คู่มือเบื้องต้นเกี่ยวกับการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Fine-tuning): แนวคิด วิธีการ และการปฏิบัติ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้สร้างความก้าวหน้าที่โดดเด่นในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยมีความโดดเด่นในการสร้างข้อความ การแปล การตอบคำถาม และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้โมเดลเหล่านี้ทำงานได้ดียิ่งขึ้นในงานหรือโดเมนเฉพาะ การปรับแต่ง (Fine-tuning) จึงกลายเป็นเทคนิคที่สำคัญ บทความนี้จะสำรวจแนวคิด วิธีการ และการใช้งานจริงของการปรับแต่ง LLM อย่างละเอียด เพื่อช่วยให้ผู้เริ่มต้นเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว

การปรับแต่งคืออะไร

การปรับแต่งหมายถึงการฝึกอบรมเพิ่มเติมบนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า โดยใช้ชุดข้อมูลเฉพาะงาน โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าได้เรียนรู้ความรู้ทางภาษาทั่วไปแล้ว ในขณะที่การปรับแต่งจะปรับให้เข้ากับรายละเอียดและรูปแบบของงานเฉพาะ ลองนึกภาพว่าโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเป็นสารานุกรมที่มีความรู้มากมาย การปรับแต่งก็เหมือนกับการให้โมเดลมีหนังสือที่อธิบายถึง "การแพทย์" โดยเฉพาะ ทำให้มีความเชี่ยวชาญมากขึ้นในด้านการแพทย์

การเปรียบเทียบการปรับแต่งกับการฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้น:

• การฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้น: ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณและข้อมูลจำนวนมาก และใช้เวลานานในการฝึกอบรม
• การปรับแต่ง: ต้องการข้อมูลและทรัพยากรการคำนวณน้อยกว่า ใช้เวลาในการฝึกอบรมน้อยกว่า และโดยทั่วไปจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

ทำไมต้องทำการปรับแต่ง

• ปรับปรุงประสิทธิภาพ: ทำให้โมเดลทำงานได้ดีขึ้นในงานเฉพาะ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดประเภทข้อความ การแปลด้วยเครื่อง เป็นต้น
• ปรับให้เข้ากับโดเมน: ทำให้โมเดลปรับให้เข้ากับความรู้และรูปแบบของโดเมนเฉพาะ เช่น การเงิน กฎหมาย การแพทย์ เป็นต้น
• ประหยัดทรัพยากร: เมื่อเทียบกับการฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้น การปรับแต่งสามารถลดทรัพยากรการคำนวณและต้นทุนเวลาได้อย่างมาก
• ควบคุมได้: อนุญาตให้นักพัฒนาควบคุมรูปแบบและพฤติกรรมเอาต์พุตของโมเดลได้ดีขึ้น

ขั้นตอนสำคัญในการปรับแต่ง

1. เลือกโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า: เลือกโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าที่เหมาะสมกับงาน ตัวอย่างเช่น สำหรับงานสร้างข้อความ คุณสามารถเลือกโมเดลซีรีส์ GPT ได้ สำหรับงานตอบคำถาม คุณสามารถเลือกโมเดลซีรีส์ BERT ได้ Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีในการค้นหาโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าต่างๆ

2. เตรียมชุดข้อมูล: เตรียมชุดข้อมูลเฉพาะงานคุณภาพสูง ขนาดและคุณภาพของชุดข้อมูลมีผลกระทบอย่างมากต่อผลการปรับแต่ง

   • การล้างข้อมูล: ทำความสะอาดข้อผิดพลาด สัญญาณรบกวน และความไม่สอดคล้องกันในข้อมูล
   • การติดป้ายกำกับข้อมูล: ติดป้ายกำกับข้อมูล ตัวอย่างเช่น การจัดประเภทข้อความต้องติดป้ายกำกับประเภท งานตอบคำถามต้องติดป้ายกำกับคำตอบ
   • การแบ่งข้อมูล: แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดฝึกอบรม ชุดตรวจสอบ และชุดทดสอบ

