Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) je inovativní přístup v oblasti umělé inteligence (AI) a zpracování přirozeného jazyka (NLP), který umožňuje přizpůsobovat velké předtrénované modely konkrétním úlohám úpravou pouze malé části jejich parametrů. Namísto přeškolování celého modelu, což bývá velmi náročné na výpočetní výkon i zdroje, PEFT cílí na ladění vybraných parametrů nebo přidání lehkých modulů do architektury modelu. Tato metoda výrazně snižuje výpočetní náklady, dobu tréninku i požadavky na úložiště, což umožňuje nasazovat velké jazykové modely (LLM) v celé řadě specializovaných aplikací.

Proč je Parameter-Efficient Fine-Tuning důležitý?

S tím, jak AI modely rostou do stále větších rozměrů a komplexity, tradiční přístup k fine-tuningu se stává méně praktickým. PEFT řeší tyto výzvy díky:

• Snížení výpočetních nároků: Laděním pouze zlomku parametrů modelu PEFT snižuje nároky na výpočetní výkon i paměť.
• Podpoře škálovatelnosti: Organizace mohou efektivně přizpůsobit velké modely více úlohám bez nutnosti rozsáhlých zdrojů.
• Zachování znalostí z předtrénování: Většina parametrů zůstává “zamražená”, což pomáhá udržet obecné znalosti modelu.
• Rychlejšímu nasazení: Zkrácená doba tréninku urychluje nasazení modelů v produkčním prostředí.
• Podpoře edge computingu: Umožňuje nasazení AI modelů na zařízeních s omezenými výpočetními možnostmi.

Jak Parameter-Efficient Fine-Tuning funguje?

PEFT zahrnuje několik technik navržených pro efektivní aktualizaci nebo rozšíření předtrénovaných modelů. Mezi hlavní metody patří:

1. Adaptéry

Přehled:

• Funkce: Adaptéry jsou malé neuronové sítě vkládané do vrstev předtrénovaného modelu.
• Provoz: Během ladění se aktualizují pouze parametry adaptérů, zatímco původní parametry modelu zůstávají neměnné.

Implementace:

• Struktura:
  • Down-Projection: Snížení dimenze (W_down).
  • Nelinearita: Aktivace (např. ReLU, GELU).
  • Up-Projection: Obnovení původní dimenze (W_up).

Výhody:

• Modularita: Jednoduché přidání či odebrání adaptérů pro různé úlohy.
• Efektivita: Výrazné snížení počtu trénovaných parametrů.
• Flexibilita: Podporuje multitasking výměnou adaptérů.

Příklad použití:

• Doménová adaptace: Globální firma chce, aby její jazykový model rozuměl regionálním výrazům. Přidáním adaptérů natrénovaných na regionálních datech lze model přizpůsobit bez přeškolování celého modelu.

2. Low-Rank Adaptation (LoRA)

Přehled:

• Funkce: Zavádí trénovatelné, nízkorozměrné matice k aproximaci aktualizací vah.
• Provoz: Rozkládá aktualizace vah na nižší dimenze.

Matematický základ:

• Aktualizace vah: ΔW = A × B^T
  • A a B jsou nízkorozměrné matice.
  • r, hodnost, je zvolena tak, aby r << d, kde d je původní dimenze.

Výhody:

• Redukce parametrů: Drasticky snižuje počet parametrů potřebných pro ladění.
• Paměťová úspornost: Menší paměťová náročnost při tréninku.
• Škálovatelnost: Vhodné i pro velmi velké modely.

Zvážení:

• Volba hodnosti: Důležité najít rovnováhu mezi výkonem a úsporou parametrů.

Příklad použití:

• Specializovaný překlad: Přizpůsobení obecného překladového modelu na specifickou doménu, např. právní dokumenty, pomocí ladění s LoRA.

3. Prefix Tuning

Přehled:

• Funkce: Přidává trénovatelné prefixové tokeny ke vstupům každé transformer vrstvy.
• Provoz: Ovlivňuje chování modelu úpravou mechanismu self-attention.

Mechanismus:

• Prefixy: Sekvence virtuálních tokenů optimalizovaných během tréninku.
• Vliv na self-attention: Prefixy ovlivňují projekce klíčů a hodnot v attention vrstvách.

Výhody:

• Efektivita parametrů: Trénují se pouze prefixy.
• Přizpůsobitelnost úlohám: Model lze efektivně směrovat k určité úloze.

Příklad použití:

• Konverzační AI: Přizpůsobení odpovědí chatbota tak, aby odpovídaly tónu značky firmy.

4. Prompt Tuning

Přehled:

• Funkce: Upravuje trénovatelné embeddingy promptů přidané ke vstupu.
• Rozdíl oproti Prefix Tuning: Typicky ovlivňuje pouze vstupní vrstvu.

Mechanismus:

• Soft prompty: Kontinuální embeddingy optimalizované během ladění.
• Optimalizace: Model se učí mapovat prompty na požadované výstupy.

