AI-modeller og plattformer

En fullstendig guide til finjustering av store språkmodeller

Publisert 25. mars 2024

Oppdatert 22. mai 2026

Aayush Mittal Mittal

Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Store språkmodeller (LLM) som GPT-4, LaMDA, PaLM og andre har tatt verden med storm med deres bemerkelsesverdige evne til å forstå og generere menneskelignende tekst på et stort område av emner. Disse modellene er forhåndstreinet på massive datasett som består av milliarder av ord fra internett, bøker og andre kilder.

Denne forhåndstreningfasen gir modellene omfattende generell kunnskap om språk, emner, resoneringsevner og selvvisse fordommer som finnes i treningdataene. Likevel, til tross for deres usedvanlige bredde, mangler disse forhåndstreinete LLM-er spesialisert ekspertise for bestemte domener eller oppgaver.

Dette er der finjustering kommer inn – prosessen med å tilpasse en forhåndstreinet LLM til å utmerke seg i en bestemt anvendelse eller brukssak. Ved å videre trene modellen på en mindre, oppgavespesifikk datasett, kan vi finjustere dens evner til å sammenfalle med nyansene og kravene til det domenet.

Finjustering er analogt med å overføre den vide kunnskapen til en høyt utdannet generalist til å skape en faglig ekspert som er spesialisert i et bestemt felt. I denne guiden vil vi utforske hva, hvorfor og hvordan med finjustering av LLM-er.

Finjustering av store språkmodeller

Hva er finjustering?

I kjernen innebærer finjustering å ta en stor forhåndstreinet modell og oppdatere dens parametre ved å bruke en andre treningfase på en datasett som er tilpasset din mål-oppgave eller domene. Dette tillater modellen å lære og internalisere nyansene, mønsterne og målene som er spesifikke for det smalere området.

Mens forhåndstrening fanger bred språkforståelse fra et stort og diversifisert tekstkorpus, spesialiserer finjustering den generelle kompetansen. Det er likt å ta en rennessanse-mann og forme ham til en industriekspert.

Vektene til den forhåndstreinete modellen, som koder dens generelle kunnskap, brukes som utgangspunkt eller initialisering for finjusteringsprosessen. Modellen treines deretter videre, men denne gangen på eksempler som er direkte relevante for slutten anvendelse.

Ved å eksponere modellen for denne spesialiserte datafordelingen og finjustere modellparametrene deretter, gjør vi LLM mer nøyaktig og effektiv for mål-oppgaven, samtidig som vi fortsatt nyter godt av de brede forhåndstreinete evnene som en basis.

Hvorfor finjustere LLM-er?

Det finnes flere nøkkelgrunner til hvorfor du måtte ønske å finjustere en stor språkmodell:

Domene-tilpasning: Hver bransje, fra juridisk til medisin til programvareutvikling, har sine egne nuanserte språkkonvensjoner, jargon og kontekster. Finjustering tillater å tilpasse en generell modell til å forstå og produsere tekst tilpasset det spesifikke domenet.
Oppgave-spesialisering: LLM-er kan finjusteres for ulike naturlige språkbehandlingsoppgaver som tekstsummering, maskinoversettelse, spørsmålssvar osv. Denne spesialiseringen øker ytelsen på mål-oppgaven.
Data-samsvar: Høyt regulerte bransjer som helse og finanse har strenge data-privatkrav. Finjustering tillater trening av LLM-er på proprietær organisasjonsdata samtidig som sensitive informasjoner beskyttes.
Begrenset merket data: Å skaffe store merket datasett for å trene modeller fra scratch kan være utfordrende. Finjustering tillater å oppnå sterk oppgave-ytelse fra begrenset overvåket eksempler ved å utnytte den forhåndstreinete modellens evner.
Modell-oppdatering: Når ny data blir tilgjengelig over tid i et domene, kan du finjustere modeller videre for å inkorporere den nyeste kunnskapen og evnene.
Mitigering av fordommer: LLM-er kan plukke opp samfunnsfordommer fra bred forhåndstreningdata. Finjustering på kurerte datasett kan hjelpe med å redusere og korrigere disse uønskede fordommene.

