Уводни водич за фино подешавање (Fine-tuning) великих језичких модела: Концепти, методе и пракса

Велики језички модели (LLMs) су постигли значајан напредак у области обраде природног језика, показујући изванредне резултате у генерисању текста, превођењу, питањима и одговорима итд. Међутим, да би се овим моделима омогућило да се боље понашају у специфичним задацима или областима, фино подешавање (Fine-tuning) је постало кључна техника. Овај чланак ће детаљно истражити концепте, методе и практичне примене финог подешавања LLM-ова, како би помогао почетницима да брзо почну.

Шта је фино подешавање?

Фино подешавање се односи на додатно тренирање претходно тренираног великог језичког модела, користећи скуп података специфичан за одређени задатак. Претходно тренирани модел је већ научио опште знање језика, док га фино подешавање прилагођава детаљима и обрасцима специфичног задатка. Замислите да је претходно тренирани модел енциклопедија која садржи широко знање. Фино подешавање је као да моделу дате књигу која је посебно посвећена „медицини“, чинећи га професионалнијим у медицинској области.

Поређење финог подешавања са тренирањем од нуле:

• Тренирање од нуле: Захтева велике количине рачунарских ресурса и података, а време тренирања је дуго.
• Фино подешавање: Захтева мање података и рачунарских ресурса, време тренирања је краће и обично се постижу бољи резултати.

Зашто вршити фино подешавање?

• Побољшање перформанси: Омогућава моделу да се боље понаша у специфичним задацима, као што су анализа осећања, класификација текста, машинско превођење итд.
• Прилагођавање области: Омогућава моделу да се прилагоди знању и стилу специфичних области, као што су финансије, право, медицина итд.
• Уштеда ресурса: У поређењу са тренирањем од нуле, фино подешавање може значајно смањити рачунарске ресурсе и временске трошкове.
• Контролисаност: Омогућава програмерима да боље контролишу излазни стил и понашање модела.

Кључни кораци финог подешавања

1. Избор претходно тренираног модела: Изаберите претходно тренирани модел који одговара задатку. На пример, за задатке генерисања текста, можете одабрати моделе из GPT серије; за задатке питања и одговора, можете одабрати моделе из BERT серије. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) је добар ресурс за проналажење различитих претходно тренираних модела.

2. Припрема скупа података: Припремите висококвалитетни скуп података специфичан за одређени задатак. Величина и квалитет скупа података имају велики утицај на ефекат финог подешавања.

   • Чишћење података: Очистите грешке, шум и недоследности у подацима.
   • Означавање података: Означите податке, на пример, класификација текста захтева означавање категорија, а задаци питања и одговора захтевају означавање одговора.
   • Подела података: Поделите скуп података на скуп за тренирање, скуп за валидацију и скуп за тестирање.

3. Конфигурисање параметара финог подешавања: Изаберите одговарајући оптимизатор, стопу учења, величину серије (batch size), број епоха тренирања (epochs) итд.

   • Стопа учења: Стопа учења контролише брзину којом модел ажурира параметре. Превисока стопа учења може довести до нестабилности модела, док прениска стопа учења може довести до спорог тренирања. Уобичајене вредности стопе учења укључују: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: Batch size одређује број узорака који се користе за тренирање у свакој итерацији. Већи batch size може побољшати брзину тренирања, али може заузети више меморије.
   • Epochs: Epochs се односи на број пута колико је цео скуп података за тренирање прегледан од стране модела. Превише епоха може довести до прекомерног прилагођавања (overfitting), док премало епоха може довести до недовољног тренирања.

4. Вршење финог подешавања: Користите припремљени скуп података и конфигурисане параметре да бисте извршили фино подешавање на претходно тренираном моделу. Уобичајени оквири за фино подешавање укључују TensorFlow, PyTorch и Hugging Face Transformers.

5. Процена модела: Користите скуп за тестирање да бисте проценили перформансе модела након финог подешавања и извршили неопходна подешавања. Уобичајени показатељи процене укључују тачност, прецизност, одзив, F1 вредност итд.

Методе финог подешавања

1. Потпуно фино подешавање (Full Fine-tuning)

Ово је најдиректнија метода финог подешавања, која ажурира све параметре претходно тренираног модела.

• Предности: Може у потпуности искористити знање претходно тренираног модела и постићи најбоље перформансе у специфичном задатку.
• Недостаци: Захтева велике количине рачунарских ресурса и меморије, и лако долази до прекомерног прилагођавања (overfitting).### 2. Параметарски ефикасно фино подешавање (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Пошто велики модели имају велики број параметара, потпуно фино подешавање је скупо. Методе параметарски ефикасног финог подешавања ажурирају само мали део параметара модела, чиме се смањују рачунарски трошкови и потребе за меморијом.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA користи матрице ниског ранга да апроксимира ажурирање параметара оригиналног модела. Његова главна идеја је да се постојећој матрици тежина унапред тренираног модела дода матрица ниског ранга и да се тренирају ове матрице ниског ранга како би се прилагодиле задатку низводно. На тај начин, само мали број параметара треба да се тренира, што значајно смањује рачунарске трошкове.