Výhody:

• Extrémní úspornost parametrů: Ladí se jen několik tisíc parametrů.
• Snadná implementace: Minimální změny v architektuře modelu.

Příklad použití:

• Podpora kreativního psaní: Směrování jazykového modelu k tvorbě poezie ve specifickém stylu.

5. P-Tuning

Přehled:

• Rozšíření Prompt Tuning: Vkládá trénovatelné prompty do více vrstev.
• Cíl: Zvýšit výkon u úloh s málem dat.

Mechanismus:

• Hluboké promptování: Prompty jsou integrovány napříč modelem.
• Učení reprezentací: Zlepšuje schopnost modelu zachytit složité vzory.

Výhody:

• Zlepšený výkon: Zejména v few-shot learning scénářích.
• Flexibilita: Přizpůsobuje se složitějším úlohám než samotné prompt tuning.

Příklad použití:

• Odpovědi na technické dotazy: Přizpůsobení modelu pro odpovídání na dotazy ze specifické domény, např. inženýrství.

6. BitFit

Přehled:

• Funkce: Ladí pouze biasy modelu.
• Provoz: Hmotnosti (váhy) sítě zůstávají nezměněny.

Výhody:

• Minimální aktualizace parametrů: Biasy tvoří jen zlomek všech parametrů.
• Překvapivě efektivní: Dosahuje rozumného výkonu v různých úlohách.

Příklad použití:

• Rychlé přizpůsobení doméně: Přizpůsobení modelu na nová sentimentová data bez rozsáhlého tréninku.

Srovnání PEFT a tradičního fine-tuningu

Aplikace a použití

1. Specializované porozumění jazyku

Scénář:

• Zdravotnictví: Porozumění lékařské terminologii a pacientským zprávám.

Přístup:

• Použití adaptérů nebo LoRA: Ladění modelu na lékařských datech s minimem upravených parametrů.

Výsledek:

• Vyšší přesnost: Lepší interpretace lékařských textů.
• Efektivita zdrojů: Adaptace bez nutnosti velkého výpočetního výkonu.

2. Vícejazyčné modely

Scénář:

• Rozšiřování jazykové podpory: Přidání málo rozšířených jazyků do existujících modelů.

Přístup:

• Adaptéry pro každý jazyk: Trénování jazykově specifických adaptérů.

Výsledek:

• Dostupná AI: Podpora více jazyků bez přeškolování celého modelu.
• Nákladová efektivita: Snížení zdrojů potřebných pro přidání každého nového jazyka.

3. Few-Shot Learning

Scénář:

• Nová úloha s málem dat: Klasifikace nové kategorie v existujícím datasetu.

Přístup:

• Prompt nebo P-Tuning: Využití promptů pro směrování modelu.

Výsledek:

• Rychlá adaptace: Model se přizpůsobí rychle i s minimem dat.
• Zachování výkonu: Dosahuje přijatelné přesnosti.

4. Nasazení na edge zařízeních

Scénář:

• AI na mobilních zařízeních: Spouštění AI na smartphonech nebo IoT.

Přístup:

• BitFit nebo LoRA: Ladění modelů tak, aby byly lehké pro edge zařízení.

Výsledek:

• Efektivita: Modely vyžadují méně paměti a výpočetního výkonu.
• Funkčnost: AI bez závislosti na serveru.

5. Rychlé prototypování

Scénář:

• Testování nových nápadů: Experimenty s různými úlohami ve výzkumu.

Přístup:

• PEFT techniky: Rychlé ladění modelů pomocí adaptérů nebo prompt tuningu.

Výsledek:

• Rychlost: Rychlejší iterace a testovací cykly.
• Úspora nákladů: Méně náročné experimentování.

Technické aspekty

Výběr PEFT metody

• Povaha úlohy: Některé metody se lépe hodí pro určité úlohy.
  • Adaptéry: Vhodné pro doménovou adaptaci.
  • Prompt tuning: Efektivní pro generování textu.
• Kompatibilita s modelem: Ujistěte se, že PEFT metoda je vhodná pro architekturu modelu.
• Dostupné zdroje: Zvažte výpočetní limity.

Ladění hyperparametrů

• Learning rate: Je potřeba upravit podle použité PEFT metody.
• Velikost modulů: U adaptérů a LoRA velikost zásadně ovlivňuje výsledky.

Integrace do tréninkových pipeline

• Podpora frameworků: Mnoho frameworků jako PyTorch nebo TensorFlow PEFT podporuje.
• Modulární design: Zvolte modulární přístup pro snadnější integraci a testování.

Výzvy a úskalí

• Underfitting: Příliš málo parametrů nemusí vystihnout složitost úlohy.
  Řešení: Experimentujte s velikostí modulů a vrstvami, kde PEFT aplikovat.
• Kvalita dat: PEFT nenahradí špatná data.
  Řešení: Dbejte na čistotu a reprezentativnost dat.
• Nadměrná závislost na předtrénování: Některé úlohy vyžadují více adaptace.
  Řešení: Zvažte hybridní nebo částečný fine-tuning.

