Вступний посібник з тонкого налаштування (Fine-tuning) великих мовних моделей: концепції, методи та практика

Великі мовні моделі (LLMs) досягли значного прогресу в галузі обробки природної мови, демонструючи чудові результати у генерації тексту, перекладі, відповідях на запитання тощо. Однак, щоб ці моделі краще працювали в конкретних завданнях або областях, тонке налаштування (Fine-tuning) стало ключовою технологією. Ця стаття глибоко досліджує концепції, методи та практичне застосування тонкого налаштування LLM, щоб допомогти початківцям швидко почати.

Що таке тонке налаштування?

Тонке налаштування відноситься до додаткового навчання на основі попередньо навченої великої мовної моделі з використанням набору даних для конкретного завдання. Попередньо навчена модель вже вивчила загальні мовні знання, а тонке налаштування адаптує її до деталей і шаблонів конкретного завдання. Уявіть собі, що попередньо навчена модель - це енциклопедія, яка містить широкі знання. Тонке налаштування схоже на надання моделі книги, присвяченої «медицині», що робить її більш професійною в медичній галузі.

Порівняння тонкого налаштування з навчанням з нуля:

• Навчання з нуля: вимагає великих обчислювальних ресурсів і даних, тривалий час навчання.
• Тонке налаштування: вимагає менше даних і обчислювальних ресурсів, короткий час навчання і, як правило, може досягти кращих результатів.

Навіщо потрібне тонке налаштування?

• Підвищення продуктивності: покращує продуктивність моделі в конкретних завданнях, таких як аналіз настроїв, класифікація тексту, машинний переклад тощо.
• Адаптація до області: адаптує модель до знань і стилю конкретної області, наприклад, фінансів, права, медицини тощо.
• Економія ресурсів: порівняно з навчанням з нуля, тонке налаштування може значно зменшити обчислювальні ресурси та витрати часу.
• Контрольованість: дозволяє розробникам краще контролювати стиль виводу та поведінку моделі.

Ключові етапи тонкого налаштування

1. Вибір попередньо навченої моделі: виберіть попередньо навчену модель, яка підходить для завдання. Наприклад, для завдання генерації тексту ви можете вибрати модель серії GPT; для завдання відповіді на запитання ви можете вибрати модель серії BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) - чудовий ресурс для пошуку різних попередньо навчених моделей.

2. Підготовка набору даних: підготуйте високоякісний набір даних для конкретного завдання. Розмір і якість набору даних мають великий вплив на ефект тонкого налаштування.

   • Очищення даних: очистіть дані від помилок, шуму та невідповідностей.
   • Анотування даних: анотуйте дані, наприклад, класифікація тексту вимагає анотування категорій, а завдання відповіді на запитання вимагає анотування відповідей.
   • Розділення даних: розділіть набір даних на навчальний набір, набір перевірки та тестовий набір.

3. Налаштування параметрів тонкого налаштування: виберіть відповідний оптимізатор, швидкість навчання, batch size, epochs навчання та інші параметри.

   • Швидкість навчання: Швидкість навчання контролює швидкість оновлення параметрів моделі. Занадто висока швидкість навчання може призвести до нестабільності моделі, а занадто низька швидкість навчання може призвести до повільного навчання. Загальні значення швидкості навчання включають: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • Batch Size: Batch size визначає кількість зразків, які використовуються для навчання під час кожної ітерації. Більший batch size може підвищити швидкість навчання, але може займати більше пам'яті.
   • Epochs: Epochs відноситься до кількості разів, коли вся навчальна вибірка переглядається моделлю. Занадто багато epochs може призвести до перенавчання, а занадто мало epochs може призвести до недостатнього навчання.

4. Виконання тонкого налаштування: використовуйте підготовлений набір даних і параметри конфігурації для тонкого налаштування попередньо навченої моделі. Загальні фреймворки тонкого налаштування включають TensorFlow, PyTorch і Hugging Face Transformers.

5. Оцінка моделі: використовуйте тестовий набір для оцінки продуктивності моделі після тонкого налаштування та внесіть необхідні корективи. Загальні показники оцінки включають точність, прецизійність, повноту, F1-міру тощо.

Методи тонкого налаштування

1. Повне тонке налаштування (Full Fine-tuning)

Це найбільш прямий метод тонкого налаштування, який оновлює всі параметри попередньо навченої моделі.

• Переваги: може повною мірою використовувати знання попередньо навченої моделі для досягнення найкращої продуктивності в конкретному завданні.
• Недоліки: вимагає великих обчислювальних ресурсів і пам'яті, легко перенавчається.

Оскільки великі моделі мають багато параметрів, повне донавчання є дорогим. Методи ефективного за параметрами донавчання оновлюють лише невелику частину параметрів моделі, тим самим зменшуючи обчислювальні витрати та потреби в пам'яті.

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

    LoRA наближує оновлення параметрів оригінальної моделі шляхом введення матриць низького рангу. Основна ідея полягає в додаванні матриці низького рангу поруч із існуючою матрицею ваг попередньо навченої моделі та адаптації до задач, що стоять нижче, шляхом навчання цих матриць низького рангу. Таким чином, потрібно навчати лише невелику кількість параметрів, що значно знижує обчислювальні витрати.

