Hướng dẫn Nhập môn Tinh chỉnh (Fine-tuning) Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Khái niệm, Phương pháp và Thực hành
Hướng dẫn Nhập môn Tinh chỉnh (Fine-tuning) Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Khái niệm, Phương pháp và Thực hành
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chúng thể hiện xuất sắc trong việc tạo văn bản, dịch thuật, hỏi đáp, v.v. Tuy nhiên, để các mô hình này hoạt động tốt hơn trong các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, tinh chỉnh (Fine-tuning) đã trở thành một kỹ thuật quan trọng. Bài viết này sẽ đi sâu vào các khái niệm, phương pháp và ứng dụng thực tế của việc tinh chỉnh LLM, giúp người mới bắt đầu nhanh chóng làm quen.
Tinh chỉnh là gì?
Tinh chỉnh là việc sử dụng tập dữ liệu nhiệm vụ cụ thể để đào tạo thêm dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn đã được đào tạo trước. Mô hình được đào tạo trước đã học được kiến thức ngôn ngữ chung, trong khi tinh chỉnh giúp nó thích ứng với các chi tiết và mẫu của nhiệm vụ cụ thể. Hãy tưởng tượng rằng mô hình được đào tạo trước là một cuốn bách khoa toàn thư chứa đựng kiến thức rộng lớn. Tinh chỉnh giống như việc cung cấp cho mô hình một cuốn sách chuyên giới thiệu về "y học", giúp nó chuyên nghiệp hơn trong lĩnh vực y tế.
So sánh tinh chỉnh với đào tạo từ đầu:
- Đào tạo từ đầu: Cần nhiều tài nguyên tính toán và dữ liệu, thời gian đào tạo dài.
- Tinh chỉnh: Chỉ cần ít dữ liệu và tài nguyên tính toán hơn, thời gian đào tạo ngắn và thường đạt được kết quả tốt hơn.
Tại sao cần tinh chỉnh?
- Cải thiện hiệu suất: Giúp mô hình hoạt động tốt hơn trong các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như phân tích cảm xúc, phân loại văn bản, dịch máy, v.v.
- Thích ứng với lĩnh vực: Giúp mô hình thích ứng với kiến thức và phong cách của một lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như tài chính, luật pháp, y tế, v.v.
- Tiết kiệm tài nguyên: So với đào tạo từ đầu, tinh chỉnh có thể giảm đáng kể tài nguyên tính toán và chi phí thời gian.
- Khả năng kiểm soát: Cho phép nhà phát triển kiểm soát tốt hơn phong cách và hành vi đầu ra của mô hình.
Các bước quan trọng của tinh chỉnh
-
Chọn mô hình được đào tạo trước: Chọn mô hình được đào tạo trước phù hợp với nhiệm vụ. Ví dụ: đối với nhiệm vụ tạo văn bản, bạn có thể chọn mô hình dòng GPT; đối với nhiệm vụ hỏi đáp, bạn có thể chọn mô hình dòng BERT. Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/models) là một nguồn tài nguyên tốt để tìm các mô hình được đào tạo trước khác nhau.
-
Chuẩn bị tập dữ liệu: Chuẩn bị tập dữ liệu nhiệm vụ cụ thể chất lượng cao. Kích thước và chất lượng của tập dữ liệu có ảnh hưởng lớn đến hiệu quả tinh chỉnh.
- Làm sạch dữ liệu: Làm sạch các lỗi, nhiễu và sự không nhất quán trong dữ liệu.
- Gán nhãn dữ liệu: Gán nhãn cho dữ liệu, ví dụ: phân loại văn bản cần gán nhãn danh mục, nhiệm vụ hỏi đáp cần gán nhãn câu trả lời.
- Phân chia dữ liệu: Chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện, tập xác thực và tập kiểm tra.
-
Định cấu hình các tham số tinh chỉnh: Chọn trình tối ưu hóa, tốc độ học, kích thước lô, số lượng epochs đào tạo, v.v. phù hợp.
- Tốc độ học (Learning Rate): Tốc độ học kiểm soát tốc độ mô hình cập nhật các tham số. Tốc độ học quá cao có thể khiến mô hình không ổn định, tốc độ học quá thấp có thể khiến quá trình đào tạo chậm. Các giá trị tốc độ học phổ biến bao gồm: 1e-3, 1e-4, 1e-5.
- Kích thước lô (Batch Size): Kích thước lô xác định số lượng mẫu được sử dụng để đào tạo mỗi lần lặp. Kích thước lô lớn hơn có thể cải thiện tốc độ đào tạo, nhưng có thể chiếm nhiều bộ nhớ hơn.
