Um Guia Completo para Afinar Modelos de Linguagem Grande

Modelos de linguagem grande (LLMs) como GPT-4, LaMDA, PaLM e outros conquistaram o mundo com sua notável capacidade de entender e gerar texto semelhante ao humano em uma ampla gama de tópicos. Esses modelos são pré-treinados em conjuntos de dados massivos que compreendem bilhões de palavras da internet, livros e outras fontes.

Essa fase de pré-treinamento infunde nos modelos um conhecimento geral extensivo sobre linguagem, tópicos, habilidades de raciocínio e até mesmo certos vieses presentes nos dados de treinamento. No entanto, apesar de sua incrível amplitude, esses LLMs pré-treinados carecem de especialização para domínios ou tarefas específicos.

É aqui que entra o ajuste fino – o processo de adaptar um LLM pré-treinado para excelar em uma aplicação ou caso de uso específico. Ao treinar o modelo ainda mais em um conjunto de dados menor e específico da tarefa, podemos ajustar suas capacidades para alinhar com as nuances e requisitos desse domínio.

O ajuste fino é análogo à transferência do conhecimento amplo de um generalista altamente educado para criar um especialista em matéria específica especializado em um determinado campo. Neste guia, exploraremos os o quê, por quê e como do ajuste fino de LLMs.

Ajuste Fino de Modelos de Linguagem Grande

O que é Ajuste Fino?

Em sua essência, ajuste fino envolve pegar um modelo grande pré-treinado e atualizar seus parâmetros usando uma segunda fase de treinamento em um conjunto de dados personalizado para a tarefa ou domínio alvo. Isso permite que o modelo aprenda e internalize as nuances, padrões e objetivos específicos daquela área mais estreita.

Enquanto o pré-treinamento captura a compreensão geral da linguagem a partir de um enorme e diverso corpus de texto, o ajuste fino especializa essa competência geral. É semelhante a pegar um homem renascentista e moldá-lo em um especialista da indústria.

Os pesos do modelo pré-treinado, que codificam seu conhecimento geral, são usados como o ponto de partida ou inicialização para o processo de ajuste fino. O modelo é então treinado ainda mais, mas desta vez em exemplos diretamente relevantes para a aplicação final.

Ao expor o modelo a essa distribuição de dados especializada e ajustar os parâmetros do modelo de acordo, tornamos o LLM mais preciso e eficaz para o caso de uso alvo, enquanto ainda nos beneficiamos das capacidades pré-treinadas como base.

Por que Ajustar LLMs?

Existem várias razões principais pelas quais você pode desejar ajustar um modelo de linguagem grande:

1. Customização de Domínio: Cada campo, desde jurídico até medicina e engenharia de software, tem suas próprias convenções linguísticas nuanciadas, jargão e contextos. O ajuste fino permite personalizar um modelo geral para entender e produzir texto personalizado para o domínio específico.
2. Especialização de Tarefa: LLMs podem ser ajustados para várias tarefas de processamento de linguagem natural, como resumo de texto, tradução automática, resposta a perguntas, etc. Essa especialização aumenta o desempenho na tarefa alvo.
3. Conformidade de Dados: Indústrias altamente regulamentadas, como saúde e finanças, têm requisitos estritos de privacidade de dados. O ajuste fino permite treinar LLMs em dados organizacionais proprietários, protegendo informações sensíveis.
4. Dados Rotulados Limitados: Obter conjuntos de dados grandes e rotulados para treinar modelos do zero pode ser desafiador. O ajuste fino permite alcançar um desempenho de tarefa forte a partir de exemplos supervisionados limitados, aproveitando as capacidades do modelo pré-treinado.
5. Atualização do Modelo: À medida que novos dados se tornam disponíveis ao longo do tempo em um domínio, você pode ajustar os modelos ainda mais para incorporar os conhecimentos e capacidades mais recentes.
6. Mitigação de Vieses: LLMs podem capturar vieses sociais de dados de pré-treinamento amplos. O ajuste fino em conjuntos de dados curados pode ajudar a reduzir e corrigir esses vieses indesejáveis.

Em essência, o ajuste fino ponteia a lacuna entre um modelo geral, amplo, e os requisitos focados de uma aplicação especializada. Ele melhora a precisão, segurança e relevância das saídas do modelo para casos de uso direcionados.

Ajuste Fino de Modelos de Linguagem Grande

O diagrama fornecido descreve o processo de implementação e utilização de modelos de linguagem grande (LLMs), especificamente para aplicações empresariais. Inicialmente, um modelo pré-treinado como o T5 é alimentado com dados estruturados e não estruturados da empresa, que podem vir em vários formatos, como CSV ou JSON. Esses dados passam por processos de ajuste fino supervisionados, não supervisionados ou de transferência, melhorando a relevância do modelo para as necessidades específicas da empresa.

