بڑے لسانی ماڈل کی باریک بینی سے ٹیوننگ (فائن ٹیوننگ) کے لیے ابتدائی رہنما: تصورات، طریقے اور مشق

بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) نے قدرتی لسانی پروسیسنگ کے میدان میں نمایاں پیش رفت کی ہے، اور وہ متن کی تخلیق، ترجمہ، سوال و جواب وغیرہ میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ تاہم، ان ماڈلز کو کسی خاص کام یا شعبے میں بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لیے، باریک بینی سے ٹیوننگ (فائن ٹیوننگ) ایک اہم تکنیک بن گئی ہے۔ یہ مضمون LLM کی باریک بینی سے ٹیوننگ کے تصورات، طریقوں اور عملی استعمالات کا گہرائی سے جائزہ لے گا، تاکہ ابتدائی افراد کو تیزی سے شروع کرنے میں مدد مل سکے۔

باریک بینی سے ٹیوننگ کیا ہے؟

باریک بینی سے ٹیوننگ سے مراد پہلے سے تربیت یافتہ بڑے لسانی ماڈل کی بنیاد پر، کسی خاص کام کے ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے اضافی تربیت کرنا ہے۔ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل پہلے ہی عام لسانی علم سیکھ چکے ہوتے ہیں، جبکہ باریک بینی سے ٹیوننگ اسے کسی خاص کام کی تفصیلات اور نمونوں کے مطابق بناتی ہے۔ تصور کریں کہ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل ایک انسائیکلوپیڈیا ہے، جس میں وسیع معلومات شامل ہیں۔ باریک بینی سے ٹیوننگ ماڈل کو ایک خاص "طب" کے بارے میں کتاب دینے کی طرح ہے، جو اسے طبی میدان میں مزید پیشہ ور بناتی ہے۔

باریک بینی سے ٹیوننگ کا شروع سے تربیت کے ساتھ موازنہ:

• شروع سے تربیت: اس کے لیے بہت زیادہ کمپیوٹنگ وسائل اور ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، اور تربیت کا وقت طویل ہوتا ہے۔
• باریک بینی سے ٹیوننگ: اس کے لیے کم ڈیٹا اور کمپیوٹنگ وسائل کی ضرورت ہوتی ہے، تربیت کا وقت کم ہوتا ہے، اور عام طور پر بہتر نتائج حاصل ہوتے ہیں۔

باریک بینی سے ٹیوننگ کیوں کی جائے؟

• کارکردگی کو بہتر بنانا: ماڈل کو کسی خاص کام پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے قابل بنانا، جیسے جذبات کا تجزیہ، متن کی درجہ بندی، مشین ترجمہ وغیرہ۔
• شعبے کے مطابق بنانا: ماڈل کو کسی خاص شعبے کے علم اور انداز کے مطابق بنانا، جیسے مالیات، قانون، طب وغیرہ۔
• وسائل کی بچت: شروع سے تربیت کے مقابلے میں، باریک بینی سے ٹیوننگ کمپیوٹنگ وسائل اور وقت کے اخراجات کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہے۔
• قابلیت: ڈویلپرز کو ماڈل کے آؤٹ پٹ انداز اور رویے کو بہتر طور پر کنٹرول کرنے کی اجازت دینا۔

باریک بینی سے ٹیوننگ کے اہم اقدامات

1. پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کا انتخاب: کام کے لیے موزوں پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کا انتخاب کریں۔ مثال کے طور پر، متن کی تخلیق کے کام کے لیے، GPT سیریز کے ماڈل کا انتخاب کیا جا سکتا ہے۔ سوال و جواب کے کام کے لیے، BERT سیریز کے ماڈل کا انتخاب کیا جا سکتا ہے۔ Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) ایک بہترین ذریعہ ہے، جہاں مختلف پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل مل سکتے ہیں۔

2. ڈیٹا سیٹ تیار کریں: اعلیٰ معیار کا مخصوص کام کا ڈیٹا سیٹ تیار کریں۔ ڈیٹا سیٹ کا سائز اور معیار باریک بینی سے ٹیوننگ کے اثر پر بہت بڑا اثر ڈالتا ہے۔

   • ڈیٹا کی صفائی: ڈیٹا میں موجود غلطیوں، شور اور عدم مطابقت کو صاف کریں۔
   • ڈیٹا کی درجہ بندی: ڈیٹا کو درجہ بندی کریں، مثال کے طور پر متن کی درجہ بندی کے لیے زمرے کو درجہ بندی کرنے کی ضرورت ہے، سوال و جواب کے کام کے لیے جوابات کو درجہ بندی کرنے کی ضرورت ہے۔
   • ڈیٹا کی تقسیم: ڈیٹا سیٹ کو تربیتی سیٹ، توثیقی سیٹ اور ٹیسٹ سیٹ میں تقسیم کریں۔

