วิธีการปรับแต่งโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ (Fine-tuning) — คู่มือเริ่มต้น

ในแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน การปรับแต่ง (Fine-tuning) เป็นเทคนิคที่สำคัญในการปรับโมเดลให้เหมาะสมกับงานเฉพาะที่กำลังถูกพูดถึงและนำไปใช้กันอย่างแพร่หลาย คู่มือนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยให้ผู้เริ่มต้นเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของการปรับแต่ง สถานการณ์การใช้งาน และขั้นตอนการดำเนินการที่เฉพาะเจาะจง ไม่ว่าคุณจะต้องการเพิ่มความแม่นยำของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง หรืออยากใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าในโครงการของคุณ การมีทักษะในการปรับแต่งจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

การปรับแต่งคืออะไร?

การปรับแต่งหมายถึงการฝึกอบรมโมเดลอีกครั้งโดยใช้ข้อมูลใหม่บนพื้นฐานของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมมาแล้ว เพื่อปรับพารามิเตอร์ของโมเดลให้เหมาะสมกับงานเฉพาะ โดยทั่วไปแล้ว เราจะใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว จากนั้นใช้ข้อมูลเฉพาะเพียงเล็กน้อยเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

ข้อดีของการปรับแต่ง:

• ประหยัดเวลาและทรัพยากรการคำนวณ: เมื่อเปรียบเทียบกับการฝึกอบรมโมเดลจากศูนย์ การปรับแต่งมักต้องการทรัพยากรการคำนวณและเวลาน้อยกว่า
• เพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล: ผ่านการปรับแต่งด้วยชุดข้อมูลเฉพาะ โมเดลสามารถได้รับความแม่นยำที่สูงขึ้น
• ปรับให้เข้ากับงานที่แตกต่างกัน: โมเดลพื้นฐานเดียวกันสามารถปรับแต่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในด้านหรือภารกิจที่แตกต่างกัน

สถานการณ์การใช้งานของการปรับแต่ง

1. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): การปรับแต่งโมเดลภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า (เช่น BERT, GPT) สำหรับการวิเคราะห์อารมณ์ ระบบถามตอบ เป็นต้น

2. การมองเห็นของคอมพิวเตอร์: ในงานการจำแนกประเภทภาพ การตรวจจับวัตถุ เป็นต้น การปรับแต่งเครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า (เช่น ResNet, Inception)

3. ระบบแนะนำ: การปรับแต่งอัลกอริธึมการแนะนำที่มีอยู่เพื่อให้เหมาะสมกับกลุ่มผู้ใช้หรือประเภทสินค้าที่เฉพาะเจาะจง

ขั้นตอนการปรับแต่งที่เฉพาะเจาะจง

1. เลือกโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าที่เหมาะสม

การเลือกโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าที่เหมาะสมตามลักษณะของงานเป็นขั้นตอนแรกของการปรับแต่ง ตัวอย่างเช่น สำหรับงานภาพสามารถเลือก ResNet สำหรับงานข้อความสามารถเลือก 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. เตรียมชุดข้อมูล

การปรับแต่งต้องมีชุดข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับเฉพาะ ชุดข้อมูลนี้ควรประกอบด้วยตัวอย่างข้อมูลนำเข้าของงานเป้าหมายและป้ายกำกับที่เกี่ยวข้อง

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

3. การเตรียมข้อมูล

ก่อนการปรับแต่ง โดยทั่วไปจะต้องมีการเตรียมข้อมูลข้อความ รวมถึงการแบ่งคำ การเข้ารหัส เป็นต้น

# แบ่งคำและเข้ารหัสข้อมูล
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

4. ตั้งค่าพารามิเตอร์การฝึกอบรม

ตั้งค่าพารามิเตอร์การฝึกอบรมในระหว่างกระบวนการปรับแต่ง รวมถึงอัตราการเรียนรู้ ขนาดแบตช์ จำนวนรอบการฝึกอบรม เป็นต้น

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. สร้าง Trainer

ใช้ Trainer ในการฝึกอบรมและประเมินโมเดล

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

trainer.train()

6. การประเมินโมเดล

หลังจากการปรับแต่งเสร็จสิ้น จำเป็นต้องประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในชุดข้อมูลการตรวจสอบหรือชุดข้อมูลทดสอบเพื่อให้ได้ความแม่นยำ อัตราการเรียกคืน และตัวชี้วัดอื่น ๆ

metrics = trainer.evaluate()
print(metrics)

7. บันทึกและปรับใช้โมเดล

หลังจากการปรับแต่งเสร็จสิ้น สามารถบันทึกโมเดลเพื่อให้ใช้งานในอนาคต และเลือกวิธีการปรับใช้ที่เหมาะสมตามความต้องการ

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

เคล็ดลับและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

1. เลือกอัตราการเรียนรู้ที่เหมาะสม: สามารถลองใช้ตัวควบคุมอัตราการเรียนรู้เพื่อลดอัตราการเรียนรู้ทีละน้อยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์การปรับแต่งที่ดีกว่า
2. ติดตามประสิทธิภาพของโมเดล: โดยการติดตามการสูญเสียและความแม่นยำแบบเรียลไทม์ในระหว่างการฝึกอบรม ปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม
3. หลีกเลี่ยงการฝึกอบรมมากเกินไป: ลองใช้กลยุทธ์การหยุดเร็ว (Early Stopping) เพื่อหลีกเลี่ยงการฝึกอบรมโมเดลมากเกินไปในชุดข้อมูลการฝึกอบรม
4. การเพิ่มข้อมูล: ในกรณีที่มีตัวอย่างน้อย สามารถพิจารณาใช้เทคนิคการเพิ่มข้อมูลเพื่อเพิ่มความหลากหลายของชุดข้อมูล
5. ประเมินเป็นระยะ: ในระหว่างการปรับแต่งให้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเป็นระยะเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลไม่เบี่ยงเบนจากเป้าหมาย

บทสรุป

การปรับแต่งเป็นส่วนที่ขาดไม่ได้ในการปรับปรุงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยการเลือกโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าอย่างยืดหยุ่น การตั้งค่าพารามิเตอร์การฝึกอบรมที่เหมาะสม และการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลในงานเฉพาะได้อย่างมีนัยสำคัญ ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง การปรับแต่งจะกลายเป็นทักษะที่สำคัญมากขึ้น การมีทักษะนี้จะนำมาซึ่งคุณค่ามหาศาลสำหรับแอปพลิเคชัน AI ของคุณ.