- Số lượng Epochs (Epochs): Epochs đề cập đến số lần toàn bộ tập dữ liệu đào tạo được mô hình duyệt qua. Quá nhiều epochs có thể dẫn đến overfitting, quá ít epochs có thể dẫn đến underfitting.
-
Tiến hành tinh chỉnh: Sử dụng tập dữ liệu đã chuẩn bị và các tham số cấu hình để tinh chỉnh trên mô hình được đào tạo trước. Các framework tinh chỉnh phổ biến bao gồm TensorFlow, PyTorch và Hugging Face Transformers.
-
Đánh giá mô hình: Sử dụng tập kiểm tra để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi tinh chỉnh và thực hiện các điều chỉnh cần thiết. Các chỉ số đánh giá thường được sử dụng bao gồm độ chính xác, độ chuẩn xác, độ phủ, giá trị F1, v.v.
Các phương pháp tinh chỉnh
1. Tinh chỉnh hoàn toàn (Full Fine-tuning)
Đây là phương pháp tinh chỉnh trực tiếp nhất, nó cập nhật tất cả các tham số của mô hình được đào tạo trước.
- Ưu điểm: Có thể tận dụng tối đa kiến thức của mô hình được đào tạo trước và đạt được hiệu suất tốt nhất trong một nhiệm vụ cụ thể.
- Nhược điểm: Cần nhiều tài nguyên tính toán và bộ nhớ, dễ bị overfitting.### 2. Tinh chỉnh hiệu quả tham số (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)
Do các mô hình lớn có nhiều tham số, việc tinh chỉnh hoàn toàn tốn kém. Các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả tham số chỉ cập nhật một phần nhỏ các tham số của mô hình, do đó giảm chi phí tính toán và yêu cầu bộ nhớ.
-
LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA xấp xỉ việc cập nhật tham số của mô hình gốc bằng cách giới thiệu các ma trận hạng thấp. Ý tưởng chính của nó là thêm một ma trận hạng thấp bên cạnh ma trận trọng số hiện có của mô hình đã được huấn luyện trước và điều chỉnh các ma trận hạng thấp này để phù hợp với các tác vụ hạ nguồn. Bằng cách này, chỉ một số lượng nhỏ các tham số cần được huấn luyện, do đó làm giảm đáng kể chi phí tính toán.
# Sử dụng thư viện Hugging Face PEFT để tinh chỉnh LoRA from peft import LoraConfig, get_peft_model # Định nghĩa cấu hình LoRA lora_config = LoraConfig( r=8, # Hạng của ma trận hạng thấp lora_alpha=32, # Hệ số tỷ lệ LoRA lora_dropout=0.05, # Xác suất dropout LoRA bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Loại tác vụ ) # Tải mô hình đã được huấn luyện trước model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # Áp dụng LoRA cho mô hình model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() -
Prefix Tuning
Prefix Tuning thêm một số vectơ "prefix" có thể huấn luyện vào trước chuỗi đầu vào và điều chỉnh hành vi của mô hình bằng cách huấn luyện các vectơ prefix này. Phương pháp này không yêu cầu sửa đổi các tham số của mô hình gốc, do đó nó rất hiệu quả.
-
Adapter Tuning
Adapter Tuning chèn một số mô-đun mạng nơ-ron nhỏ (adapters) vào mỗi lớp của mô hình đã được huấn luyện trước và điều chỉnh các adapters này để phù hợp với các tác vụ hạ nguồn. So với việc tinh chỉnh hoàn toàn, Adapter Tuning chỉ cần huấn luyện một số lượng nhỏ các tham số, đồng thời có thể duy trì hiệu suất tốt.
3. Prompt Tuning
Prompt Tuning là một phương pháp tinh chỉnh nhẹ hơn, nó hướng dẫn mô hình đã được huấn luyện trước tạo ra đầu ra mong muốn bằng cách tối ưu hóa lời nhắc (prompt) đầu vào. Phương pháp này không yêu cầu sửa đổi bất kỳ tham số nào của mô hình, do đó nó rất hiệu quả.
- Hard Prompt Tuning: Thiết kế lời nhắc thủ công.
- Soft Prompt Tuning: Sử dụng các vectơ có thể huấn luyện làm lời nhắc và tối ưu hóa lời nhắc bằng cách huấn luyện các vectơ này.
