Trí tuệ nhân tạo
Hướng dẫn đầy đủ để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, LaMDA, PaLM và các loại khác đã gây bão trên toàn thế giới nhờ khả năng vượt trội trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống con người về nhiều chủ đề. Những mô hình này được đào tạo trước trên bộ dữ liệu khổng lồ bao gồm hàng tỷ từ từ internet, sách và các nguồn khác.
Giai đoạn tiền đào tạo này cung cấp cho các mô hình kiến thức tổng quát sâu rộng về ngôn ngữ, chủ đề, khả năng suy luận và thậm chí cả những thành kiến nhất định có trong dữ liệu đào tạo. Tuy nhiên, bất chấp bề rộng đáng kinh ngạc của chúng, các LLM được đào tạo trước này thiếu chuyên môn chuyên sâu cho các lĩnh vực hoặc nhiệm vụ cụ thể.
Đây là lúc cần tinh chỉnh - quá trình điều chỉnh LLM được đào tạo trước để trở nên vượt trội trong một ứng dụng hoặc trường hợp sử dụng cụ thể. Bằng cách đào tạo thêm mô hình trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho nhiệm vụ, chúng tôi có thể điều chỉnh các khả năng của nó để phù hợp với các sắc thái và yêu cầu của miền đó.
Tinh chỉnh tương tự như việc chuyển giao kiến thức sâu rộng của một nhà tổng quát có trình độ học vấn cao để tạo ra một chuyên gia về một lĩnh vực nhất định. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá những gì, tại sao và cách thức tinh chỉnh LLM.
Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn
Tinh chỉnh là gì?
Ở cốt lõi của nó, tinh chỉnh liên quan đến việc lấy một mô hình được đào tạo trước lớn và cập nhật các tham số của nó bằng giai đoạn đào tạo thứ hai trên tập dữ liệu phù hợp với nhiệm vụ hoặc miền mục tiêu của bạn. Điều này cho phép mô hình tìm hiểu và tiếp thu các sắc thái, mô hình và mục tiêu cụ thể cho khu vực hẹp hơn đó.
Trong khi quá trình đào tạo trước nắm bắt được khả năng hiểu ngôn ngữ rộng rãi từ kho văn bản khổng lồ và đa dạng, thì việc tinh chỉnh sẽ chuyên môn hóa năng lực chung đó. Nó giống như việc chọn một người đàn ông thời Phục hưng và đào tạo họ thành một chuyên gia trong ngành.
Các trọng số của mô hình được đào tạo trước, mã hóa kiến thức chung của nó, được sử dụng làm điểm bắt đầu hoặc khởi tạo cho quá trình tinh chỉnh. Sau đó, mô hình sẽ được đào tạo thêm, nhưng lần này là trên các ví dụ có liên quan trực tiếp đến ứng dụng cuối.
Bằng cách đưa mô hình vào phân phối dữ liệu chuyên biệt này và điều chỉnh các tham số mô hình cho phù hợp, chúng tôi làm cho LLM chính xác và hiệu quả hơn cho trường hợp sử dụng mục tiêu, đồng thời vẫn được hưởng lợi từ các khả năng được đào tạo trước rộng rãi làm nền tảng.
Tại sao phải tinh chỉnh LLM?
Có một số lý do chính khiến bạn muốn tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn:
- Tùy chỉnh tên miền: Mọi lĩnh vực, từ pháp lý, y học đến công nghệ phần mềm, đều có những quy ước ngôn ngữ, biệt ngữ và ngữ cảnh mang sắc thái riêng. Tinh chỉnh cho phép bạn tùy chỉnh mô hình chung để hiểu và tạo văn bản phù hợp với miền cụ thể.
- Chuyên môn hóa nhiệm vụ: LLM có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau như tóm tắt văn bản, dịch máy, trả lời câu hỏi, v.v. Chuyên môn hóa này giúp tăng hiệu suất thực hiện nhiệm vụ mục tiêu.
- Tuân thủ dữ liệu: Các ngành được quản lý chặt chẽ như chăm sóc sức khỏe và tài chính có yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu. Tinh chỉnh cho phép đào tạo LLM về dữ liệu tổ chức độc quyền đồng thời bảo vệ thông tin nhạy cảm.
- Dữ liệu được gắn nhãn hạn chế: Việc thu thập các tập dữ liệu có nhãn lớn cho các mô hình đào tạo từ đầu có thể là một thách thức. Tinh chỉnh cho phép đạt được hiệu suất tác vụ mạnh mẽ từ các ví dụ được giám sát hạn chế bằng cách tận dụng các khả năng của mô hình được đào tạo trước.
