Яаж үр дүнтэй загварын нарийвчлал (Fine-tuning) хийх вэ — Эхлэгчдэд зориулсан гарын авлага

Орчин үеийн машин сургалт болон хиймэл оюун ухааны хэрэглээнд, нарийвчлал (Fine-tuning) нь загварыг тодорхой даалгаварт тохируулахад чухал техник бөгөөд өргөнөөр хэлэлцэгдэж, хэрэглэгдэж байна. Энэ гарын авлага нь эхлэгчдэд нарийвчлалын үндсэн ойлголт, хэрэглээний нөхцөл, тодорхой хэрэгжүүлэх алхмуудыг ойлгоход туслах зорилготой. Хэрэв та машин сургалтын загварын нарийвчлалыг сайжруулахыг хүсч байвал, эсвэл өөрийн төсөлд урьдчилан сургагдсан загварыг ашиглахыг хүсч байвал, нарийвчлалын ур чадварыг эзэмших нь чухал юм.

Нарийвчлал гэж юу вэ?

Нарийвчлал нь аль хэдийн сургасан загварыг үндэс болгон ашиглан, шинэ өгөгдлөөр дахин сургалт хийх явдал юм. Ингэснээр загварын параметрүүдийг тодорхой даалгаварт илүү сайн тохируулах боломжтой. Ерөнхийдөө, бид том хэмжээний өгөгдлийн багц дээр сургасан загварыг ашиглаж, дараа нь тодорхой өгөгдлөөр гүйцэтгэлийг сайжруулдаг.

Нарийвчлалын давуу талууд:

• Цаг хугацаа болон тооцооллын нөөцийг хэмнэх: Загварыг эхнээс нь сургаснаас илүү, нарийвчлал нь ихэвчлэн бага тооцооллын нөөц, цаг хугацаа шаарддаг.
• Загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах: Тодорхой өгөгдлийн багцын нарийвчлалын тусламжтайгаар загвар илүү өндөр нарийвчлалтай болно.
• Тодорхой даалгаварт тохирох: Нэг үндсэн загварыг нарийвчлалын тусламжтайгаар янз бүрийн салбар, даалгаварт зориулан оновчтой болгох боломжтой.

Нарийвчлалын хэрэглээний нөхцөл

1. Байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP): Урьдчилан сургасан хэлний загварууд (жишээ нь BERT, GPT) ашиглан сэтгэл хөдлөлийн шинжилгээ, асуулт хариултын систем зэрэг даалгавруудад нарийвчлал хийх.
2. Компьютерийн хараа: Зураг ангилах, объект илрүүлэх зэрэг даалгавруудад урьдчилан сургасан конволюцийн нейрон сүлжээг (жишээ нь ResNet, Inception) ашиглан нарийвчлал хийх.
3. Зөвлөмжийн систем: Тодорхой хэрэглэгчийн бүлэг эсвэл барааны ангилалд тохирохоор одоогийн зөвлөмжийн алгоритмыг нарийвчлал хийх.

Нарийвчлалын тодорхой алхмууд

1. Тохирох урьдчилан сургасан загварыг сонгох

Даалгаврын шинж чанараас хамааран тохирох урьдчилан сургасан загварыг сонгох нь нарийвчлалын анхны алхам юм. Жишээлбэл, зурагны даалгаварт ResNet, текстийн даалгаварт BERT-г сонгож болно.

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. Өгөгдлийн багцыг бэлтгэх

Нарийвчлал хийхэд тодорхой тэмдэглэгээтэй өгөгдлийн багц шаардлагатай. Энэ өгөгдлийн багц нь зорилтот даалгаврын оруулгын жишээ болон түүний холбогдох шошготой байх ёстой.

import pandas as pd
# Өгөгдлийн багцыг унших
data = pd.read_csv('data.csv')
texts = data['text'].tolist()
labels = data['label'].tolist()

3. Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах

Нарийвчлал хийхээс өмнө, ихэвчлэн текстийн өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах шаардлагатай, үүнд үгсийг хуваах, кодлох зэрэг орно.

# Өгөгдлийг үгсийг хувааж, кодлох
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

4. Сургалтын параметрүүдийг тохируулах

Нарийвчлалын явцад сургалтын параметрүүдийг тохируулах, үүнд суралцах хурд, багцын хэмжээ, сургалтын мөчлөг зэрэг орно.

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 үүсгэх

`Trainer`-ийг ашиглан загварыг сургалт болон үнэлгээнд оруулах.

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

trainer.train()

6. Загварыг үнэлэх

Нарийвчлал дууссаны дараа, загварыг баталгаажуулах багц эсвэл туршилтын багц дээрх гүйцэтгэлийг үнэлэх шаардлагатай, нарийвчлал, дуудах хувь зэрэг үзүүлэлтүүдийг авах.

metrics = trainer.evaluate()
print(metrics)

7. Загварыг хадгалах болон байрлуулах

Нарийвчлал дууссаны дараа, загварыг дараагийн хэрэглээнд хадгалах боломжтой бөгөөд шаардлагын дагуу тохирох байрлуулалтын аргыг сонгож болно.

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

Зөвлөмжүүд болон шилдэг практик

1. Тохирох суралцах хурдыг сонгох: Суралцах хурдыг аажмаар бууруулахын тулд суралцах хурдын хуваарьлагчийг ашиглахыг оролдож болно.
2. Загварын гүйцэтгэлийг хянах: Сургалтын явцад алдагдал болон нарийвчлалыг бодит цаг хугацаанд хянаж, цаг тухайд нь гиперпараметрүүдийг тохируулах.
3. Хэт тохирохоос зайлсхийх: Загвар сургалтын багц дээр хэт тохирохоос зайлсхийхийн тулд эрт зогсоох (Early Stopping) стратегийг ашиглахыг оролдож болно.
4. Өгөгдлийг нэмэгдүүлэх: Жишээ нь, жишээ багц бага байгаа тохиолдолд, өгөгдлийг нэмэгдүүлэх техникийг ашиглан өгөгдлийн багцын олон янз байдлыг нэмэгдүүлэхийг бодож болно.
5. Тогтмол үнэлгээ хийх: Нарийвчлалын явцад загварын гүйцэтгэлийг тогтмол үнэлж, загвар зорилгоосоо холдохгүй байхыг баталгаажуулах.

Төгсгөл

Нарийвчлал нь машин сургалтын загварыг оновчтой болгоход зайлшгүй шаардлагатай хэсэг бөгөөд урьдчилан сургасан загварыг уян хатан сонгох, зөв сургалтын параметрүүдийг тохируулах, үр дүнтэй өгөгдлийг боловсруулах замаар та тодорхой даалгаварт загварын гүйцэтгэлийг мэдэгдэхүйц сайжруулах боломжтой. Технологи хөгжихийн хэрээр, нарийвчлал нь улам чухал ур чадвар болох бөгөөд энэ ур чадварыг эзэмшсэнээр таны AI хэрэглээнд асар их үнэ цэнэ авчрах болно.