3. กำหนดค่าพารามิเตอร์การปรับแต่ง: เลือกตัวเพิ่มประสิทธิภาพ อัตราการเรียนรู้ ขนาดแบทช์ จำนวน epochs การฝึกอบรม และพารามิเตอร์อื่นๆ ที่เหมาะสม

   • อัตราการเรียนรู้: อัตราการเรียนรู้ควบคุมความเร็วที่โมเดลอัปเดตพารามิเตอร์ อัตราการเรียนรู้ที่สูงเกินไปอาจทำให้โมเดลไม่เสถียร อัตราการเรียนรู้ที่ต่ำเกินไปอาจทำให้การฝึกอบรมช้า ค่าอัตราการเรียนรู้ทั่วไป ได้แก่: 1e-3, 1e-4, 1e-5
   • ขนาดแบทช์: ขนาดแบทช์กำหนดจำนวนตัวอย่างที่ใช้ในการฝึกอบรมแต่ละครั้ง ขนาดแบทช์ที่ใหญ่กว่าสามารถปรับปรุงความเร็วในการฝึกอบรมได้ แต่สามารถใช้หน่วยความจำมากขึ้น
   • Epochs: Epochs หมายถึงจำนวนครั้งที่ชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดถูกสำรวจโดยโมเดล จำนวน epochs ที่มากเกินไปอาจนำไปสู่การปรับมากเกินไป จำนวน epochs ที่น้อยเกินไปอาจนำไปสู่การฝึกอบรมไม่เพียงพอ

4. ทำการปรับแต่ง: ใช้ชุดข้อมูลที่เตรียมไว้และพารามิเตอร์การกำหนดค่าเพื่อทำการปรับแต่งบนโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เฟรมเวิร์กการปรับแต่งทั่วไป ได้แก่ TensorFlow, PyTorch และ Hugging Face Transformers

5. ประเมินโมเดล: ใช้ชุดทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่ปรับแต่งแล้ว และทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็น ตัวชี้วัดการประเมินทั่วไป ได้แก่ ความแม่นยำ ความแม่นยำ ความระลึกคืน ค่า F1 เป็นต้น

วิธีการปรับแต่ง

1. การปรับแต่งแบบเต็ม (Full Fine-tuning)

นี่เป็นวิธีการปรับแต่งที่ตรงไปตรงมาที่สุด ซึ่งจะอัปเดตพารามิเตอร์ทั้งหมดของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า

• ข้อดี: สามารถใช้ประโยชน์จากความรู้ของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าได้อย่างเต็มที่ และบรรลุประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในงานเฉพาะ
• ข้อเสีย: ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณและหน่วยความจำจำนวนมาก และง่ายต่อการปรับมากเกินไป

เนื่องจากโมเดลขนาดใหญ่มีพารามิเตอร์จำนวนมาก การปรับแต่งแบบละเอียดทั้งหมดมีค่าใช้จ่ายสูง วิธีการปรับแต่งแบบละเอียดอย่างมีประสิทธิภาพของพารามิเตอร์จะอัปเดตเฉพาะพารามิเตอร์ส่วนเล็กๆ ของโมเดล ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการคำนวณและความต้องการหน่วยความจำ

*   **LoRA (Low-Rank Adaptation)**

    LoRA ประมาณการอัปเดตพารามิเตอร์ของโมเดลดั้งเดิมโดยการแนะนำเมทริกซ์อันดับต่ำ แนวคิดหลักคือการเพิ่มเมทริกซ์อันดับต่ำข้างเมทริกซ์น้ำหนักที่มีอยู่ของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า และปรับให้เข้ากับงานปลายทางโดยการฝึกอบรมเมทริกซ์อันดับต่ำเหล่านี้ ด้วยวิธีนี้ จะต้องฝึกอบรมพารามิเตอร์เพียงเล็กน้อย ซึ่งช่วยลดต้นทุนการคำนวณได้อย่างมาก

    ```python
    # ใช้ไลบรารี Hugging Face PEFT เพื่อปรับแต่ง LoRA แบบละเอียด
    from peft import LoraConfig, get_peft_model

