging Face, e specializuar për metoda efikase të mikro-rregullimit të parametrave.
• TensorBoard: Një mjet për vizualizimin e procesit të trajnimit, i cili mund t'ju ndihmojë të monitoroni performancën e modelit dhe të debugoni parametrat.
• Weights & Biases: Një platformë për gjurmimin dhe vizualizimin e eksperimenteve të mësimit të makinerisë.

Aplikime praktike

• Analiza e ndjenjave (Sentiment Analysis): Mikro-rregullimi i LLM mund të përmirësojë saktësinë e analizës së ndjenjave, si p.sh. identifikimi nëse ndjenja në një koment filmi është pozitive apo negative.
• Klasifikimi i tekstit (Text Classification): Mikro-rregullimi i LLM mund të përdoret për detyra të klasifikimit të tekstit, si p.sh. klasifikimi i artikujve të lajmeve në kategori të ndryshme tematike.
• Përkthimi automatik (Machine Translation): Mikro-rregullimi i LLM mund të përmirësojë cilësinë e përkthimit automatik, si p.sh. përkthimi i anglishtes në kinezisht.
• Sisteme pyetje-përgjigje (Question Answering Systems): Mikro-rregullimi i LLM mund të përdoret për të ndërtuar sisteme pyetje-përgjigje, si p.sh. përgjigjja e pyetjeve të ngritura nga përdoruesit.
• Gjenerimi i kodit (Code Generation): Mund të përdorni LLM të mikro-rregulluar për të gjeneruar fragmente kodi ose për të plotësuar kodin. Për shembull, GitHub Copilot është një rast i suksesshëm aplikimi.

Çështje që duhen pasur parasysh

• Mbimbështatja (Overfitting): Mbimbështatja është e prirur të ndodhë gjatë procesit të mikro-rregullimit, dhe duhen marrë masa të përshtatshme, si p.sh. zgjerimi i të dhënave, ndalimi i hershëm, rregullimi, etj.
• Harresa katastrofike (Catastrophic Forgetting): Mikro-rregullimi mund të bëjë që modeli të harrojë njohuritë e mësuara gjatë fazës së paratrajnimit, dhe duhet të zgjidhni me kujdes strategjinë e mikro-rregullimit.
• Anshmëria e të dhënave (Data Bias): Nëse grupi i të dhënave të mikro-rregullimit ka anshmëri, kjo mund të bëjë që modeli të performojë dobët në grupe të caktuara.
• Çështje sigurie (Security Issues): Modelet e mikro-rregulluara mund të gjenerojnë përmbajtje të dëmshme ose të papërshtatshme, dhe duhet të kryhet vlerësim dhe filtrim i sigurisë.

Përmbledhje

LLM fine-tuning është një teknologji kyçe për të përmirësuar performancën e modelit, për t'iu përshtatur detyrave dhe fushave specifike. Duke zgjedhur modelin e duhur të para-trajnuar, duke përgatitur një dataset cilësor, duke konfiguruar parametrat e duhur të fine-tuning, dhe duke kombinuar teknika të ndryshme praktike, ju mund të bëni me sukses fine-tuning të LLM dhe të arrini rezultate të shkëlqyera në skenarë të ndryshëm aplikimi. Ky artikull ofron një udhëzues fillestar, duke shpresuar t'ju ndihmojë të filloni shpejt me LLM fine-tuning. Me zhvillimin e vazhdueshëm të teknologjisë, në të ardhmen do të ketë më shumë metoda fine-tuning efikase dhe të përshtatshme.