3. باریک بینی سے ٹیوننگ کے پیرامیٹرز کی تشکیل: مناسب آپٹیمائزر، لرننگ ریٹ، بیچ سائز، تربیتی ایپوکس وغیرہ پیرامیٹرز کا انتخاب کریں۔

   • لرننگ ریٹ: لرننگ ریٹ ماڈل کے پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرنے کی رفتار کو کنٹرول کرتا ہے۔ بہت زیادہ لرننگ ریٹ ماڈل کو غیر مستحکم کر سکتا ہے، اور بہت کم لرننگ ریٹ تربیت کو سست کر سکتا ہے۔ عام لرننگ ریٹ کی اقدار میں شامل ہیں: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
   • بیچ سائز: بیچ سائز اس بات کا تعین کرتا ہے کہ ہر تکرار کی تربیت کے لیے کتنے نمونے استعمال کیے جائیں گے۔ بڑا بیچ سائز تربیت کی رفتار کو بڑھا سکتا ہے، لیکن یہ زیادہ میموری استعمال کر سکتا ہے۔
   • ایپوکس: ایپوکس سے مراد پورے تربیتی ڈیٹا سیٹ کو ماڈل کے ذریعے طے کرنے کی تعداد ہے۔ بہت زیادہ ایپوکس اوور فٹنگ کا باعث بن سکتے ہیں، اور بہت کم ایپوکس ناکافی تربیت کا باعث بن سکتے ہیں۔

4. باریک بینی سے ٹیوننگ کریں: تیار کردہ ڈیٹا سیٹ اور تشکیل شدہ پیرامیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے، پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل پر باریک بینی سے ٹیوننگ کریں۔ عام باریک بینی سے ٹیوننگ کے فریم ورکس میں TensorFlow، PyTorch اور Hugging Face Transformers شامل ہیں۔

5. ماڈل کا جائزہ لیں: ٹیسٹ سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے باریک بینی سے ٹیوننگ کے بعد ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لیں، اور ضروری ایڈجسٹمنٹ کریں۔ عام استعمال ہونے والے تشخیصی اشاریوں میں درستگی، صحت، بازیافت، F1 ویلیو وغیرہ شامل ہیں۔

باریک بینی سے ٹیوننگ کے طریقے

1. مکمل باریک بینی سے ٹیوننگ (Full Fine-tuning)

یہ باریک بینی سے ٹیوننگ کا سب سے براہ راست طریقہ ہے، جو پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کے تمام پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔

• فوائد: یہ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کے علم کا بھرپور استعمال کر سکتا ہے، اور کسی خاص کام پر بہترین کارکردگی حاصل کر سکتا ہے۔
• نقصانات: اس کے لیے بہت زیادہ کمپیوٹنگ وسائل اور میموری کی ضرورت ہوتی ہے، اور یہ آسانی سے اوور فٹ ہو سکتا ہے۔### 2. پیرامیٹر موثر فائن ٹیوننگ (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

چونکہ بڑے ماڈلز میں پیرامیٹرز کی تعداد بہت زیادہ ہوتی ہے، اس لیے مکمل فائن ٹیوننگ مہنگی پڑتی ہے۔ پیرامیٹر موثر فائن ٹیوننگ کے طریقے صرف ماڈل کے ایک چھوٹے سے حصے کے پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرتے ہیں، جس سے کمپیوٹیشنل لاگت اور میموری کی ضرورت کم ہو جاتی ہے۔

• LoRA (Low-Rank Adaptation)

  LoRA اصل ماڈل کے پیرامیٹرز کی اپ ڈیٹ کو تخمینہ لگانے کے لیے کم رینک میٹرکس متعارف کراتا ہے۔ اس کا بنیادی خیال یہ ہے کہ پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کے موجودہ وزن میٹرکس کے ساتھ ایک کم رینک میٹرکس شامل کیا جائے، اور ان کم رینک میٹرکس کو تربیت دے کر ڈاون اسٹریم ٹاسک کے مطابق بنایا جائے۔ اس طرح، تربیت کے لیے صرف تھوڑے سے پیرامیٹرز کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے کمپیوٹیشنل لاگت بہت کم ہو جاتی ہے۔