Osvědčené postupy

Práce s daty

• Kvalitní data: Zaměřte se na relevantnost a srozumitelnost.
• Augmentace dat: Používejte techniky na rozšíření malých datasetů.

Regularizace

• Dropout: Aplikujte na PEFT moduly pro prevenci přeučení.
• Weight Decay: Regularizujte parametry pro stabilitu.

Monitorování a vyhodnocení

• Validační sady: Sledujte výkon během tréninku.
• Kontrola biasů: Vyhodnocujte možné biasy zavedené laděním.

Pokročilá témata

PEFT založené na hypernetworku

• Koncept: Použití hypernetworku k generování úlohám přizpůsobených parametrů.
• Výhoda: Dynamická adaptace na více úloh.

Kombinace PEFT metod

• Kombinované techniky: Spojení adaptérů s LoRA nebo prompt tuningem.
• Optimalizační strategie: Společná optimalizace více PEFT modulů.

Často kladené otázky

1. Lze PEFT metody použít na jakýkoli model?
   Ačkoliv jsou primárně vyvinuty pro modely na bázi transformerů, některé PEFT metody lze s úpravami použít i na jiné architektury.

2. Dosažují PEFT metody vždy výkonu plného fine-tuningu?
   PEFT často dosahuje srovnatelného výkonu, ale u vysoce specializovaných úloh může plný fine-tuning poskytnout mírná zlepšení.

3. Jak zvolit vhodnou PEFT metodu?
   Zvažte nároky úlohy, dostupné zdroje a předchozí úspěchy na podobných úlohách.

4. Hodí se PEFT pro rozsáhlé nasazení?
   Ano, efektivita PEFT z něj činí ideální přístup pro škálování modelů napříč různými úlohami a doménami.

Klíčové pojmy

• Transfer learning: Využití předtrénovaného modelu na nové úlohy.
• Velké jazykové modely (LLM): AI modely trénované na rozsáhlých textech.
• Catastrophic forgetting: Ztráta dříve naučených znalostí při novém tréninku.
• Few-shot learning: Učení z malého počtu příkladů.
• Předtrénované parametry: Parametry získané během počátečního tréninku.

Výzkum v oblasti Parameter-Efficient Fine-Tuning

V poslední době bylo v rámci vědeckých studií publikováno mnoho inovativních metod pro efektivní ladění parametrů AI modelů. Následují shrnutí klíčových výzkumných článků, které přispívají k této oblasti:

1. Keeping LLMs Aligned After Fine-tuning: The Crucial Role of Prompt Templates (Publikováno: 2024-02-28)
   Autoři: Kaifeng Lyu, Haoyu Zhao, Xinran Gu, Dingli Yu, Anirudh Goyal, Sanjeev Arora
   Tento článek zkoumá bezpečnostní zarovnání velkých jazykových modelů (LLM) po fine-tuningu. Autoři upozorňují, že i zdánlivě neškodné ladění může vést k nebezpečnému chování modelu. Pomocí experimentů na modelech jako Llama 2-Chat a GPT-3.5 Turbo studie ukazuje význam prompt šablon pro udržení bezpečnostního zarovnání. Navrhují princip “Pure Tuning, Safe Testing”, tedy ladění bez bezpečnostních promptů, ale jejich zařazení při testování pro eliminaci nebezpečných výstupů. Výsledky ukazují výrazné snížení nebezpečných chování díky tomuto přístupu. Více zde

2. Tencent AI Lab – Shanghai Jiao Tong University Low-Resource Translation System for the WMT22 Translation Task (Publikováno: 2022-10-17)
   Autoři: Zhiwei He, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Shuming Shi, Rui Wang
   Studie popisuje vývoj překladového systému pro úlohu angličtina-livonština v rámci WMT22. Systém využívá M2M100 a inovativní techniky jako zarovnání embeddingů napříč modely a strategii postupné adaptace. Výzkum přináší výrazné zlepšení přesnosti překladu a řeší dříve podceněné problémy s normalizací Unicode. Fine-tuning na validačních sadách a online back-translation dále zvyšuje výkon, což se odráží ve vysokých BLEU skóre. Více zde

3. Towards Being Parameter-Efficient: A Stratified Sparsely Activated Transformer with Dynamic Capacity (Publikováno: 2023-10-22)
   Autoři: Haoran Xu, Maha Elbayad, Kenton Murray, Jean Maillard, Vedanuj Goswami
   Článek se zabývá neefektivností parametrů u Mixture-of-experts (MoE) modelů, které používají řídkou aktivaci. Autoři navrhují Stratified Mixture of Experts (SMoE) modely, které dynamicky přidělují kapacitu různým tokenům, čímž zvyšují efektivitu parametrů. Přístup vykazuje zlepšení výkonu napříč vícejazyčnými benchmarky pro strojový překlad a dokládá možnost lepšího trénování modelů s nižšími výpočetními nároky. Více zde