- Đang cập nhật mẫu: Khi dữ liệu mới có sẵn theo thời gian trong một miền, bạn có thể tinh chỉnh thêm các mô hình để kết hợp kiến thức và khả năng mới nhất.
- Giảm thiểu thành kiến: LLM có thể nhận ra những thành kiến xã hội từ dữ liệu rộng rãi trước khi đào tạo. Việc tinh chỉnh các tập dữ liệu được tuyển chọn có thể giúp giảm thiểu và khắc phục những thành kiến không mong muốn này.
Về bản chất, việc tinh chỉnh thu hẹp khoảng cách giữa một mô hình chung, rộng và các yêu cầu tập trung của một ứng dụng chuyên biệt. Nó nâng cao độ chính xác, an toàn và mức độ phù hợp của kết quả đầu ra của mô hình cho các trường hợp sử dụng được nhắm mục tiêu.
Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn
Sơ đồ được cung cấp phác thảo quá trình triển khai và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đặc biệt cho các ứng dụng doanh nghiệp. Ban đầu, một mô hình được đào tạo trước như T5 được cung cấp dữ liệu công ty có cấu trúc và không cấu trúc, có thể ở nhiều định dạng khác nhau như CSV hoặc JSON. Dữ liệu này trải qua các quy trình tinh chỉnh được giám sát, không giám sát hoặc chuyển giao, nâng cao mức độ phù hợp của mô hình với nhu cầu cụ thể của công ty.
Khi mô hình được tinh chỉnh với dữ liệu của công ty, trọng số của nó sẽ được cập nhật tương ứng. Sau đó, mô hình đã đào tạo sẽ lặp lại các chu kỳ đào tạo tiếp theo, liên tục cải thiện phản hồi của nó theo thời gian với dữ liệu mới của công ty. Quá trình này lặp đi lặp lại và năng động, với mô hình học tập và đào tạo lại để thích ứng với các mẫu dữ liệu đang phát triển.
Đầu ra của mô hình được đào tạo này—mã thông báo và phần nhúng đại diện cho các từ—sau đó được triển khai cho các ứng dụng doanh nghiệp khác nhau. Các ứng dụng này có thể bao gồm từ chatbot đến chăm sóc sức khỏe, mỗi ứng dụng đều yêu cầu mô hình phải hiểu và phản hồi các truy vấn cụ thể của ngành. Trong tài chính, các ứng dụng bao gồm phát hiện gian lận và phân tích mối đe dọa; trong chăm sóc sức khỏe, các mô hình có thể hỗ trợ giải đáp thắc mắc và chẩn đoán cho bệnh nhân.
Khả năng xử lý và phản hồi dữ liệu mới của công ty theo thời gian của mô hình được đào tạo đảm bảo rằng tiện ích của nó được duy trì và phát triển. Do đó, người dùng doanh nghiệp có thể tương tác với mô hình thông qua các ứng dụng, đặt câu hỏi và nhận được phản hồi đầy đủ phản ánh quá trình đào tạo và tinh chỉnh của mô hình trên dữ liệu theo miền cụ thể.
Cơ sở hạ tầng này hỗ trợ nhiều ứng dụng doanh nghiệp, thể hiện tính linh hoạt và khả năng thích ứng của LLM khi được triển khai và duy trì đúng cách trong bối cảnh kinh doanh.
Phương pháp tinh chỉnh
Có hai chiến lược chính khi tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn:
1) Tinh chỉnh mô hình đầy đủ
Trong phương pháp tinh chỉnh đầy đủ, tất cả các tham số (trọng số và độ lệch) của mô hình được huấn luyện trước sẽ được cập nhật trong giai đoạn huấn luyện thứ hai. Mô hình được hiển thị với tập dữ liệu được gắn nhãn dành riêng cho nhiệm vụ và quy trình đào tạo tiêu chuẩn sẽ tối ưu hóa toàn bộ mô hình để phân phối dữ liệu đó.
Điều này cho phép mô hình thực hiện các điều chỉnh toàn diện hơn và thích ứng toàn diện với nhiệm vụ hoặc miền mục tiêu. Tuy nhiên, tinh chỉnh đầy đủ có một số nhược điểm:
- Nó đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể và thời gian để đào tạo, tương tự như giai đoạn tiền đào tạo.