Uma vez que o modelo é ajustado com os dados da empresa, seus pesos são atualizados de acordo. O modelo treinado então itera por ciclos de treinamento adicionais, melhorando continuamente suas respostas ao longo do tempo com novos dados da empresa. O processo é iterativo e dinâmico, com o modelo aprendendo e retreinando para se adaptar a padrões de dados em evolução.

A saída desse modelo treinado – tokens e embeddings que representam palavras – é então implantada para várias aplicações empresariais. Essas aplicações podem variar desde chatbots até saúde, cada uma exigindo que o modelo entenda e responda a consultas específicas da indústria. Na área financeira, as aplicações incluem detecção de fraude e análise de ameaças; na saúde, os modelos podem ajudar com consultas de pacientes e diagnósticos.

A capacidade do modelo treinado de processar e responder a novos dados da empresa ao longo do tempo assegura que sua utilidade seja sustentada e cresça. Como resultado, os usuários empresariais podem interagir com o modelo por meio de aplicações, fazendo perguntas e recebendo respostas informadas que refletem o treinamento e o ajuste fino do modelo em dados específicos do domínio.

Essa infraestrutura suporta uma ampla gama de aplicações empresariais, demonstrando a versatilidade e adaptabilidade dos LLMs quando implementados e mantidos corretamente dentro de um contexto empresarial.

Abordagens de Ajuste Fino

Existem duas estratégias principais quando se trata de ajustar modelos de linguagem grande:

1) Ajuste Fino de Modelo Completo

Na abordagem de ajuste fino completo, todos os parâmetros (pesos e vieses) do modelo pré-treinado são atualizados durante a segunda fase de treinamento. O modelo é exposto ao conjunto de dados rotulado específico da tarefa, e o processo de treinamento padrão otimiza o modelo inteiro para essa distribuição de dados.

Isso permite que o modelo faça ajustes mais abrangentes e se adapte holisticamente à tarefa ou domínio alvo. No entanto, o ajuste fino completo tem algumas desvantagens:

• Requer recursos computacionais significativos e tempo para treinar, semelhante à fase de pré-treinamento.
• Os requisitos de armazenamento são altos, pois é necessário manter uma cópia separada do modelo ajustado para cada tarefa.
• Há um risco de “esquecimento catastrófico”, onde o ajuste fino causa o modelo a perder algumas capacidades gerais aprendidas durante o pré-treinamento.

Apesar dessas limitações, o ajuste fino completo permanece uma técnica poderosa e amplamente utilizada quando os recursos permitem e a tarefa alvo diverge significativamente da linguagem geral.

2) Métodos de Ajuste Fino Eficientes

Para superar os desafios computacionais do ajuste fino completo, os pesquisadores desenvolveram estratégias eficientes que atualizam apenas um pequeno subconjunto dos parâmetros do modelo durante o ajuste fino. Essas técnicas parametricamente eficientes equilibram especialização e redução de requisitos de recursos.

Alguns métodos de ajuste fino eficientes populares incluem:

Ajuste de Prefixo: Aqui, um pequeno número de vetores ou “prefixos” específicos da tarefa são introduzidos e treinados para condicionar a atenção do modelo pré-treinado para a tarefa alvo. Apenas esses prefixos são atualizados durante o ajuste fino.

LoRA (Adaptação de Baixa Classificação): LoRA injeta matrizes de baixa classificação treináveis em cada camada do modelo pré-treinado durante o ajuste fino. Essas pequenas atualizações de classificação baixa ajudam a especializar o modelo com muito menos parâmetros treináveis do que o ajuste fino completo.

Claro, posso fornecer uma explicação detalhada da LoRA (Adaptação de Baixa Classificação) juntamente com a formulação matemática e exemplos de código. A LoRA é uma técnica de ajuste fino paramétrico (PEFT) popular que ganhou tração significativa no campo de adaptação de modelos de linguagem grande (LLM).

O que é LoRA?

A LoRA é um método de ajuste fino que introduz um pequeno número de parâmetros treináveis no LLM pré-treinado, permitindo uma adaptação eficiente a tarefas downstream enquanto preserva a maior parte do conhecimento original do modelo. Em vez de ajustar todos os parâmetros do LLM, a LoRA injeta matrizes de baixa classificação específicas da tarefa nas camadas do modelo, permitindo economias computacionais e de memória significativas durante o processo de ajuste fino.

