Модельдерді тиімді түрде қайта баптау (Fine-tuning) — Бастапқы нұсқаулық

Заманауи машиналық оқыту мен жасанды интеллектінің қолданылуында, қайта баптау (Fine-tuning) — модельді нақты тапсырмаға бейімдеу үшін маңызды техника ретінде кеңінен талқыланып, қолданылуда. Бұл нұсқаулық жаңадан бастаушыларға қайта баптаудың негізгі концепцияларын, қолдану жағдайларын және нақты іске асыру қадамдарын түсінуге көмектесуге арналған. Сіз машиналық оқыту моделінің дәлдігін арттыруды қаласаңыз да, өз жобаларыңызда алдын ала дайындалған модельдерді пайдалануды қаласаңыз да, қайта баптау дағдыларын меңгеру өте маңызды.

Қайта баптау дегеніміз не?

Қайта баптау — бұл алдын ала дайындалған модельдің негізінде жаңа деректерді пайдаланып, модель параметрлерін нақты тапсырмаға жақсырақ бейімдеу үшін қайта оқыту. Әдетте, біз үлкен көлемді деректер жиынында оқытылған модельдерді қолданамыз, содан кейін аз мөлшердегі нақты деректер арқылы өнімділікті арттырамыз.

Қайта баптаудың артықшылықтары:

• Уақыт пен есептеу ресурстарын үнемдеу: Модельді нөлден бастап оқытумен салыстырғанда, қайта баптау әдетте аз есептеу ресурстарын және уақытты талап етеді.
• Модель өнімділігін арттыру: Нақты деректер жиынында қайта баптау арқылы модель жоғары дәлдікке қол жеткізе алады.
• Әр түрлі тапсырмаларға бейімделу: Бірдей базалық модельді қайта баптау арқылы әр түрлі сала немесе тапсырмалар үшін оңтайландыруға болады.

Қайта баптаудың қолдану жағдайлары

1. Табиғи тілдерді өңдеу (NLP): Алдын ала дайындалған тіл модельдерін (мысалы, BERT, GPT) пайдаланып, сезімталдық анализі, сұрақ-жауап жүйелері сияқты тапсырмаларды қайта баптау.
2. Компьютерлік көру: Суреттерді классификациялау, объектілерді анықтау сияқты тапсырмаларда алдын ала дайындалған конволюциялық нейрондық желілерді (мысалы, ResNet, Inception) қайта баптау.
3. Ұсыныс жүйелері: Нақты пайдаланушы топтары немесе тауар категорияларына бейімделу үшін қолданыстағы ұсыныс алгоритмдерін қайта баптау.

Қайта баптаудың нақты қадамдары

1. Қолайлы алдын ала дайындалған модельді таңдау

Тапсырманың сипатына қарай қолайлы алдын ала дайындалған модельді таңдау — қайта баптаудың бірінші қадамы. Мысалы, сурет тапсырмалары үшін ResNet, мәтін тапсырмалары үшін BERT таңдауға болады.

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

2. Деректер жиынын дайындау

Қайта баптау үшін нақты белгіленген деректер жиыны қажет. Бұл деректер жиыны мақсатты тапсырманың кіріс үлгілерін және олардың сәйкес белгілерін қамтуы тиіс.

import pandas as pd
# Деректер жиынын оқу
data = pd.read_csv('data.csv')
texts = data['text'].tolist()
labels = data['label'].tolist()

3. Деректерді алдын ала өңдеу

Қайта баптаудан бұрын, әдетте мәтін деректерін алдын ала өңдеу қажет, соның ішінде сөздерді бөлу, кодтау және т.б.

# Деректерді сөздерге бөлу және кодтау
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

4. Оқыту параметрлерін орнату

Қайта баптау процесіндегі оқыту параметрлерін орнату, соның ішінде оқу жылдамдығы, партия мөлшері, оқу кезеңдері және т.б.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=64,
    evaluation_strategy="epoch",
    logging_dir='./logs',
)

5. Trainer құру

`Trainer` пайдаланып модельді оқыту және бағалау.

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

6. Модельді бағалау

Қайта баптау аяқталғаннан кейін, модельдің валидация жиынында немесе тест жиынында көрсеткіштерін бағалау, дәлдік, қайта шақыру сияқты көрсеткіштерді алу қажет.

metrics = trainer.evaluate()
print(metrics)

7. Модельді сақтау және орналастыру

Қайта баптау аяқталғаннан кейін, модельді кейінгі пайдалану үшін сақтау және қажеттілікке қарай қолайлы орналастыру тәсілін таңдау.

model.save_pretrained('./fine-tuned-model')
tokenizer.save_pretrained('./fine-tuned-model')

Кішкентай кеңестер мен үздік тәжірибелер

1. Қолайлы оқу жылдамдығын таңдау: Оқу жылдамдығын реттегішті пайдаланып, оқу жылдамдығын біртіндеп азайту арқылы жақсырақ қайта баптау нәтижелерін алуға болады.
2. Модель өнімділігін бақылау: Оқыту процесінде шығын мен дәлдікті нақты уақыт режимінде бақылап, гиперпараметрлерді уақтылы реттеу.
3. Артық үйренуден аулақ болу: Модельдің оқу жиынында артық үйренуін болдырмау үшін ерте тоқтату (Early Stopping) стратегиясын қолдануға тырысыңыз.
4. Деректерді көбейту: Үлгілер саны аз болған жағдайда, деректер жиынының әртүрлілігін арттыру үшін деректерді көбейту техникасын қолдануды қарастырыңыз.
5. Тұрақты бағалау: Қайта баптау процесінде модель өнімділігін тұрақты түрде бағалап, модельдің мақсаттан ауытқымайтынына көз жеткізіңіз.

Қорытынды

Қайта баптау — машиналық оқыту моделін оңтайландырудың ажырамас бөлігі, алдын ала дайындалған модельдерді икемді таңдау, тиімді оқыту параметрлері мен деректерді өңдеу арқылы сіз модельдің нақты тапсырмалардағы өнімділігін айтарлықтай арттыра аласыз. Технологияның дамуы барысында қайта баптау барған сайын маңызды дағдыға айналатын болады, бұл дағдыны меңгеру сіздің AI қолданбаларыңызға үлкен құндылық әкеледі.