I essensen broer finjustering gapet mellom en generell, bred modell og de fokuserte kravene til en spesialisert anvendelse. Det forbedrer nøyaktigheten, sikkerheten og relevansen av modell-utdata for mål-oppgaver.

Finjustering av store språkmodeller

Den tilgjengelige diagrammet skisserer prosessen med å implementere og bruke store språkmodeller (LLM-er), spesielt for bedriftsanvendelser. Først blir en forhåndstreinet modell som T5 matet med strukturert og ustrukturert bedriftsdata, som kan komme i forskjellige formater som CSV eller JSON. Disse dataene gjennomgår overvåket, uovervåket eller overføringsfinjustering, og forbedrer modellens relevans for bedriftens spesifikke behov.

Når modellen er finjustert med bedriftsdataene, oppdateres vektene deretter. Den trente modellen itererer deretter gjennom flere treningssykluser, og forbedrer kontinuerlig svarene over tid med nye bedriftsdata. Prosessen er iterativ og dynamisk, med modellen som lærer og trener for å tilpasse seg utviklingene i data-mønster.

Utdata fra denne trente modellen – token og innebygninger som representerer ord – deployeres deretter for ulike bedriftsanvendelser. Disse anvendelsene kan variere fra chatboter til helse, og hver krever at modellen forstår og responderer på bransjespesifikke spørsmål. I finanse inkluderer anvendelsene bedrageri-avdekning og trussel-analyse; i helse kan modeller assistere med pasient-spørsmål og diagnostikk.

Den trente modellens evne til å prosessere og respondere på nye bedriftsdata over tid sikrer at dens nytte er vedlikeholdt og vokser. Som et resultat kan bedriftsbrukere interagere med modellen gjennom anvendelser, stille spørsmål og motta informerte svar som reflekterer modellens trening og finjustering på domene-spesifikke data.

Dette infrastrukturet støtter et bredt spekter av bedriftsanvendelser, og viser den usedvanlige fleksibiliteten og tilpasningen til LLM-er når de er riktig implementert og vedlikeholdt i en bedriftskontekst.

Finjusterings-tilnærminger

Det finnes to primære strategier når det kommer til finjustering av store språkmodeller:

1) Full modell-finjustering

I full finjusterings-tilnærmingen oppdateres alle parameterne (vektene og fordommene) til den forhåndstreinete modellen under den andre treningfase. Modellen eksponeres for den oppgave-spesifikke merket datasett, og den standard treningprosessen optimaliserer hele modellen for den datafordelingen.

Dette tillater modellen å gjøre mer omfattende justeringer og tilpasse seg holistisk til mål-oppgaven eller domenet. Likevel, full finjustering har noen ulemper:

Det krever betydelige beregningsressurser og tid til å trene, likt den forhåndstreiningsfasen.
Lagringskravene er høye, ettersom du må opprettholde en separat finjustert kopi av modellen for hver oppgave.
Det finnes en risiko for “katastrofalt glemming”, hvor finjustering forårsaker at modellen mister noen generelle evner lært under forhåndstrening.

Til tross for disse begrensningene, forblir full finjustering en kraftfull og bredt brukt teknikk når ressurser tillater det og mål-oppgaven avviker betydelig fra generelt språk.

2) Effektive finjusterings-metoder

For å overvinne de beregningsmessige utfordringene med full finjustering, har forskere utviklet effektive strategier som bare oppdaterer en liten delmengde av modellens parametre under finjustering. Disse parametriske effektive teknikkene slår en balanse mellom spesialisering og reduksjon av ressurkskrav.

Noen populære effektive finjusterings-metoder inkluderer:

Prefix-Tuning: Her introduseres en liten mengde oppgave-spesifikke vektorer eller “prefix” som treines for å kondisjonere den forhåndstreinete modellens oppmerksomhet for mål-oppgaven. Bare disse prefixene oppdateres under finjustering.

LoRA (Low-Rank Adaptation): LoRA injiserer trenebare lav-rank-matriser i hver lag av den forhåndstreinete modellen under finjustering. Disse små-rank-justeringer hjelper med å spesialisere modellen med langt færre trenebare parametre enn full finjustering.

Ja, jeg kan gi en detaljert forklaring av LoRA (Low-Rank Adaptation) sammen med den matematiske formuleringen og kode-eksempler. LoRA er en populær parameter-effektiv finjusterings-teknikk som har fått betydelig oppmerksomhet i feltet av stor språkmodell-tilpasning.