Formulação Matemática

A LoRA (Adaptação de Baixa Classificação) é um método de ajuste fino para modelos de linguagem grande (LLMs) que introduz uma atualização de baixa classificação nas matrizes de peso. Para uma matriz de peso 0∈W0​∈Rd×k, a LoRA adiciona uma matriz de baixa classificação $BA$, com A∈Rr×k e B∈Rd×r, onde $r$ é a classificação. Essa abordagem reduz significativamente o número de parâmetros treináveis, permitindo uma adaptação eficiente a tarefas downstream com recursos computacionais mínimos. A matriz de peso atualizada é dada por W=W0​+B⋅A.

Essa atualização de baixa classificação pode ser interpretada como modificar a matriz de peso original $W_{0}$ adicionando uma matriz de baixa classificação $BA$. A principal vantagem dessa formulação é que, em vez de atualizar todos os $d \times k$ parâmetros em $W_{0}$, a LoRA precisa otimizar apenas $r \times (d + k)$ parâmetros em $A$ e $B$, reduzindo significativamente o número de parâmetros treináveis.

Aqui está um exemplo em Python usando a biblioteca peft para aplicar a LoRA a um LLM pré-treinado para classificação de texto:

from transformers import AutoModelForSequenceClassification


from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType


# Carregar modelo pré-treinado


model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)


# Definir configuração da LoRA


peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_CLS, r=8, # Classificação de sequência
lora_alpha=16, # Fator de escala para a atualização de baixa classificação
target_modules=["q_lin", "v_lin"], # Aplicar LoRA às camadas de consulta e valor
)


# Criar o modelo habilitado para LoRA


model = get_peft_model(model, peft_config)


# Ajuste fino do modelo com LoRA


# ... (código de treinamento omitido por brevidade)


Nesse exemplo, carregamos um modelo BERT pré-treinado para classificação de sequência e definimos uma configuração LoRA. O parâmetro r especifica a classificação da atualização de baixa classificação, e lora_alpha é um fator de escala para a atualização. O parâmetro target_modules indica quais camadas do modelo devem receber as atualizações de baixa classificação. Após criar o modelo habilitado para LoRA, podemos prosseguir com o processo de ajuste fino usando o procedimento de treinamento padrão.

Camadas de Adaptador: Semelhante à LoRA, mas em vez de atualizações de baixa classificação, camadas "adaptador" finas são inseridas dentro de cada bloco de transformador do modelo pré-treinado. Apenas os parâmetros dessas poucas camadas compactas são treinados.

Ajuste de Prompt: Essa abordagem mantém o modelo pré-treinado completamente congelado. Em vez disso, "prompt" embeddings treináveis são introduzidos como entrada para ativar o conhecimento pré-treinado do modelo para a tarefa alvo.

Esses métodos eficientes podem fornecer até 100x de redução de computação em comparação com o ajuste fino completo, enquanto ainda alcançam um desempenho competitivo em muitas tarefas. Eles também reduzem as necessidades de armazenamento, evitando a duplicação completa do modelo.

No entanto, seu desempenho pode ser inferior ao do ajuste fino completo para tarefas que são muito diferentes da linguagem geral ou que exigem uma especialização mais holística.

O Processo de Ajuste Fino

Independentemente da estratégia de ajuste fino, o processo geral para especializar um LLM segue um quadro geral:

1. Preparação do Conjunto de Dados: Você precisará obter ou criar um conjunto de dados rotulado que mapeie entradas (prompts) para saídas desejadas para a tarefa alvo. Para tarefas de geração de texto, como resumo, isso seria pares de texto de entrada e resumo de saída.
2. Divisão do Conjunto de Dados: Seguindo as melhores práticas, divida o conjunto de dados rotulado em conjuntos de treinamento, validação e teste. Isso separa os dados para treinamento do modelo, ajuste de hiperparâmetros e avaliação final.
3. Ajuste de Hiperparâmetros: Parâmetros como taxa de aprendizado, tamanho do lote e cronograma de treinamento precisam ser ajustados para o ajuste fino mais eficaz nos seus dados. Isso geralmente envolve um pequeno conjunto de validação.
4. Treinamento do Modelo: Usando os hiperparâmetros ajustados, execute o processo de otimização de ajuste fino no conjunto de dados de treinamento completo até que o desempenho do modelo no conjunto de validação pare de melhorar (parada antecipada).
5. Avaliação: Avalie o desempenho do modelo ajustado no conjunto de teste separado, idealmente composto por exemplos do mundo real para o caso de uso alvo, para estimar a eficácia no mundo real.
6. Implantação e Monitoramento: Uma vez satisfatório, o modelo ajustado pode ser implantado para inferência em novas entradas. É crucial monitorar seu desempenho e precisão ao longo do tempo para deriva de conceito.

Embora isso descreva o processo geral, muitas nuances podem impactar o sucesso do ajuste fino para um LLM ou tarefa específica. Estratégias como aprendizado de currículo, ajuste fino de múltiplas tarefas e prompt de poucos disparos podem aumentar ainda mais o desempenho.

