Introduktion till finjustering (Fine-tuning) av stora språkmodeller: Koncept, metoder och praktik

Stora språkmodeller (LLMs) har gjort betydande framsteg inom området naturlig språkbehandling, och de presterar utmärkt inom textgenerering, översättning, frågesvar och liknande. Men för att dessa modeller ska prestera ännu bättre i specifika uppgifter eller domäner, har finjustering (Fine-tuning) blivit en viktig teknik. Den här artikeln kommer att utforska konceptet, metoderna och de praktiska tillämpningarna av LLM-finjustering på djupet, för att hjälpa nybörjare att snabbt komma igång.

Vad är finjustering?

Finjustering avser ytterligare träning av en förtränad stor språkmodell med hjälp av en datauppsättning för en specifik uppgift. Den förtränade modellen har redan lärt sig allmän språkkunskap, medan finjusteringen anpassar den till detaljerna och mönstren i den specifika uppgiften. Tänk dig att den förtränade modellen är ett uppslagsverk som innehåller bred kunskap. Finjustering är som att ge modellen en bok som specifikt introducerar "medicin", vilket gör den mer professionell inom det medicinska området.

Jämförelse mellan finjustering och träning från grunden:

• Träning från grunden: Kräver stora beräkningsresurser och data, och tar lång tid att träna.
• Finjustering: Kräver endast mindre data och beräkningsresurser, tar kortare tid att träna och uppnår vanligtvis bättre resultat.

Varför utföra finjustering?

• Förbättra prestanda: Gör att modellen presterar bättre på specifika uppgifter, som sentimentanalys, textklassificering, maskinöversättning etc.
• Anpassa till domäner: Gör att modellen anpassar sig till kunskapen och stilen inom specifika domäner, som finans, juridik, medicin etc.
• Spara resurser: Jämfört med träning från grunden kan finjustering avsevärt minska beräkningsresurser och tidskostnader.
• Kontrollerbarhet: Tillåter utvecklare att bättre kontrollera modellens utdata stil och beteende.

Viktiga steg i finjustering

1. Välj en förtränad modell: Välj en förtränad modell som passar uppgiften. Till exempel, för textgenereringsuppgifter kan du välja GPT-serien av modeller; för frågesvarsuppgifter kan du välja BERT-serien av modeller. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) är en bra resurs för att hitta olika förtränade modeller.

2. Förbered datauppsättningen: Förbered en högkvalitativ datauppsättning för den specifika uppgiften. Storleken och kvaliteten på datauppsättningen har stor inverkan på finjusteringens resultat.

   • Datarensning: Rensa data från fel, brus och inkonsekvenser.
   • Dataannotering: Annotera data, till exempel textklassificering kräver att kategorier annoteras, frågesvarsuppgifter kräver att svar annoteras.
   • Datauppdelning: Dela upp datauppsättningen i tränings-, validerings- och testuppsättningar.

3. Konfigurera finjusteringsparametrar: Välj lämplig optimerare, inlärningshastighet, batch size, tränings-epoker och andra parametrar.

   • Inlärningshastighet: Inlärningshastigheten styr hur snabbt modellen uppdaterar parametrar. En för hög inlärningshastighet kan göra modellen instabil, medan en för låg inlärningshastighet kan göra träningen långsam. Vanliga inlärningshastighetsvärden inkluderar: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: Batch size bestämmer antalet prover som används för träning i varje iteration. En större batch size kan öka träningshastigheten, men kan ta upp mer minne.
   • Epochs: Epochs avser antalet gånger hela träningsdatauppsättningen traverseras av modellen. För många epoker kan leda till överanpassning, medan för få epoker kan leda till otillräcklig träning.

4. Utför finjustering: Använd den förberedda datauppsättningen och konfigurationsparametrarna för att finjustera den förtränade modellen. Vanliga finjusteringsramverk inkluderar TensorFlow, PyTorch och Hugging Face Transformers.

5. Utvärdera modellen: Använd testuppsättningen för att utvärdera prestandan hos den finjusterade modellen och gör nödvändiga justeringar. Vanliga utvärderingsmått inkluderar noggrannhet, precision, återkallelse, F1-värde etc.

Metoder för finjustering

1. Fullständig finjustering (Full Fine-tuning)

Detta är den mest direkta finjusteringsmetoden, som uppdaterar alla parametrar i den förtränade modellen.

• Fördelar: Kan fullt ut utnyttja den förtränade modellens kunskap och uppnå bästa prestanda på den specifika uppgiften.
• Nackdelar: Kräver stora beräkningsresurser och minne, och är benägen att överanpassning.

2. Parameter-effektiv finjustering (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

Då stora modeller har många parametrar är fullständig finjustering kostsam. Parameter-effektiva finjusteringsmetoder uppdaterar endast en liten del av modellens parametrar, vilket minskar beräkningskostnaderna och minneskraven.

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA approximerar parameteruppdateringarna för den ursprungliga modellen genom att introducera lågrangsmatriser. Huvudidén är att lägga till en lågrangsmatris bredvid den befintliga viktmatrisen i den förtränade modellen och anpassa den till nedströmsuppgiften genom att träna dessa lågrangsmatriser. På så sätt behöver endast ett litet antal parametrar tränas, vilket avsevärt minskar beräkningskostnaderna.