Hva er LoRA?

LoRA er en finjusterings-metode som introduserer en liten mengde trenebare parametre til den forhåndstreinete LLM-en, som tillater effektiv tilpasning til nedstrøms-oppgaver samtidig som den største delen av den opprinnelige modellens kunnskap bevares. I stedet for å finjustere alle parameterne til LLM-en, injiserer LoRA oppgave-spesifikke lav-rank-matriser i modellens lag, og muliggjør betydelige beregnings- og minnes-besparelser under finjusteringsprosessen.

Matematisk formulering

LoRA (Low-Rank Adaptation) er en finjusterings-metode for store språkmodeller som introduserer en lav-rank-oppdatering til vekt-matrisene. For en vekt-matrise $W_{0} \in R^{d \times k}$ , LoRA adderer en lav-rank-matrise $B A$ , med $A \in R^{r \times k} og B \in R^{d \times r}, hvor r er rangen. Denne tilnærmingen reduserer betydelig antallet trenebare parametre, og muliggjør effektiv tilpasning til nedstrøms-oppgaver med minimalt beregningskraft.$

Den oppdaterte vekt-matrisen er gitt av $W = W_{0} + B \cdot A$ .

Denne lav-rank-oppdateringen kan tolkes som å modifisere den opprinnelige vekt-matrisen $W_{0}$ ved å addere en lav-rank-matrise $BA$. Den viktigste fordelen med denne formuleringen er at i stedet for å oppdatere alle $d \times k$ parametre i $W_{0}$, trenger LoRA bare å optimere $r \times (d + k)$ parametre i $A$ og $B$, og reduserer betydelig antallet trenebare parametre.

Her er et eksempel i Python som bruker peft-biblioteket for å anvende LoRA på en forhåndstreinet LLM for tekst-klassifisering:

&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;from&amp;lt;/span&amp;gt; transformers &amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;import&amp;lt;/span&amp;gt; AutoModelForSequenceClassification
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;from&amp;lt;/span&amp;gt; peft &amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;import&amp;lt;/span&amp;gt; get_peft_model&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;,&amp;lt;/span&amp;gt; LoraConfig&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;,&amp;lt;/span&amp;gt; TaskType
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;# Last inn forhåndstreinet modell&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;model &amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;=&amp;lt;/span&amp;gt; AutoModelForSequenceClassification&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;.&amp;lt;/span&amp;gt;from_pretrained&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;(&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&quot;bert-base-uncased&quot;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;,&amp;lt;/span&amp;gt; num_labels&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;=&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;2&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;)&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;# Definer LoRA-konfigurasjon&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;peft_config &amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;=&amp;lt;/span&amp;gt; LoraConfig&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;(&amp;lt;/span&amp;gt;task_type&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;=&amp;lt;/span&amp;gt;TaskType&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;.&amp;lt;/span&amp;gt;SEQ_CLS&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;, &amp;lt;/span&amp;gt;r&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;=&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;8&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;,&amp;lt;/span&amp;gt; &amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;# Rang av lav-rank-oppdatering&amp;lt;/span&amp;gt;
lora_alpha&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;=&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;16&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;,&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;# Skaleringsfaktor for lav-rank-oppdatering&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt; target_modules&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;=&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;[&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&quot;q_lin&quot;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;,&amp;lt;/span&amp;gt; &amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&quot;v_lin&quot;&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;]&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;,&amp;lt;/span&amp;gt; &amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;# Anvend LoRA på spørsmål- og verdi-lagene&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;)&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;# Opprett LoRA-aktivert modell&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;model &amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;=&amp;lt;/span&amp;gt; get_peft_model&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;(&amp;lt;/span&amp;gt;model&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;,&amp;lt;/span&amp;gt; peft_config&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;)&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;# Finjuster modellen med LoRA&amp;lt;/span&amp;gt;
&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div class=&quot;code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;code class=&quot;language-python&quot; data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;&amp;lt;span class=&quot;token&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;# ... (treningkode utelatt for korthet)&amp;lt;/span&amp;gt;&amp;lt;/code&amp;gt;&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;/div&amp;gt;
&amp;lt;div data-darkreader-inline-bgimage=&quot;&quot; data-darkreader-inline-bgcolor=&quot;&quot; data-darkreader-inline-color=&quot;&quot;&amp;gt;