    # กำหนดค่า LoRA
    lora_config = LoraConfig(
        r=8, # อันดับของเมทริกซ์อันดับต่ำ
        lora_alpha=32, # ปัจจัยการปรับขนาด LoRA
        lora_dropout=0.05, # ความน่าจะเป็น LoRA dropout
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM" # ประเภทงาน
    )

    # โหลดโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

    # ใช้ LoRA กับโมเดล
    model = get_peft_model(model, lora_config)
    model.print_trainable_parameters()
    ```

*   **Prefix Tuning**

    Prefix Tuning เพิ่มเวกเตอร์ "prefix" ที่ฝึกอบรมได้บางส่วนก่อนลำดับอินพุต และปรับพฤติกรรมของโมเดลโดยการฝึกอบรมเวกเตอร์ prefix เหล่านี้ วิธีนี้ไม่จำเป็นต้องแก้ไขพารามิเตอร์ของโมเดลดั้งเดิม ดังนั้นจึงมีประสิทธิภาพมาก

*   **Adapter Tuning**

    Adapter Tuning แทรกโมดูลเครือข่ายประสาทเทียมขนาดเล็ก (adapters) ในแต่ละเลเยอร์ของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า และปรับให้เข้ากับงานปลายทางโดยการฝึกอบรม adapters เหล่านี้ เมื่อเทียบกับการปรับแต่งแบบละเอียดทั้งหมด Adapter Tuning ต้องการการฝึกอบรมพารามิเตอร์เพียงเล็กน้อย ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพที่ดี

### 3. Prompt Tuning

Prompt Tuning เป็นวิธีการปรับแต่งแบบละเอียดที่มีน้ำหนักเบากว่า ซึ่งจะแนะนำโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อสร้างเอาต์พุตที่ต้องการโดยการเพิ่มประสิทธิภาพของข้อความแจ้ง (prompt) วิธีนี้ไม่จำเป็นต้องแก้ไขพารามิเตอร์ใดๆ ของโมเดล ดังนั้นจึงมีประสิทธิภาพมาก