  # Använd Hugging Face PEFT-biblioteket för LoRA-finjustering
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # Definiera LoRA-konfigurationen
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # Lågrangsmatrisens rang
      lora_alpha=32, # LoRA-skalfaktor
      lora_dropout=0.05, # LoRA dropout-sannolikhet
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # Uppgiftstyp
  )
  
  # Ladda den förtränade modellen
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # Applicera LoRA på modellen
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning lägger till några träningsbara "prefix"-vektorer före inmatningssekvensen och justerar modellens beteende genom att träna dessa prefix-vektorer. Denna metod kräver inte att de ursprungliga modellparametrarna ändras, vilket gör den mycket effektiv.

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning infogar några små neurala nätverksmoduler (adapters) i varje lager av den förtränade modellen och anpassar dem till nedströmsuppgiften genom att träna dessa adapters. Jämfört med fullständig finjustering behöver Adapter Tuning endast träna ett litet antal parametrar, samtidigt som den kan bibehålla god prestanda.

3. Prompt Tuning

Prompt Tuning är en lättare finjusteringsmetod som guidar den förtränade modellen att generera önskad utdata genom att optimera inmatningsprompten. Denna metod kräver inte att några av modellens parametrar ändras, vilket gör den mycket effektiv.

• Hard Prompt Tuning: Manuell design av prompt.
• Soft Prompt Tuning: Använd träningsbara vektorer som prompt och optimera prompten genom att träna dessa vektorer.

# Använd träningsbar prompt (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# Definiera Prompt Tuning-konfigurationen
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Promptens längd
    prompt_tuning_init_text="回答以下问题：", # Initial prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Ladda förtränad modell
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Applicera Prompt Tuning på modellen
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Praktiska tips

• Datautökning: Öka datamängdens mångfald genom att slumpmässigt transformera träningsdata, till exempel genom att ersätta synonymer eller omordna meningar, för att förhindra överanpassning.
• Tidig stoppning (Early Stopping): Övervaka prestandan på valideringsmängden under träningen och stoppa träningen i förtid när prestandan inte längre förbättras för att förhindra överanpassning.
• Minskning av inlärningstakt (Learning Rate Decay): Gradvis minska inlärningstakten under träningen kan göra att modellen konvergerar mer stabilt mot den optimala lösningen.
• Regularisering (Regularization): Använd L1- eller L2-regularisering för att begränsa modellparametrar och förhindra överanpassning.
• Använd förtränade Embedding: Till exempel GloVe eller Word2Vec, kan förbättra modellens generaliseringsförmåga.

Verktygsrekommendationer

• Hugging Face Transformers: Erbjuder ett rikt utbud av förtränade modeller och finjusteringsverktyg och är det föredragna ramverket för LLM-utvecklare.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Ett bibliotek från Hugging Face som är specialiserat på parametereffektiva finjusteringsmetoder.
• TensorBoard: Ett verktyg för att visualisera träningsprocessen som kan hjälpa dig att övervaka modellprestanda och felsöka parametrar.
• Weights & Biases: En plattform för att spåra och visualisera maskininlärningsexperiment.

Praktiska tillämpningar

• Sentimentanalys: Finjustering av LLM kan förbättra noggrannheten i sentimentanalys, till exempel att identifiera om sentimentet i en filmrecension är positivt eller negativt.
• Textklassificering: Finjustering av LLM kan användas för textklassificeringsuppgifter, till exempel att klassificera nyhetsartiklar i olika ämneskategorier.
• Maskinöversättning: Finjustering av LLM kan förbättra kvaliteten på maskinöversättning, till exempel att översätta engelska till kinesiska.
• Frågesystem: Finjustering av LLM kan användas för att bygga frågesystem, till exempel att svara på frågor som ställs av användare.
• Kodgenerering: En finjusterad LLM kan användas för att generera kodavsnitt eller slutföra kod. Till exempel är GitHub Copilot ett framgångsrikt exempel på en tillämpning.

Saker att tänka på

• Överanpassning: Överanpassning är vanligt under finjusteringsprocessen och lämpliga åtgärder måste vidtas, såsom datautökning, tidig stoppning, regularisering etc.
• Katastrofal glömska (Catastrophic Forgetting): Finjustering kan leda till att modellen glömmer kunskap som lärts in under förträningsfasen, så det är nödvändigt att noggrant välja finjusteringsstrategi.
• Dataskevhet (Data Bias): Om finjusteringsdatamängden är partisk kan det leda till att modellen presterar dåligt i specifika grupper.
• Säkerhetsproblem: Den finjusterade modellen kan generera skadligt eller olämpligt innehåll, vilket kräver säkerhetsutvärdering och filtrering.

SammanfattningLLM-finjustering är en nyckelteknik för att förbättra modellprestanda, anpassa till specifika uppgifter och domäner. Genom att välja lämplig förtränad modell, förbereda högkvalitativa dataset, konfigurera lämpliga finjusteringsparametrar och kombinera olika praktiska tips kan du framgångsrikt finjustera LLM och uppnå utmärkta resultat i olika applikationsscenarier. Den här artikeln ger en nybörjarguide och hoppas kunna hjälpa dig att snabbt komma igång med LLM-finjustering. Med den kontinuerliga utvecklingen av tekniken kommer det i framtiden att finnas fler effektiva och bekväma finjusteringsmetoder.