  # Коришћење Hugging Face PEFT библиотеке за LoRA фино подешавање
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Дефинисање LoRA конфигурације
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Ранг матрице ниског ранга
      lora_alpha=32, # LoRA фактор скалирања
      lora_dropout=0.05, # LoRA dropout вероватноћа
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Тип задатка
  )
  
  # Учитавање унапред тренираног модела
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Примена LoRA на модел
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning додаје неке тренирајуће "prefix" векторе пре улазне секвенце и прилагођава понашање модела тренирањем ових prefix вектора. Ова метода не захтева модификацију параметара оригиналног модела, тако да је веома ефикасна.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning умеће неке мале модуле неуронске мреже (adapters) у сваки слој унапред тренираног модела и прилагођава задатку низводно тренирањем ових adapters. У поређењу са потпуним финим подешавањем, Adapter Tuning захтева тренирање само малог броја параметара, док истовремено може да одржи добре перформансе.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning је лакша метода финог подешавања која користи оптимизацију улазних упита (prompt) да би усмерила унапред тренирани модел да генерише очекивани излаз. Ова метода не захтева модификацију било ког параметра модела, тако да је веома ефикасна.

• Hard Prompt Tuning: Ручно дизајнирање prompt-а.
• Soft Prompt Tuning: Коришћење тренирајућих вектора као prompt-а и оптимизација prompt-а тренирањем ових вектора.

# Коришћење тренирајућег prompt-а (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Дефинисање Prompt Tuning конфигурације
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Дужина prompt-а
    prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Почетни prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Učitavanje unapred obučenog modela
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Primena Prompt Tuning-a na model
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Praktični saveti

• Proširenje podataka (Data Augmentation): Povećajte raznolikost podataka za obuku nasumičnim transformacijama, kao što su zamena sinonima, preuređivanje rečenica, itd., kako biste sprečili prekomerno prilagođavanje (overfitting).
• Rano zaustavljanje (Early Stopping): Tokom procesa obuke, pratite performanse na skupu za validaciju i zaustavite obuku pre vremena kada performanse prestanu da se poboljšavaju, kako biste sprečili prekomerno prilagođavanje.
• Smanjenje stope učenja (Learning Rate Decay): Postepeno smanjujte stopu učenja tokom procesa obuke, što može omogućiti modelu da se stabilnije konvergira ka optimalnom rešenju.
• Regularizacija (Regularization): Koristite L1 ili L2 regularizaciju da ograničite parametre modela i sprečite prekomerno prilagođavanje.
• Korišćenje unapred obučenih Embedding-a: Na primer, GloVe ili Word2Vec, mogu poboljšati sposobnost generalizacije modela.

Preporučeni alati

• Hugging Face Transformers: Pruža bogat izbor unapred obučenih modela i alata za fino podešavanje, i predstavlja preferirani okvir za LLM programere.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Biblioteka od Hugging Face-a, specijalizovana za metode efikasnog finog podešavanja parametara.
• TensorBoard: Alat za vizualizaciju procesa obuke, koji vam može pomoći da pratite performanse modela i otklonite greške u parametrima.
• Weights & Biases: Platforma za praćenje i vizualizaciju eksperimenata mašinskog učenja.

Praktična primena

• Analiza sentimenta (Sentiment Analysis): Fino podešavanje LLM-a može poboljšati tačnost analize sentimenta, na primer, prepoznavanje da li je sentiment u recenziji filma pozitivan ili negativan.
• Klasifikacija teksta (Text Classification): Fino podešavanje LLM-a se može koristiti za zadatke klasifikacije teksta, na primer, klasifikovanje članaka vesti u različite tematske kategorije.
• Mašinsko prevođenje (Machine Translation): Fino podešavanje LLM-a može poboljšati kvalitet mašinskog prevođenja, na primer, prevođenje engleskog na kineski.
• Sistemi za odgovaranje na pitanja (Question Answering Systems): Fino podešavanje LLM-a se može koristiti za izgradnju sistema za odgovaranje na pitanja, na primer, odgovaranje na pitanja koja postavljaju korisnici.
• Generisanje koda (Code Generation): Možete koristiti fino podešeni LLM za generisanje fragmenata koda ili dovršavanje koda. Na primer, GitHub Copilot je uspešan primer primene.

Mere predostrožnosti

• Prekomerno prilagođavanje (Overfitting): Tokom procesa finog podešavanja, lako se javlja fenomen prekomernog prilagođavanja, i potrebno je preduzeti odgovarajuće mere, kao što su proširenje podataka, rano zaustavljanje, regularizacija, itd.
• Katastrofalno zaboravljanje (Catastrophic Forgetting): Fino podešavanje može dovesti do toga da model zaboravi znanje naučeno u fazi pre-obuke, i potrebno je pažljivo odabrati strategiju finog podešavanja.
• Pristrasnost podataka (Data Bias): Ako skup podataka za fino podešavanje ima pristrasnost, to može dovesti do loših performansi modela na određenim grupama.
• Sigurnosni problemi (Security Issues): Fino podešeni model može generisati štetan ili neprikladan sadržaj, i potrebno je izvršiti sigurnosnu procenu i filtriranje.

Zaključak

Fino podešavanje LLM modela je ključna tehnika za poboljšanje performansi modela, prilagođavanje specifičnim zadacima i domenima. Izborom odgovarajućeg pre-treniranog modela, pripremom visokokvalitetnog skupa podataka, konfiguracijom odgovarajućih parametara za fino podešavanje i kombinovanjem različitih praktičnih tehnika, možete uspešno fino podesiti LLM i postići izvanredne rezultate u različitim scenarijima primene. Ovaj članak pruža uvodni vodič, nadamo se da će vam pomoći da brzo počnete sa finim podešavanjem LLM modela. Sa kontinuiranim razvojem tehnologije, u budućnosti će se pojaviti efikasnije i praktičnije metode finog podešavanja.