- Yêu cầu về bộ nhớ rất cao vì bạn cần duy trì một bản sao mô hình đã được tinh chỉnh riêng biệt cho từng tác vụ.
- Có nguy cơ “quên thảm khốc”, trong đó việc tinh chỉnh khiến mô hình mất đi một số khả năng chung đã học được trong quá trình đào tạo trước.
Bất chấp những hạn chế này, tinh chỉnh đầy đủ vẫn là một kỹ thuật mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi khi nguồn lực cho phép và nhiệm vụ mục tiêu khác biệt đáng kể so với ngôn ngữ chung.
2) Phương pháp tinh chỉnh hiệu quả
Để vượt qua những thách thức tính toán của quá trình tinh chỉnh hoàn toàn, các nhà nghiên cứu đã phát triển các chiến lược hiệu quả chỉ cập nhật một tập hợp con nhỏ các tham số của mô hình trong quá trình tinh chỉnh. Những kỹ thuật hiệu quả về mặt tham số này tạo ra sự cân bằng giữa chuyên môn hóa và giảm thiểu yêu cầu về nguồn lực.
Một số phương pháp tinh chỉnh hiệu quả phổ biến bao gồm:
Điều chỉnh tiền tố: Tại đây, một số lượng nhỏ vectơ hoặc “tiền tố” dành riêng cho nhiệm vụ được giới thiệu và huấn luyện để tạo điều kiện cho mô hình được huấn luyện trước chú ý đến nhiệm vụ mục tiêu. Chỉ những tiền tố này mới được cập nhật trong quá trình tinh chỉnh.
LoRA (Thích ứng cấp thấp): LoRA đưa các ma trận cấp thấp có thể huấn luyện được vào từng lớp của mô hình được huấn luyện trước trong quá trình tinh chỉnh. Những điều chỉnh thứ hạng nhỏ này giúp chuyên môn hóa mô hình với ít tham số có thể huấn luyện hơn nhiều so với việc tinh chỉnh hoàn toàn.
Chắc chắn, tôi có thể cung cấp giải thích chi tiết về LoRA (Thích ứng cấp thấp) cùng với công thức toán học và ví dụ mã. LoRA là một kỹ thuật tinh chỉnh tham số hiệu quả (PEFT) phổ biến đã đạt được sức hút đáng kể trong lĩnh vực thích ứng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
LoRA là gì?
LoRA là một phương pháp tinh chỉnh đưa một số lượng nhỏ tham số có thể huấn luyện vào LLM được huấn luyện trước, cho phép thích ứng hiệu quả với các tác vụ tiếp theo trong khi vẫn bảo toàn phần lớn kiến thức của mô hình ban đầu. Thay vì tinh chỉnh tất cả các tham số của LLM, LoRA đưa các ma trận cấp thấp dành riêng cho nhiệm vụ vào các lớp của mô hình, cho phép tiết kiệm bộ nhớ và tính toán đáng kể trong quá trình tinh chỉnh.
Công thức toán học
LoRA (Thích ứng thứ hạng thấp) là một phương pháp tinh chỉnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giới thiệu bản cập nhật thứ hạng thấp cho ma trận trọng số. Đối với ma trận trọng số 0∈, LoRA thêm ma trận cấp thấp , với và , Nơi là thứ hạng. Cách tiếp cận này làm giảm đáng kể số lượng tham số có thể huấn luyện, cho phép thích ứng hiệu quả với các tác vụ tiếp theo với nguồn lực tính toán tối thiểu. Ma trận trọng số cập nhật được đưa ra bởi .
Bản cập nhật thứ hạng thấp này có thể được hiểu là sửa đổi ma trận trọng số ban đầu $W_{0}$ bằng cách thêm ma trận thứ hạng thấp $BA$. Ưu điểm chính của công thức này là thay vì cập nhật tất cả tham số $d \times k$ trong $W_{0}$, LoRA chỉ cần tối ưu hóa tham số $r \times (d + k)$ trong $A$ và $B $, giảm đáng kể số lượng tham số có thể huấn luyện.