  # Hugging Face PEFT لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے LoRA فائن ٹیوننگ
  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  
  # LoRA کنفیگریشن کی تعریف
  lora_config = LoraConfig(
      r=8, # کم رینک میٹرکس کی رینک
      lora_alpha=32, # LoRA اسکیلنگ فیکٹر
      lora_dropout=0.05, # LoRA ڈراپ آؤٹ کا امکان
      bias="none",
      task_type="CAUSAL_LM" # ٹاسک کی قسم
  )
  
  # پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل لوڈ کریں
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
  
  # ماڈل پر LoRA کا اطلاق کریں
  model = get_peft_model(model, lora_config)
  model.print_trainable_parameters()
  

• Prefix Tuning

  Prefix Tuning ان پٹ سیکوینس کے سامنے کچھ قابل تربیت "prefix" ویکٹرز شامل کرتا ہے، اور ان prefix ویکٹرز کو تربیت دے کر ماڈل کے رویے کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ اس طریقے میں اصل ماڈل کے پیرامیٹرز میں ترمیم کرنے کی ضرورت نہیں ہوتی، اس لیے یہ بہت موثر ہے۔

• Adapter Tuning

  Adapter Tuning پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کی ہر پرت میں کچھ چھوٹے نیورل نیٹ ورک ماڈیولز (adapters) داخل کرتا ہے، اور ان adapters کو تربیت دے کر ڈاون اسٹریم ٹاسک کے مطابق بناتا ہے۔ مکمل فائن ٹیوننگ کے مقابلے میں، Adapter Tuning کو تربیت کے لیے صرف تھوڑے سے پیرامیٹرز کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ یہ بہتر کارکردگی کو برقرار رکھ سکتا ہے۔

3. پرامپٹ ٹیوننگ

پرامپٹ ٹیوننگ ایک ہلکا پھلکا فائن ٹیوننگ کا طریقہ ہے، جو ان پٹ پرامپٹ (prompt) کو بہتر بنا کر پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کو متوقع آؤٹ پٹ تیار کرنے کی ہدایت کرتا ہے۔ اس طریقے میں ماڈل کے کسی بھی پیرامیٹر میں ترمیم کرنے کی ضرورت نہیں ہوتی، اس لیے یہ بہت موثر ہے۔

• ہارڈ پرامپٹ ٹیوننگ: دستی طور پر پرامپٹ ڈیزائن کریں۔
• سافٹ پرامپٹ ٹیوننگ: قابل تربیت ویکٹرز کو پرامپٹ کے طور پر استعمال کریں، اور ان ویکٹرز کو تربیت دے کر پرامپٹ کو بہتر بنائیں۔

# قابل تربیت پرامپٹ (Soft Prompt) کا استعمال
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType

# پرامپٹ ٹیوننگ کنفیگریشن کی تعریف
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
    num_virtual_tokens=20, # پرامپٹ کی لمبائی
    prompt_tuning_init_text="جواب دیں درج ذیل سوالات کے:", # ابتدائی پرامپٹ
    tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل لوڈ کریں
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# ماڈل پر Prompt Tuning کا اطلاق کریں
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()

عملی تجاویز

• ڈیٹا میں اضافہ: تربیتی ڈیٹا میں بے ترتیب تبدیلیاں کرکے، جیسے مترادفات کی تبدیلی، جملوں کی ترتیب نو وغیرہ، ڈیٹا کے تنوع کو بڑھائیں اور زیادہ فٹنگ سے بچیں۔
• ابتدائی روک (Early Stopping): تربیت کے عمل کے دوران، توثیقی سیٹ پر کارکردگی کی نگرانی کریں، اور جب کارکردگی میں مزید بہتری نہ ہو تو، زیادہ فٹنگ سے بچنے کے لیے، تربیت کو جلد روک دیں۔
• سیکھنے کی شرح میں کمی (Learning Rate Decay): تربیت کے عمل کے دوران، سیکھنے کی شرح کو آہستہ آہستہ کم کریں، اس سے ماڈل کو زیادہ مستحکم طریقے سے بہترین حل کی طرف جانے میں مدد مل سکتی ہے۔
• ریگولرائزیشن (Regularization): ماڈل کے پیرامیٹرز کو محدود کرنے اور زیادہ فٹنگ سے بچنے کے لیے L1 یا L2 ریگولرائزیشن کا استعمال کریں۔
• پہلے سے تربیت یافتہ ایمبیڈنگ کا استعمال: مثال کے طور پر GloVe یا Word2Vec، ماڈل کی عمومیت کی صلاحیت کو بہتر بنا سکتا ہے۔

