எப்படி பயனுள்ள மாதிரிகளை மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது (Fine-tuning) — தொடக்க வழிகாட்டி

இன்றைய இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடுகளில், மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது (Fine-tuning) என்பது குறிப்பிட்ட பணிக்கேற்ப மாதிரிகளை சரிசெய்வதற்கான முக்கிய தொழில்நுட்பமாக பரவலாக விவாதிக்கப்படுகிறது மற்றும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த வழிகாட்டி, ஆரம்பக்காரர்களுக்கு மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான அடிப்படை கருத்துக்கள், பயன்பாட்டு சூழ்நிலைகள் மற்றும் குறிப்பிட்ட செயல்முறை படிகளை புரிந்துகொள்ள உதவுவதற்காக உருவாக்கப்பட்டுள்ளது. நீங்கள் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்த விரும்புகிறீர்களா, அல்லது உங்கள் திட்டத்தில் முன் பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாதிரிகளை பயன்படுத்த விரும்புகிறீர்களா, மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான திறன்களை கற்றுக்கொள்வது மிகவும் முக்கியம்.

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது என்ன?

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது என்பது ஏற்கனவே பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாதிரியின் அடிப்படையில், புதிய தரவுகளைப் பயன்படுத்தி மீண்டும் பயிற்சி செய்வதைக் குறிக்கிறது, இதன் மூலம் மாதிரி அளவுகளை குறிப்பிட்ட பணிக்கேற்ப சிறந்த முறையில் சரிசெய்யலாம். பொதுவாக, நாங்கள் பெரிய அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவோம், பின்னர் சில குறிப்பிட்ட தரவுகளைப் பயன்படுத்தி செயல்திறனை மேம்படுத்துவோம்.

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான நன்மைகள்:

• நேரம் மற்றும் கணினி வளங்களைச் சேமிக்கிறது: மாதிரியை ஆரம்பத்திலிருந்து பயிற்சி செய்வதற்குப் பதிலாக, மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது பொதுவாக குறைவான கணினி வளங்கள் மற்றும் நேரத்தை தேவைப்படும்.
• மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது: குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பின் மூலம் மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதன் மூலம், மாதிரி அதிக துல்லியத்தைப் பெறலாம்.
• வித்தியாசமான பணிகளுக்கு ஏற்ப அடிப்படைக் மாதிரியைச் சரிசெய்யலாம்: ஒரே அடிப்படைக் மாதிரியை மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதன் மூலம், வித்தியாசமான துறைகள் அல்லது பணிகளுக்கு உகந்ததாக மாற்றலாம்.

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான பயன்பாட்டு சூழ்நிலைகள்

1. இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP): முன் பயிற்சி செய்யப்பட்ட மொழி மாதிரிகளை (எடுத்துக்காட்டாக BERT, GPT) உணர்ச்சி பகுப்பாய்வு, கேள்வி-பதில் அமைப்புகள் போன்ற பணிகளுக்காக மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது.
2. கணினி பார்வை: பட வகைப்படுத்தல், பொருள் கண்டறிதல் போன்ற பணிகளில், முன் பயிற்சி செய்யப்பட்ட குரூப்புக்கான நரம்பியல் நெட்வொர்க்களை (எடுத்துக்காட்டாக ResNet, Inception) மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது.
3. பரிந்துரை அமைப்புகள்: குறிப்பிட்ட பயனர் குழுக்கள் அல்லது பொருள் வகைகளுக்கு ஏற்ப மெல்லிய முறையில் உள்ள பரிந்துரை ஆல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துவது.

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான குறிப்பிட்ட படிகள்

1. பொருத்தமான முன் பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்

பணி இயல்புக்கேற்ப பொருத்தமான முன் பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்குவது மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான முதல் படி. எடுத்துக்காட்டாக, படப் பணிக்காக ResNet ஐ தேர்ந்தெடுக்கலாம், உரை பணிக்காக BERT ஐ தேர்ந்தெடுக்கலாம்.