Đây là một ví dụ bằng Python sử dụng peft thư viện để áp dụng LoRA cho LLM được đào tạo trước để phân loại văn bản:
</div> <div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><span class="token" data-darkreader-inline-color="">from</span> transformers <span class="token" data-darkreader-inline-color="">import</span> AutoModelForSequenceClassification </code></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><span class="token" data-darkreader-inline-color="">from</span> peft <span class="token" data-darkreader-inline-color="">import</span> get_peft_model<span class="token" data-darkreader-inline-color="">,</span> LoraConfig<span class="token" data-darkreader-inline-color="">,</span> TaskType </code></div> <div data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><span class="token" data-darkreader-inline-color=""># Load pre-trained model</span> </code></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color="">model <span class="token" data-darkreader-inline-color="">=</span> AutoModelForSequenceClassification<span class="token" data-darkreader-inline-color="">.</span>from_pretrained<span class="token" data-darkreader-inline-color="">(</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">"bert-base-uncased"</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">,</span> num_labels<span class="token" data-darkreader-inline-color="">=</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">2</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">)</span> </code></div> <div data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><span class="token" data-darkreader-inline-color=""># Define LoRA configuration</span> </code></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color="">peft_config <span class="token" data-darkreader-inline-color="">=</span> LoraConfig<span class="token" data-darkreader-inline-color="">(</span>task_type<span class="token" data-darkreader-inline-color="">=</span>TaskType<span class="token" data-darkreader-inline-color="">.</span>SEQ_CLS<span class="token" data-darkreader-inline-color="">, </span>r<span class="token" data-darkreader-inline-color="">=</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">8</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">,</span> <span class="token" data-darkreader-inline-color=""># Rank of the low-rank update</span> lora_alpha<span class="token" data-darkreader-inline-color="">=</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">16</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">,</span></code><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><span class="token" data-darkreader-inline-color=""># Scaling factor for the low-rank update</span> </code></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""> target_modules<span class="token" data-darkreader-inline-color="">=</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">[</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">"q_lin"</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">,</span> <span class="token" data-darkreader-inline-color="">"v_lin"</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">]</span><span class="token" data-darkreader-inline-color="">,</span> <span class="token" data-darkreader-inline-color=""># Apply LoRA to the query and value layers</span> <span class="token" data-darkreader-inline-color="">)</span> </code></div> <div data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><span class="token" data-darkreader-inline-color=""># Create the LoRA-enabled model</span> </code></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color="">model <span class="token" data-darkreader-inline-color="">=</span> get_peft_model<span class="token" data-darkreader-inline-color="">(</span>model<span class="token" data-darkreader-inline-color="">,</span> peft_config<span class="token" data-darkreader-inline-color="">)</span> </code></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><span class="token" data-darkreader-inline-color=""># Fine-tune the model with LoRA</span> </code></div> <div data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""></div> <div class="code-block__code !my-0 !rounded-t-lg !text-sm !leading-relaxed" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><code class="language-python" data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color=""><span class="token" data-darkreader-inline-color=""># ... (training code omitted for brevity)</span></code></div> </div> <div data-darkreader-inline-bgimage="" data-darkreader-inline-bgcolor="" data-darkreader-inline-color="">
Trong ví dụ này, chúng tôi tải mô hình BERT được đào tạo trước để phân loại trình tự và xác định cấu hình LoRA. Các r tham số chỉ định thứ hạng của bản cập nhật xếp hạng thấp và lora_alpha là một hệ số mở rộng cho bản cập nhật. Các target_modules tham số cho biết lớp nào của mô hình sẽ nhận được các bản cập nhật xếp hạng thấp. Sau khi tạo mô hình hỗ trợ LoRA, chúng ta có thể tiến hành quá trình tinh chỉnh bằng quy trình đào tạo tiêu chuẩn.
Lớp bộ điều hợp: Tương tự như LoRA, nhưng thay vì cập nhật thứ hạng thấp, các lớp “adapter” mỏng được chèn vào trong mỗi khối biến áp của mô hình được đào tạo trước. Chỉ có các tham số của một số lớp nhỏ gọn mới này được đào tạo.
Điều chỉnh nhanh chóng: Cách tiếp cận này giữ cho mô hình được đào tạo trước bị đóng băng hoàn toàn. Thay vào đó, các phần nhúng “nhắc nhở” có thể đào tạo được được đưa vào làm đầu vào để kích hoạt kiến thức được đào tạo trước của mô hình cho nhiệm vụ mục tiêu.
Những phương pháp hiệu quả này có thể giúp giảm khả năng tính toán lên tới 100 lần so với tinh chỉnh hoàn toàn, trong khi vẫn đạt được hiệu suất cạnh tranh trong nhiều tác vụ. Chúng cũng giảm nhu cầu lưu trữ bằng cách tránh sao chép mô hình đầy đủ.