*   **Hard Prompt Tuning:** ออกแบบ prompt ด้วยตนเอง
*   **Soft Prompt Tuning:** ใช้เวกเตอร์ที่ฝึกอบรมได้เป็น prompt และเพิ่มประสิทธิภาพของ prompt โดยการฝึกอบรมเวกเตอร์เหล่านี้

```python
# ใช้ prompt ที่ฝึกอบรมได้ (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# กำหนดค่า Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # ความยาวของ prompt
    prompt_tuning_init_text="ตอบคำถามต่อไปนี้: ", # prompt เริ่มต้น
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# โหลดโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# ใช้ Prompt Tuning กับโมเดล
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

เคล็ดลับที่เป็นประโยชน์

• การเพิ่มข้อมูล (Data Augmentation): เพิ่มความหลากหลายของข้อมูลโดยการแปลงข้อมูลการฝึกแบบสุ่ม เช่น การแทนที่คำพ้องความหมาย การเรียงลำดับประโยคใหม่ เป็นต้น เพื่อป้องกันการเกิด Overfitting (การเรียนรู้มากเกินไป).
• Early Stopping (Early Stopping): ในระหว่างกระบวนการฝึก ให้ตรวจสอบประสิทธิภาพบนชุดข้อมูลตรวจสอบ (Validation Set) และหยุดการฝึกก่อนกำหนดเมื่อประสิทธิภาพไม่ดีขึ้นอีกต่อไป เพื่อป้องกันการเกิด Overfitting.
• Learning Rate Decay (Learning Rate Decay): ค่อยๆ ลดอัตราการเรียนรู้ (Learning Rate) ในระหว่างกระบวนการฝึก เพื่อให้โมเดลสามารถลู่เข้าสู่ค่าที่เหมาะสมที่สุดได้อย่างเสถียรยิ่งขึ้น.
• Regularization (Regularization): ใช้ L1 หรือ L2 Regularization เพื่อจำกัดพารามิเตอร์ของโมเดล และป้องกันการเกิด Overfitting.
• ใช้ Embedding ที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้วล่วงหน้า: เช่น GloVe หรือ Word2Vec สามารถปรับปรุงความสามารถในการทั่วไป (Generalization) ของโมเดลได้.

เครื่องมือแนะนำ

• Hugging Face Transformers: มีโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าและเครื่องมือปรับแต่งละเอียดมากมาย เป็นเฟรมเวิร์กที่นักพัฒนา LLM เลือกใช้.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): ไลบรารีของ Hugging Face ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับวิธีการปรับแต่งละเอียดที่มีประสิทธิภาพด้านพารามิเตอร์.
• TensorBoard: เครื่องมือสำหรับแสดงภาพกระบวนการฝึก ซึ่งสามารถช่วยคุณตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลและแก้ไขข้อบกพร่องของพารามิเตอร์ได้.
• Weights & Biases: แพลตฟอร์มสำหรับติดตามและแสดงภาพการทดลอง Machine Learning.

การใช้งานจริง

• การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis): การปรับแต่งละเอียด LLM สามารถปรับปรุงความแม่นยำของการวิเคราะห์ความรู้สึกได้ เช่น การระบุว่าความรู้สึกในบทวิจารณ์ภาพยนตร์เป็นบวกหรือลบ.
• การจัดประเภทข้อความ (Text Classification): การปรับแต่งละเอียด LLM สามารถใช้สำหรับงานจัดประเภทข้อความได้ เช่น การจัดประเภทบทความข่าวสารไปยังหมวดหมู่หัวข้อต่างๆ.
• การแปลภาษาด้วยเครื่อง (Machine Translation): การปรับแต่งละเอียด LLM สามารถปรับปรุงคุณภาพของการแปลภาษาด้วยเครื่องได้ เช่น การแปลภาษาอังกฤษเป็นภาษาจีน.
• ระบบถามตอบ (Question Answering System): การปรับแต่งละเอียด LLM สามารถใช้เพื่อสร้างระบบถามตอบได้ เช่น การตอบคำถามที่ผู้ใช้ถาม.
• การสร้างโค้ด (Code Generation): สามารถใช้ LLM ที่ได้รับการปรับแต่งละเอียดเพื่อสร้างส่วนย่อยของโค้ดหรือทำให้โค้ดสมบูรณ์ได้ ตัวอย่างเช่น GitHub Copilot เป็นกรณีการใช้งานที่ประสบความสำเร็จ.

ข้อควรระวัง

• Overfitting (Overfitting): กระบวนการปรับแต่งละเอียดมีแนวโน้มที่จะเกิด Overfitting ได้ง่าย ซึ่งต้องใช้มาตรการที่เหมาะสม เช่น การเพิ่มข้อมูล, Early Stopping, Regularization เป็นต้น.
• Catastrophic Forgetting (Catastrophic Forgetting): การปรับแต่งละเอียดอาจทำให้โมเดลลืมความรู้ที่ได้เรียนรู้ในขั้นตอนการฝึกฝนล่วงหน้า ซึ่งต้องเลือกกลยุทธ์การปรับแต่งละเอียดอย่างระมัดระวัง.
• Data Bias (Data Bias): หากชุดข้อมูลการปรับแต่งละเอียดมีอคติ อาจทำให้โมเดลทำงานได้ไม่ดีในกลุ่มประชากรเฉพาะ.
• ปัญหาด้านความปลอดภัย: โมเดลที่ได้รับการปรับแต่งละเอียดอาจสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสม ซึ่งต้องทำการประเมินความปลอดภัยและการกรอง.

สรุปLLM 微调是提高模型性能、适应特定任务和领域的关键技术。 通过选择合适的预训练模型、准备高质量的数据集、配置合适的微调参数，并结合各种实用技巧，你可以成功地微调 LLM，并在各种应用场景中取得优秀的成果。 本文提供了一个入门指南，希望能帮助你快速上手 LLM 微调。随着技术的不断发展，未来将会有更多高效、便捷的微调方法出现。