ٹولز کی سفارشات

• Hugging Face Transformers: پہلے سے تربیت یافتہ ماڈلز اور فائن ٹیوننگ ٹولز کی ایک وسیع رینج فراہم کرتا ہے، یہ LLM ڈویلپرز کے لیے ایک ترجیحی فریم ورک ہے۔
• PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Hugging Face کی ایک لائبریری، خاص طور پر پیرامیٹر کے لحاظ سے موثر فائن ٹیوننگ طریقوں کے لیے۔
• TensorBoard: تربیت کے عمل کو دیکھنے کے لیے ایک ٹول، جو آپ کو ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی اور پیرامیٹرز کو ڈیبگ کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
• Weights & Biases: مشین لرننگ کے تجربات کو ٹریک اور دیکھنے کے لیے ایک پلیٹ فارم۔

عملی اطلاقات

• جذباتی تجزیہ: LLM کو ٹھیک کرنے سے جذباتی تجزیہ کی درستگی کو بہتر بنایا جا سکتا ہے، جیسے فلم کے تبصروں میں جذبات کو مثبت یا منفی کے طور پر شناخت کرنا۔
• متن کی درجہ بندی: LLM کو ٹھیک کرنے سے متن کی درجہ بندی کے کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے خبروں کے مضامین کو مختلف موضوعاتی زمروں میں درجہ بندی کرنا۔
• مشینی ترجمہ: LLM کو ٹھیک کرنے سے مشینی ترجمہ کے معیار کو بہتر بنایا جا سکتا ہے، جیسے انگریزی کا چینی میں ترجمہ کرنا۔
• سوال و جواب کا نظام: LLM کو ٹھیک کرنے سے سوال و جواب کا نظام بنایا جا سکتا ہے، جیسے صارفین کے سوالات کا جواب دینا۔
• کوڈ جنریشن: ٹھیک کیے گئے LLM کو کوڈ کے ٹکڑے تیار کرنے یا کوڈ مکمل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر GitHub Copilot ایک کامیاب اطلاق ہے۔

احتیاطی تدابیر

• زیادہ فٹنگ: فائن ٹیوننگ کے عمل میں زیادہ فٹنگ کا رجحان ظاہر ہونا آسان ہے، اس کے لیے مناسب اقدامات کرنے کی ضرورت ہے، جیسے ڈیٹا میں اضافہ، ابتدائی روک، ریگولرائزیشن وغیرہ۔
• تباہ کن فراموشی (Catastrophic Forgetting): فائن ٹیوننگ کی وجہ سے ماڈل پہلے سے تربیت کے مرحلے میں سیکھے گئے علم کو بھول سکتا ہے، اس لیے فائن ٹیوننگ کی حکمت عملی کا انتخاب احتیاط سے کرنا چاہیے۔
• ڈیٹا کا تعصب (Data Bias): اگر فائن ٹیوننگ ڈیٹا سیٹ میں تعصب موجود ہے، تو اس کی وجہ سے ماڈل کی کارکردگی مخصوص گروہوں پر ناقص ہو سکتی ہے۔
• حفاظتی مسائل: ٹھیک کیا گیا ماڈل نقصان دہ یا نامناسب مواد تیار کر سکتا ہے، اس لیے حفاظتی تشخیص اور فلٹرنگ کی ضرورت ہے۔

خلاصہ

LLM فائن ٹیوننگ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے، مخصوص کاموں اور ڈومینز کے مطابق ڈھالنے کی ایک اہم تکنیک ہے۔ مناسب پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل کا انتخاب کرکے، اعلیٰ معیار کا ڈیٹا سیٹ تیار کرکے، مناسب فائن ٹیوننگ پیرامیٹرز کو ترتیب دے کر، اور مختلف عملی تجاویز کو یکجا کرکے، آپ کامیابی سے LLM کو فائن ٹیون کر سکتے ہیں اور مختلف ایپلیکیشن منظرناموں میں بہترین نتائج حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ مضمون ایک ابتدائی گائیڈ فراہم کرتا ہے، امید ہے کہ یہ آپ کو LLM فائن ٹیوننگ کے ساتھ تیزی سے شروعات کرنے میں مدد کرے گا۔ ٹیکنالوجی کی مسلسل ترقی کے ساتھ، مستقبل میں مزید موثر اور آسان فائن ٹیوننگ کے طریقے سامنے آئیں گے۔