Як ефективно провести доопрацювання моделі (Fine-tuning) — посібник для початківців

У сучасних застосуваннях машинного навчання та штучного інтелекту доопрацювання (Fine-tuning) як важлива техніка налаштування моделі для конкретного завдання обговорюється та застосовується широко. Цей посібник має на меті допомогти початківцям зрозуміти основні концепції доопрацювання, сценарії застосування та конкретні кроки реалізації. Незалежно від того, чи хочете ви підвищити точність моделі машинного навчання, чи плануєте використовувати попередньо навчану модель у своєму проекті, оволодіння навичками доопрацювання є надзвичайно важливим.

Що таке доопрацювання?

Доопрацювання — це процес повторного навчання на основі вже навченої моделі з використанням нових даних, щоб налаштувати параметри моделі для кращого пристосування до конкретного завдання. Зазвичай ми використовуємо моделі, які вже були навчено на великих наборах даних, а потім за допомогою невеликої кількості специфічних даних підвищуємо продуктивність.

Переваги доопрацювання:

• Економія часу та обчислювальних ресурсів: у порівнянні з навчанням моделі з нуля, доопрацювання зазвичай вимагає менше обчислювальних ресурсів та часу.
• Підвищення продуктивності моделі: завдяки доопрацюванню на специфічних наборах даних, модель може досягти вищої точності.
• Пристосування до різних завдань: одна й та ж базова модель може бути оптимізована для різних галузей або завдань через доопрацювання.

Сценарії застосування доопрацювання

1. Обробка природної мови (NLP): доопрацювання попередньо навченої мовної моделі (такої як BERT, GPT) для завдань аналізу настроїв, систем запитань та відповідей тощо.

2. Комп'ютерне зору: у завданнях класифікації зображень, виявлення об'єктів тощо, доопрацювання попередньо навченої згорткової нейронної мережі (такої як ResNet, Inception).

3. Рекомендаційні системи: доопрацювання існуючих алгоритмів рекомендацій для адаптації до конкретних груп користувачів або категорій товарів.

Конкретні кроки доопрацювання

1. Вибір відповідної попередньо навченої моделі

Вибір відповідної попередньо навченої моделі залежить від природи завдання. Наприклад, для завдань з зображеннями можна вибрати ResNet, для текстових завдань — 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. Підготовка набору даних

Для доопрацювання потрібен специфічний набір даних з мітками. Цей набір даних має містити вхідні зразки цільового завдання та їх відповідні мітки.

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

3. Попередня обробка даних

Перед доопрацюванням зазвичай потрібно попередньо обробити текстові дані, включаючи токенізацію, кодування тощо.

# Токенізація та кодування даних
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

4. Налаштування параметрів навчання

Налаштування параметрів навчання під час процесу доопрацювання, включаючи швидкість навчання, розмір партії, кількість епох навчання тощо.

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. Створення Trainer

Використання Trainer для навчання та оцінки моделі.

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

trainer.train()

6. Оцінка моделі

Після завершення доопрацювання потрібно оцінити продуктивність моделі на валідаційному або тестовому наборі, отримавши точність, відзив тощо.

metrics = trainer.evaluate()
print(metrics)

7. Збереження та розгортання моделі

Після завершення доопрацювання модель можна зберегти для подальшого використання та вибрати відповідний спосіб розгортання відповідно до потреб.

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

Поради та найкращі практики

1. Вибір відповідної швидкості навчання: можна спробувати використовувати планувальник швидкості навчання, поступово зменшуючи швидкість навчання для досягнення кращих результатів доопрацювання.
2. Моніторинг продуктивності моделі: під час навчання в реальному часі моніторити втрати та точність, своєчасно коригуючи гіперпараметри.
3. Уникнення перенавчання: спробувати використовувати стратегію ранньої зупинки (Early Stopping), щоб уникнути перенавчання моделі на навчальному наборі.
4. Аугментація даних: у випадках, коли зразків недостатньо, можна розглянути використання технологій аугментації даних для збільшення різноманітності набору даних.
5. Регулярна оцінка: під час доопрацювання регулярно оцінювати продуктивність моделі, щоб забезпечити, що модель не відхиляється від цілей.

Висновок

Доопрацювання є невід'ємною частиною оптимізації моделей машинного навчання. Завдяки гнучкому вибору попередньо навченої моделі, розумним параметрам навчання та ефективній обробці даних ви можете значно підвищити продуктивність моделі для конкретного завдання. З розвитком технологій доопрацювання стане все більш важливою навичкою, оволодіння якою принесе величезну цінність вашим AI-додаткам.