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. தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரிக்கவும்

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான குறிப்பிட்ட குறியீட்டு தரவுத்தொகுப்பு தேவை. இந்த தரவுத்தொகுப்பில் குறிக்கோள் பணியின் உள்ளீட்டு மாதிரிகள் மற்றும் அவற்றின் தொடர்பான குறியீடுகள் அடங்கியிருக்க வேண்டும்.

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

3. தரவுகளை முன் செயலாக்கவும்

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கு முன்பு, பொதுவாக உரை தரவுகளை முன் செயலாக்க வேண்டும், இதில் சொற்றொடர்கள், குறியீடுகள் போன்றவை அடங்கும்.

# சொற்றொடர்கள் மற்றும் குறியீடுகளை தரவுகளைச் செயலாக்கவும்
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

4. பயிற்சி அளவுகளை அமைக்கவும்

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான பயிற்சி அளவுகளை அமைக்கவும், இதில் கற்றல் வீதம், தொகுதி அளவு, பயிற்சி காலம் போன்றவை அடங்கும்.

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 ஐ உருவாக்கவும்

`Trainer` ஐப் பயன்படுத்தி மாதிரியின் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு செய்யவும்.

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

trainer.train()

6. மாதிரியின் மதிப்பீடு

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்குப் பிறகு, மாதிரியின் சரிபார்ப்பு தொகுப்பில் அல்லது சோதனை தொகுப்பில் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும், துல்லியம், மீட்டெடுப்பு போன்ற அளவுகோல்களைப் பெற வேண்டும்.

metrics = trainer.evaluate()
print(metrics)

7. மாதிரியைச் சேமிக்கவும் மற்றும் வெளியிடவும்

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்குப் பிறகு, மாதிரியை சேமிக்கலாம், பின்னர் தேவைக்கு ஏற்ப பொருத்தமான வெளியீட்டு முறையைத் தேர்ந்தெடுக்கலாம்.

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

சிறு குறிப்புகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

1. பொருத்தமான கற்றல் வீதத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்: சிறந்த மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்காக கற்றல் வீதியை குறைக்க கற்றல் வீதியின் திட்டமிடுபவர்களைப் பயன்படுத்த முயற்சிக்கலாம்.
2. மாதிரியின் செயல்திறனை கண்காணிக்கவும்: பயிற்சியின் போது நேர்முகமாக இழப்பு மற்றும் துல்லியத்தை கண்காணித்து, உடனுக்குடன் அளவுகோல்களைச் சரிசெய்யவும்.
3. மிகவும் பொருந்தாததைத் தவிர்க்கவும்: மாதிரி பயிற்சி தொகுப்பில் மிகுந்த பொருந்துதலைத் தவிர்க்க, முன்னணி நிறுத்துதல் (Early Stopping) உத்தியைப் பயன்படுத்த முயற்சிக்கவும்.
4. தரவை அதிகரிக்கவும்: மாதிரிகள் குறைவாக உள்ள போது, தரவுத்தொகுப்பின் பல்வேறு தன்மைகளை அதிகரிக்க தரவுகளை அதிகரிக்கும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
5. காலக்கெடு மதிப்பீடு: மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வதற்கான செயல்முறை முழுவதும் மாதிரியின் செயல்திறனை காலக்கெடுகளில் மதிப்பீடு செய்யவும், மாதிரி குறிக்கோளிலிருந்து விலகாது என்பதை உறுதி செய்யவும்.

முடிவுரை

மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது என்பது இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை மேம்படுத்துவதில் தவிர்க்க முடியாத ஒரு பகுதியாகும், முன் பயிற்சி செய்யப்பட்ட மாதிரிகளைத் திறமையாக தேர்ந்தெடுத்து, பயிற்சி அளவுகளைச் சரியாக அமைத்து, பயனுள்ள தரவுகளை செயலாக்குவதன் மூலம், நீங்கள் குறிப்பிட்ட பணிகளில் மாதிரியின் செயல்திறனை குறிப்பிடத்தக்க அளவுக்கு மேம்படுத்தலாம். தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ந்து கொண்டிருக்கும் போது, மெல்லிய முறையில் சரிசெய்வது என்பது越来越 முக்கியமான திறனாக மாறும், இந்த திறனைப்掌握 செய்தால் உங்கள் AI பயன்பாட்டிற்கு மிகுந்த மதிப்பைத் தரும்.