Além disso, métodos de ajuste fino eficientes envolvem considerações extras. Por exemplo, a LoRA exige técnicas como condicionar as saídas do modelo pré-treinado por meio de uma camada de combinação. O ajuste de prompt precisa de prompts cuidadosamente projetados para ativar os comportamentos certos.

Ajuste Fino Avançado: Incorporando Feedback Humano

Enquanto o ajuste fino supervisionado padrão usando conjuntos de dados rotulados é eficaz, uma fronteira emocionante é treinar LLMs diretamente usando preferências e feedback humanos. Essa abordagem de "humano no loop" aproveita técnicas de aprendizado por reforço:

PPO (Otimização de Política Próxima): Aqui, o LLM é tratado como um agente de aprendizado por reforço, com suas saídas sendo "ações". Um modelo de recompensa é treinado para prever classificações ou pontuações de qualidade humanas para essas saídas. O PPO então otimiza o LLM para gerar saídas que maximizam as pontuações do modelo de recompensa.

RLHF (Aprendizado por Reforço a Partir de Feedback Humano): Essa abordagem estende o PPO incorporando feedback humano diretamente no processo de aprendizado. Em vez de um modelo de recompensa fixo, as recompensas vêm de avaliações humanas iterativas nas saídas do LLM durante o ajuste fino.

Embora computacionalmente intensivo, esses métodos permitem moldar o comportamento do LLM com mais precisão com base em características desejadas avaliadas por humanos, além do que pode ser capturado em um conjunto de dados estático.

Empresas como a Anthropic usaram o RLHF para infundir seus modelos de linguagem, como o Claude, com melhor veracidade, ética e consciência de segurança além da mera competência na tarefa.

Riscos e Limitações Potenciais

Embora imensamente poderosos, ajustar LLMs não está isento de riscos que devem ser cuidadosamente gerenciados:

Amplificação de Vieses: Se os dados de ajuste fino contêm vieses sociais em torno de gênero, raça, idade ou outros atributos, o modelo pode amplificar esses vieses indesejáveis. Curar conjuntos de dados representativos e sem vieses é crucial.

Deriva Factual: Mesmo após o ajuste fino em dados de alta qualidade, os modelos de linguagem podem "alucinar" fatos incorretos ou saídas inconsistentes com os exemplos de treinamento ao longo de conversas ou prompts mais longos. Métodos de recuperação de fatos podem ser necessários.

Desafios de Escalabilidade: O ajuste fino completo de modelos enormes como o GPT-3 exige recursos computacionais imensos que podem ser inatingíveis para muitas organizações. O ajuste fino eficiente mitiga parcialmente isso, mas tem trade-offs.

Esquecimento Catastrófico: Durante o ajuste fino completo, os modelos podem experimentar esquecimento catastrófico, onde perdem algumas capacidades gerais aprendidas durante o pré-treinamento. Aprendizado de múltiplas tarefas pode ser necessário.

Riscos de IP e Privacidade: Dados proprietários usados para ajuste fino podem vazar para saídas de modelos de linguagem públicas, apresentando riscos. Técnicas de privacidade diferencial e mitigação de riscos de informação são áreas de pesquisa ativas.

No geral, embora excepcionalmente úteis, o ajuste fino é um processo nuances que requer cuidado em torno da qualidade dos dados, considerações de identidade, mitigação de riscos e equilíbrio de trade-offs de desempenho-eficiência com base nos requisitos do caso de uso.

O Futuro: Customização de Modelos de Linguagem em Escala

Olhando para o futuro, avanços em técnicas de ajuste fino e adaptação de modelos serão cruciais para desbloquear o potencial completo dos modelos de linguagem grande em aplicações e domínios diversos.

Métodos mais eficientes que permitam ajustar modelos ainda maiores, como o PaLM, com recursos limitados, poderiam democratizar o acesso. Pipelines de criação de conjuntos de dados automatizados e engenharia de prompts poderiam agilizar a especialização.

Técnicas de auto-supervisão para ajustar a partir de dados brutos sem rótulos podem abrir novas fronteiras. E abordagens compostas para combinar submodelos ajustados para diferentes tarefas ou dados poderiam permitir a construção de modelos altamente personalizados sob demanda.

Em última análise, à medida que os LLMs se tornam mais ubíquos, a capacidade de personalizá-los e especializá-los de forma transparente para cada caso de uso concebível será crítica. O ajuste fino e as estratégias de adaptação de modelo relacionadas são etapas cruciais para realizar a visão de modelos de linguagem grande como assistentes de IA flexíveis, seguros e poderosos que ampliam as capacidades humanas em todos os domínios e empreendimentos.