I dette eksempelet laster vi inn en forhåndstreinet BERT-modell for sekvens-klassifisering og definerer en LoRA-konfigurasjon. Parameteren r spesifiserer rangen til lav-rank-oppdateringen, og lora_alpha er en skaleringsfaktor for oppdateringen. Parameteren target_modules indikerer hvilke lag av modellen som skal motta lav-rank-oppdateringer. Etter å ha opprettet LoRA-aktivert modell, kan vi gå videre med finjusteringsprosessen ved å bruke standard treningprosedyren.

Adapter-lag: Lignende LoRA, men i stedet for lav-rank-oppdateringer, settes tynne “adapter”-lag inn i hver transformer-blokk av den forhåndstreinete modellen. Bare parameterne til disse få nye kompakte lagene treines.

Prompt-tuning: Denne tilnærmingen holder den forhåndstreinete modellen fullstendig “frosset”. I stedet introduseres trenebare “prompt”-innebygninger som inndata for å aktivere modellens forhåndstreinete kunnskap for mål-oppgaven.

Disse effektive metoder kan gi opp til 100x beregnings-reduksjoner sammenlignet med full finjustering, samtidig som de oppnår konkurrerende ytelse på mange oppgaver. De reduserer også lagringsbehovene ved å unngå full modell-duplisering.

Likevel, deres ytelse kan ligge bak full finjustering for oppgaver som er svært forskjellige fra generelt språk eller krever mer holistisk spesialisering.

Finjusterings-prosessen

Uavhengig av finjusterings-strategien, følger den overordnede prosessen for å spesialisere en LLM en generell ramme:

Datasett-forberedelse: Du må skaffe eller opprette et merket datasett som kartlegger inndata (prompts) til ønskede utdata for din mål-oppgave. For tekst-genereringsoppgaver som sammenfatting, vil dette være inntekst til sammenfattet utgang.
Datasett-delning: Følgende beste praksis, deler du ditt merket datasett inn i trening, validering og testsett. Dette skiller data for modell-trening, hyperparameter-justering og sluttevaluering.
Hyperparameter-justering: Parametre som læringsrate, batch-størrelse og treningsskjema må justeres for mest effektiv finjustering på dine data. Dette involverer vanligvis et lite valideringsett.
Modell-trening: Ved å bruke de justerte hyperparameterne, kjører du finjusterings-optimiseringsprosessen på hele treningsettet til modellens ytelse på valideringsettet stopper å forbedre (tidlig stopp).
Evaluering: Vurdere den finjusterte modellens ytelse på det holdte-tilbake testsettet, ideal sett bestående av eksempler fra den virkelige verden for mål-oppgaven, for å estimere virkelige verden-ytelse.
Deployering og overvåking: Når tilfredsstillende, kan den finjusterte modellen deployeres for inferens på nye inndata. Det er viktig å overvåke dens ytelse og nøyaktighet over tid for konsept-drift.

Mens dette skisserer den overordnede prosessen, kan mange nyanser påvirke finjusterings-suksess for en bestemt LLM eller oppgave. Strategier som curriculum-læring, multi-oppgave finjustering og få-skudds-prompting kan ytterligere forbedre ytelsen.

I tillegg innebærer effektive finjusterings-metoder ekstra overveielser. For eksempel, krever LoRA teknikkene kondisjonering av den forhåndstreinete modellens utdata gjennom en kombineringslag. Prompt-tuning krever nøye designet prompts for å aktivere riktige atferd.

Avansert finjustering: Inkorporering av menneskelig tilbakemelding

Mens standard overvåket finjustering ved hjelp av merket datasett er effektiv, er en spennende grense å trene LLM-er direkte ved hjelp av menneskelig preferanse og tilbakemelding. Denne menneske-i-løkken tilnærmingen utnytter teknikkene fra forsterkning-læring:

PPO (Proximal Policy Optimization): Her behandles LLM-en som en forsterkning-læring-agent, med dens utdata som “handling”. En belønning-modell treines for å forutsi menneskelig vurdering eller kvalitetsskår for disse utdataene. PPO optimaliserer deretter LLM-en for å generere utdata som maksimerer belønning-modellens skår.