Tuy nhiên, hiệu suất của chúng có thể tụt hậu so với khả năng tinh chỉnh hoàn toàn cho các nhiệm vụ rất khác so với ngôn ngữ chung hoặc yêu cầu chuyên môn hóa toàn diện hơn.
Quá trình tinh chỉnh
Bất kể chiến lược tinh chỉnh là gì, quy trình tổng thể để chuyên môn hóa LLM đều tuân theo một khuôn khổ chung:
- Chuẩn bị tập dữ liệu: Bạn sẽ cần lấy hoặc tạo một tập dữ liệu có gắn nhãn để ánh xạ đầu vào (lời nhắc) tới đầu ra mong muốn cho nhiệm vụ mục tiêu của bạn. Đối với các tác vụ tạo văn bản như tóm tắt, đây sẽ là văn bản đầu vào cho các cặp đầu ra được tóm tắt.
- Tách tập dữ liệu: Thực hiện theo các phương pháp hay nhất, hãy chia tập dữ liệu được gắn nhãn của bạn thành tập huấn luyện, tập xác thực và tập kiểm tra. Điều này phân tách dữ liệu để đào tạo mô hình, điều chỉnh siêu tham số và đánh giá cuối cùng.
- Điều chỉnh siêu tham số: Các thông số như tốc độ học, quy mô lô và lịch đào tạo cần được điều chỉnh để tinh chỉnh dữ liệu của bạn hiệu quả nhất. Điều này thường liên quan đến một bộ xác nhận nhỏ.
- Đào tạo người mẫu: Sử dụng siêu tham số đã điều chỉnh, chạy quy trình tối ưu hóa tinh chỉnh trên tập huấn luyện đầy đủ cho đến khi hiệu suất của mô hình trên tập xác thực ngừng cải thiện (dừng sớm).
- Đánh giá: Đánh giá hiệu suất của mô hình đã tinh chỉnh trên bộ thử nghiệm được tổ chức, lý tưởng nhất là bao gồm các ví dụ thực tế cho trường hợp sử dụng mục tiêu, để ước tính hiệu quả trong thế giới thực.
- Triển khai và giám sát: Sau khi đạt yêu cầu, mô hình tinh chỉnh có thể được triển khai để suy luận về các đầu vào mới. Điều quan trọng là phải theo dõi hiệu suất và độ chính xác của nó theo thời gian để phát hiện sự sai lệch về khái niệm.
Mặc dù điều này phác thảo quy trình tổng thể, nhưng nhiều sắc thái có thể ảnh hưởng đến sự thành công của việc tinh chỉnh cho một LLM hoặc nhiệm vụ cụ thể. Các chiến lược như học theo chương trình giảng dạy, tinh chỉnh nhiều tác vụ và nhắc nhở vài lần có thể nâng cao hiệu suất hơn nữa.
Ngoài ra, các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả còn đòi hỏi phải cân nhắc thêm. Ví dụ: LoRA yêu cầu các kỹ thuật như điều chỉnh đầu ra của mô hình được đào tạo trước thông qua lớp kết hợp. Điều chỉnh kịp thời cần có những lời nhắc được thiết kế cẩn thận để kích hoạt các hành vi phù hợp.
Tinh chỉnh nâng cao: Kết hợp phản hồi của con người
Mặc dù việc tinh chỉnh có giám sát tiêu chuẩn bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu được gắn nhãn có hiệu quả, nhưng một điều thú vị là đào tạo LLM trực tiếp bằng cách sử dụng sở thích và phản hồi của con người. Cách tiếp cận con người trong vòng lặp này tận dụng các kỹ thuật từ học tăng cường:
PPO (Tối ưu hóa chính sách gần): Ở đây, LLM được coi như một tác nhân học tăng cường, với đầu ra của nó là “hành động”. Một mô hình khen thưởng được đào tạo để dự đoán xếp hạng của con người hoặc điểm chất lượng cho những kết quả đầu ra này. PPO sau đó tối ưu hóa LLM để tạo ra kết quả đầu ra tối đa hóa điểm số của mô hình phần thưởng.
RLHF (Học tăng cường từ phản hồi của con người): Điều này mở rộng PPO bằng cách kết hợp trực tiếp phản hồi của con người vào quá trình học tập. Thay vì mô hình phần thưởng cố định, phần thưởng đến từ các đánh giá lặp đi lặp lại của con người về kết quả đầu ra của LLM trong quá trình tinh chỉnh.