# Sử dụng lời nhắc có thể huấn luyện (Soft Prompt)
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, PromptTuningInit, TaskType
# Định nghĩa cấu hình Prompt Tuning
prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
prompt_tuning_init=PromptTuningInit.TEXT,
num_virtual_tokens=20, # Độ dài của lời nhắc
prompt_tuning_init_text="Trả lời các câu hỏi sau:", # Lời nhắc ban đầu
tokenizer_name_or_path=model_name_or_path,
)
```# Tải mô hình đã được huấn luyện trước
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Áp dụng Prompt Tuning cho mô hình
model = get_peft_model(model, prompt_tuning_config)
model.print_trainable_parameters()
Mẹo hữu ích
- Tăng cường dữ liệu (Data Augmentation): Tăng tính đa dạng của dữ liệu huấn luyện bằng cách thực hiện các biến đổi ngẫu nhiên, chẳng hạn như thay thế từ đồng nghĩa, sắp xếp lại câu, v.v., để ngăn chặn tình trạng quá khớp (overfitting).
- Dừng sớm (Early Stopping): Trong quá trình huấn luyện, theo dõi hiệu suất trên tập dữ liệu xác thực (validation set). Khi hiệu suất không còn cải thiện, hãy dừng huấn luyện sớm để ngăn chặn tình trạng quá khớp.
- Giảm tốc độ học (Learning Rate Decay): Trong quá trình huấn luyện, giảm dần tốc độ học có thể giúp mô hình hội tụ đến giải pháp tối ưu một cách ổn định hơn.
- Chính quy hóa (Regularization): Sử dụng chính quy hóa L1 hoặc L2 để ràng buộc các tham số của mô hình, ngăn chặn tình trạng quá khớp.
- Sử dụng Embedding đã được huấn luyện trước: Ví dụ: GloVe hoặc Word2Vec, có thể cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình.
Công cụ được đề xuất
- Hugging Face Transformers: Cung cấp nhiều mô hình đã được huấn luyện trước và các công cụ tinh chỉnh, là khung công tác được ưa chuộng cho các nhà phát triển LLM.
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): Một thư viện của Hugging Face, chuyên dụng cho các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả về tham số.
- TensorBoard: Một công cụ để trực quan hóa quá trình huấn luyện, có thể giúp bạn theo dõi hiệu suất mô hình và gỡ lỗi tham số.
- Weights & Biases: Một nền tảng để theo dõi và trực quan hóa các thử nghiệm học máy.
Ứng dụng thực tế
- Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis): Tinh chỉnh LLM có thể cải thiện độ chính xác của phân tích cảm xúc, chẳng hạn như xác định cảm xúc trong các bài đánh giá phim là tích cực hay tiêu cực.
- Phân loại văn bản (Text Classification): Tinh chỉnh LLM có thể được sử dụng cho các tác vụ phân loại văn bản, chẳng hạn như phân loại các bài báo tin tức vào các danh mục chủ đề khác nhau.
- Dịch máy (Machine Translation): Tinh chỉnh LLM có thể cải thiện chất lượng dịch máy, chẳng hạn như dịch tiếng Anh sang tiếng Trung.
- Hệ thống hỏi đáp (Question Answering System): Tinh chỉnh LLM có thể được sử dụng để xây dựng hệ thống hỏi đáp, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi do người dùng đặt ra.
- Tạo mã (Code Generation): Có thể sử dụng LLM đã được tinh chỉnh để tạo các đoạn mã hoặc hoàn thành mã. Ví dụ: GitHub Copilot là một trường hợp ứng dụng thành công.
Lưu ý
- Quá khớp (Overfitting): Hiện tượng quá khớp dễ xảy ra trong quá trình tinh chỉnh, cần thực hiện các biện pháp tương ứng, chẳng hạn như tăng cường dữ liệu, dừng sớm, chính quy hóa, v.v.
- Quên thảm họa (Catastrophic Forgetting): Tinh chỉnh có thể khiến mô hình quên kiến thức đã học được trong giai đoạn huấn luyện trước, cần thận trọng lựa chọn chiến lược tinh chỉnh.
- Độ lệch dữ liệu (Data Bias): Nếu tập dữ liệu tinh chỉnh có độ lệch, có thể dẫn đến hiệu suất kém của mô hình trên một số nhóm cụ thể.
- Vấn đề an toàn (Safety Issues): Mô hình đã được tinh chỉnh có thể tạo ra nội dung có hại hoặc không phù hợp, cần được đánh giá và lọc an toàn.
Tóm tắt
LLM 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。