RLHF (Forsterkning-læring fra menneskelig tilbakemelding): Denne utvider PPO ved å inkorporere menneskelig tilbakemelding direkte i læringprosessen. I stedet for en fast belønning-modell, kommer belønningene fra iterative menneskelige evalueringer på LLM-ens utdata under finjustering.

Mens dette er beregningsmessig intensivt, tillater disse metoder å forme LLM-atferd mer presist basert på ønskede egenskaper evaluert av mennesker, ut over hva som kan fanges i et statisk datasett.

Selskaper som Anthropic brukte RLHF for å gi deres språkmodeller som Claude bedre sannhet, etikk og sikkerhetsbevissthet ut over bare oppgave-kompetanse.

Potensielle risikoer og begrensninger

Mens usedvanlig kraftfulle, er finjustering av LLM-er ikke uten risiko som må håndteres forsiktig:

Forsterket fordom: Hvis finjusteringsdataene inneholder samfunnsfordommer rundt kjønn, rase, alder eller andre attributter, kan modellen forsterke disse uønskede fordommene. Kuratere representativ og fritt-for-fordommer datasett er avgjørende.

Fakta-drift: Selv etter finjustering på høykvalitetsdata, kan språkmodeller “hallusinere” feilaktige fakta eller utdata som er inkonsistente med treningseksemplene over lengre samtaler eller prompts. Fakta-oppbevaringsmetoder kan være nødvendige.

Skalbarhets-utfordringer: Full finjustering av enorme modeller som GPT-3 krever enorme beregningsressurser som kan være uframkommelige for mange organisasjoner. Effektive finjusterings-metoder mildner delvis dette, men har kompromisser.

Katastrofalt glemming: Under full finjustering kan modeller oppleve katastrofalt glemming, hvor de mister noen generelle evner lært under forhåndstrening. Multi-oppgave-læring kan være nødvendig.

IP- og personvernsrisiko: Proprietær data brukt til finjustering kan lekke inn i offentlig utgitt språkmodell-utdata, og utgjør risiko. Differensialt personvern og informasjonshazard-mildringsteknikker er aktive forskningsområder.

Samlet sett, mens eksepsjonelt nyttig, er finjustering en nuansert prosess som krever omsorg rundt datakvalitet, identitets- og risikohåndtering, samt balansering av ytelse- og effisiens-avveininger basert på oppgavekrav.

Fremtiden: Språkmodell-tilpasning i stor skala

Ser fremover, vil fremgang i finjusterings- og modell-tilpasnings-teknikkene være avgjørende for å låse opp det fulle potensialet til store språkmodeller over diverse anvendelser og domener.

Mer effektive metoder som muliggjør finjustering av enda større modeller som PaLM med begrensede ressurser, kunne demokratisere tilgangen. Automatisering av datasett-oppbygnings-pipelines og prompt-ingeniørkunst kunne strømlinje-forme spesialisering.

Selv-veiledede teknikkene for å finjustere fra rådata uten merking, kunne åpne opp nye grenser. Og komposisjonelle tilnærminger for å kombinere finjusterte under-modeller trent på forskjellige oppgaver eller data, kunne tillate konstruksjon av høyt tilpassede modeller på forespørsel.

Til slutt, ettersom LLM-er blir mer allment brukt, vil evnen til å tilpasse og spesialisere dem uhindret for hver tenkelig anvendelse, være avgjørende. Finjustering og relaterte modell-tilpasnings-strategier er avgjørende skritt i å realisere visjonen om store språkmodeller som fleksible, sikre og kraftfulle AI-verktøy som støtter menneskelige evner over hver enkelt domene og foretak.

Aayush Mittal, Mittal

Jeg har brukt de siste fem årene på å dykke ned i den fasiniserende verden av Maskinlæring og Dypt Læring. Min lidenskap og ekspertise har ledet meg til å bidra til over 50 ulike programvareprosjekter, med særlig fokus på AI/ML. Min pågående nysgjørhet har også trukket meg mot Naturlig Språkbehandling, et felt jeg er ivrig etter å utforske videre.

Unite.AI