Bagaimana untuk Melakukan Penyesuaian Model yang Berkesan (Fine-tuning) - Panduan Permulaan

Dalam aplikasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan moden, penyesuaian (Fine-tuning) sebagai satu teknik penting untuk menyesuaikan model agar sesuai dengan tugas tertentu, sedang dibincangkan dan digunakan secara meluas. Panduan ini bertujuan untuk membantu pemula memahami konsep asas penyesuaian, senario aplikasi serta langkah-langkah pelaksanaan yang spesifik. Tidak kira sama ada anda ingin meningkatkan ketepatan model pembelajaran mesin, atau ingin menggunakan model pra-latih dalam projek anda, menguasai kemahiran penyesuaian adalah sangat penting.

Apa itu Penyesuaian?

Penyesuaian merujuk kepada proses melatih semula model yang telah dilatih sebelumnya dengan menggunakan data baru, untuk menyesuaikan parameter model agar lebih sesuai dengan tugas tertentu. Dalam kebanyakan kes, kita akan menggunakan model yang telah dilatih pada set data berskala besar, dan kemudian meningkatkan prestasi dengan menggunakan sejumlah kecil data khusus.

Kelebihan Penyesuaian:

• Menjimatkan masa dan sumber pengiraan: Berbanding dengan melatih model dari awal, penyesuaian biasanya memerlukan sumber pengiraan dan masa yang lebih sedikit.
• Meningkatkan prestasi model: Melalui penyesuaian pada set data khusus, model dapat mencapai ketepatan yang lebih tinggi.
• Menyesuaikan dengan tugas yang berbeza: Model asas yang sama boleh dioptimumkan untuk pelbagai bidang atau tugas melalui penyesuaian.

Senario Aplikasi Penyesuaian

1. Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (NLP): Menggunakan model bahasa pra-latih (seperti BERT, GPT) untuk penyesuaian dalam analisis sentimen, sistem soal jawab dan tugas lain.

2. Visi Komputer: Dalam tugas pengelasan imej, pengesanan objek dan lain-lain, menggunakan rangkaian neural konvolusi pra-latih (seperti ResNet, Inception) untuk penyesuaian.

3. Sistem Cadangan: Melalui penyesuaian algoritma cadangan yang sedia ada untuk menyesuaikan dengan kumpulan pengguna atau kategori produk tertentu.

Langkah-Langkah Spesifik untuk Penyesuaian

1. Memilih Model Pra-latih yang Sesuai

Memilih model pra-latih yang sesuai berdasarkan sifat tugas adalah langkah pertama dalam penyesuaian. Sebagai contoh, untuk tugas imej, anda boleh memilih ResNet, dan untuk tugas teks, anda boleh memilih BERT.

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. Menyediakan Dataset

Penyesuaian memerlukan satu set data yang telah ditandakan khusus. Set data ini harus mengandungi sampel input untuk tugas sasaran dan label yang sepadan.

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

3. Pra-pemprosesan Data

Sebelum penyesuaian, biasanya perlu untuk memproses data teks, termasuk tokenisasi, pengkodan dan lain-lain.

# Tokenisasi dan pengkodan data
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

4. Menetapkan Parameter Latihan

Menetapkan parameter latihan semasa proses penyesuaian, termasuk kadar pembelajaran, saiz batch, kitaran latihan dan lain-lain.

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. Membuat Trainer

Menggunakan Trainer untuk melatih dan menilai model.

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

trainer.train()

6. Penilaian Model

Setelah penyesuaian selesai, perlu untuk menilai prestasi model pada set validasi atau set ujian, mendapatkan metrik seperti ketepatan, kadar pengambilan dan lain-lain.

metrics = trainer.evaluate()
print(metrics)

7. Menyimpan dan Menggunakan Model

Setelah penyesuaian selesai, model boleh disimpan untuk penggunaan seterusnya, dan memilih cara penggunaan yang sesuai berdasarkan keperluan.

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

Petua dan Amalan Terbaik

1. Pilih kadar pembelajaran yang sesuai: Anda boleh mencuba menggunakan penjadual kadar pembelajaran, secara beransur-ansur mengurangkan kadar pembelajaran untuk mendapatkan kesan penyesuaian yang lebih baik.
2. Pantau prestasi model: Dengan memantau kehilangan dan ketepatan secara langsung semasa latihan, anda boleh menyesuaikan hiperparameter dengan tepat.
3. Elakkan overfitting: Cuba gunakan strategi penghentian awal (Early Stopping) untuk mengelakkan model daripada overfitting pada set latihan.
4. Peningkatan Data: Dalam situasi di mana sampel adalah terhad, pertimbangkan untuk menggunakan teknik peningkatan data untuk meningkatkan kepelbagaian set data.
5. Penilaian berkala: Dalam proses penyesuaian, lakukan penilaian berkala terhadap prestasi model untuk memastikan model tidak menyimpang dari sasaran.

Penutup

Penyesuaian adalah bahagian yang tidak boleh dipisahkan dalam pengoptimuman model pembelajaran mesin. Dengan memilih model pra-latih yang fleksibel, parameter latihan yang sesuai dan pemprosesan data yang berkesan, anda boleh meningkatkan prestasi model dalam tugas tertentu dengan ketara. Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, penyesuaian akan menjadi kemahiran yang semakin penting, dan menguasai kemahiran ini akan memberikan nilai yang besar kepada aplikasi AI anda.