    ```python
    # Використання бібліотеки Hugging Face PEFT для донавчання LoRA
    from peft import LoraConfig, get_peft_model

    # Визначення конфігурації LoRA
    lora_config = LoraConfig(
        r=8, # Ранг матриці низького рангу
        lora_alpha=32, # Фактор масштабування LoRA
        lora_dropout=0.05, # Ймовірність LoRA dropout
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM" # Тип задачі
    )

    # Завантаження попередньо навченої моделі
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

    # Застосування LoRA до моделі
    model = get_peft_model(model, lora_config)
    model.print_trainable_parameters()
    ```

*   **Prefix Tuning**

    Prefix Tuning додає деякі тренувальні "prefix" вектори перед вхідною послідовністю і налаштовує поведінку моделі шляхом навчання цих prefix векторів. Цей метод не потребує зміни параметрів оригінальної моделі, тому він дуже ефективний.

*   **Adapter Tuning**

    Adapter Tuning вставляє невеликі модулі нейронної мережі (adapters) в кожен шар попередньо навченої моделі і адаптується до задач, що стоять нижче, шляхом навчання цих adapters. У порівнянні з повним донавчанням, Adapter Tuning потребує навчання лише невеликої кількості параметрів, зберігаючи при цьому хорошу продуктивність.

### 3. Prompt Tuning

Prompt Tuning - це більш легкий метод донавчання, який направляє попередньо навчену модель для генерації очікуваного виводу шляхом оптимізації вхідного запиту (prompt). Цей метод не потребує зміни будь-яких параметрів моделі, тому він дуже ефективний.

*   **Hard Prompt Tuning:** Ручне проектування prompt.
*   **Soft Prompt Tuning:** Використання тренувальних векторів як prompt і оптимізація prompt шляхом навчання цих векторів.

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

# Визначення конфігурації Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # Довжина prompt
    prompt_tuning_init_text="Відповідай на наступні питання：", # Початковий prompt
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Завантаження попередньо навченої моделі
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# Застосування Prompt Tuning до моделі
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

Корисні поради

• Збільшення даних: Збільште різноманітність даних, запобігаючи перенавчанню, за допомогою випадкових перетворень навчальних даних, таких як заміна синонімів, перестановка речень тощо.
• Рання зупинка (Early Stopping): Під час навчання контролюйте продуктивність на валідаційному наборі. Коли продуктивність перестає покращуватися, зупиніть навчання достроково, щоб запобігти перенавчанню.
• Зменшення швидкості навчання (Learning Rate Decay): Поступово зменшуйте швидкість навчання під час навчання, щоб модель стабільніше сходилася до оптимального рішення.
• Регуляризація (Regularization): Використовуйте L1 або L2 регуляризацію для обмеження параметрів моделі, щоб запобігти перенавчанню.
• Використовуйте попередньо навчені Embedding: Наприклад, GloVe або Word2Vec, щоб покращити здатність моделі до узагальнення.

Рекомендовані інструменти

• Hugging Face Transformers: Надає широкий спектр попередньо навчених моделей та інструментів для мікроналаштування, що робить його кращим фреймворком для розробників LLM.
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Бібліотека від Hugging Face, спеціально розроблена для методів ефективного мікроналаштування параметрів.
• TensorBoard: Інструмент для візуалізації процесу навчання, який може допомогти вам контролювати продуктивність моделі та налагоджувати параметри.
• Weights & Biases: Платформа для відстеження та візуалізації експериментів машинного навчання.

Практичне застосування

• Аналіз тональності: Мікроналаштування LLM може підвищити точність аналізу тональності, наприклад, визначення того, чи є тональність у відгуку про фільм позитивною чи негативною.
• Класифікація тексту: Мікроналаштування LLM можна використовувати для завдань класифікації тексту, наприклад, класифікації новинних статей за різними тематичними категоріями.
• Машинний переклад: Мікроналаштування LLM може покращити якість машинного перекладу, наприклад, перекладу з англійської на китайську.
• Системи запитань і відповідей: Мікроналаштування LLM можна використовувати для створення систем запитань і відповідей, наприклад, для відповіді на запитання, поставлені користувачами.
• Генерація коду: Мікроналаштовані LLM можна використовувати для генерації фрагментів коду або завершення коду. Наприклад, GitHub Copilot є успішним прикладом застосування.

Застереження

• Перенавчання: Перенавчання є поширеним явищем під час мікроналаштування. Необхідно вжити відповідних заходів, таких як збільшення даних, рання зупинка, регуляризація тощо.
• Катастрофічне забування (Catastrophic Forgetting): Мікроналаштування може призвести до того, що модель забуде знання, отримані на етапі попереднього навчання. Необхідно ретельно вибирати стратегії мікроналаштування.
• Упередження даних (Data Bias): Якщо в наборі даних для мікроналаштування є упередження, це може призвести до низької продуктивності моделі в певних групах.
• Проблеми безпеки: Мікроналаштовані моделі можуть генерувати шкідливий або неналежний контент, тому необхідна оцінка безпеки та фільтрація.

Висновок

LLM мікроналаштування (тонке налаштування) є ключовою технологією для покращення продуктивності моделі, адаптації до конкретних завдань і областей. Обираючи відповідну попередньо навчену модель, готуючи високоякісний набір даних, налаштовуючи відповідні параметри мікроналаштування та поєднуючи різні практичні поради, ви можете успішно мікроналаштувати LLM і досягти чудових результатів у різних сценаріях застосування. Ця стаття надає посібник для початківців, сподіваючись допомогти вам швидко розпочати роботу з мікроналаштуванням LLM. З розвитком технологій у майбутньому з’явиться більше ефективних і зручних методів мікроналаштування.