Mặc dù cần tính toán chuyên sâu nhưng các phương pháp này cho phép tạo khuôn hành vi LLM chính xác hơn dựa trên các đặc điểm mong muốn được con người đánh giá, vượt xa những gì có thể ghi lại trong tập dữ liệu tĩnh.
Các công ty như Anthropic đã sử dụng RLHF để truyền tải các mô hình ngôn ngữ của họ như Claude với tính trung thực, đạo đức và nhận thức về an toàn được cải thiện ngoài năng lực thực hiện nhiệm vụ.
Rủi ro và hạn chế tiềm ẩn
Mặc dù LLM tinh chỉnh vô cùng mạnh mẽ nhưng không phải không có rủi ro cần được quản lý cẩn thận:
Khuếch đại thiên vị: Nếu dữ liệu tinh chỉnh chứa những thành kiến xã hội xung quanh giới tính, chủng tộc, tuổi tác hoặc các thuộc tính khác, thì mô hình có thể khuếch đại những thành kiến không mong muốn này. Việc quản lý các bộ dữ liệu đại diện và không thiên vị là rất quan trọng.
Trôi thực tế: Ngay cả sau khi tinh chỉnh dữ liệu chất lượng cao, các mô hình ngôn ngữ vẫn có thể “gây ảo giác” về các sự kiện hoặc kết quả không chính xác không phù hợp với các ví dụ đào tạo trong các đoạn hội thoại hoặc lời nhắc dài hơn. Phương pháp truy xuất thực tế có thể cần thiết.
Thách thức về khả năng mở rộng: Việc tinh chỉnh hoàn toàn các mô hình khổng lồ như GPT-3 đòi hỏi tài nguyên tính toán khổng lồ mà nhiều tổ chức có thể không thực hiện được. Việc tinh chỉnh hiệu quả sẽ giảm thiểu một phần điều này nhưng cũng có những đánh đổi.
Sự lãng quên thảm khốc: Trong quá trình tinh chỉnh hoàn toàn, người mẫu có thể gặp phải tình trạng quên nghiêm trọng, khiến họ mất đi một số khả năng chung đã học được trong quá trình đào tạo trước. Học tập đa nhiệm có thể cần thiết.
Rủi ro về IP và quyền riêng tư: Dữ liệu độc quyền được sử dụng để tinh chỉnh có thể rò rỉ vào kết quả đầu ra của mô hình ngôn ngữ được phát hành công khai, gây ra rủi ro. Các kỹ thuật giảm thiểu rủi ro thông tin và quyền riêng tư khác biệt là những lĩnh vực nghiên cứu tích cực.
Nhìn chung, mặc dù đặc biệt hữu ích nhưng việc tinh chỉnh là một quá trình phức tạp đòi hỏi phải quan tâm đến chất lượng dữ liệu, cân nhắc danh tính, giảm thiểu rủi ro và cân bằng sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả dựa trên các yêu cầu của trường hợp sử dụng.
Tương lai: Tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ ở quy mô lớn
Nhìn về phía trước, những tiến bộ trong kỹ thuật tinh chỉnh và thích ứng mô hình sẽ rất quan trọng để khai thác toàn bộ tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trên các ứng dụng và lĩnh vực đa dạng.
Các phương pháp hiệu quả hơn cho phép tinh chỉnh các mô hình lớn hơn như PaLM với nguồn lực hạn chế có thể dân chủ hóa quyền truy cập. Tự động hóa quy trình tạo tập dữ liệu và kỹ thuật nhanh chóng có thể hợp lý hóa quá trình chuyên môn hóa.
Các kỹ thuật tự giám sát để tinh chỉnh dữ liệu thô không có nhãn có thể mở ra những giới hạn mới. Và các phương pháp tiếp cận tổng hợp để kết hợp các mô hình con tinh chỉnh được huấn luyện dựa trên các nhiệm vụ hoặc dữ liệu khác nhau có thể cho phép xây dựng các mô hình có tính tùy chỉnh cao theo yêu cầu.
Cuối cùng, khi LLM trở nên phổ biến hơn, khả năng tùy chỉnh và chuyên môn hóa chúng một cách liền mạch cho mọi trường hợp sử dụng có thể hình dung được sẽ rất quan trọng. Các chiến lược tinh chỉnh và thích ứng mô hình liên quan là những bước then chốt trong việc hiện thực hóa tầm nhìn của các mô hình ngôn ngữ lớn như những trợ lý AI linh hoạt, an toàn và mạnh mẽ, giúp nâng cao năng lực của con người trên mọi lĩnh vực và nỗ lực.
