Finjustering

ng tilpasser fortrænede modeller til nye opgaver ved at foretage mindre justeringer, hvilket reducerer behovet for data og ressourcer. Det indebærer valg af model, justering af arkitektur, frysning/optøning af lag og optimering af hyperparametre for forbedret ydeevne.

Hvad er model finjustering?

Model finjustering er en maskinlæringsteknik, hvor man tager en fortrænet model og foretager mindre justeringer for at tilpasse den til en ny, specifik opgave eller datasæt. I stedet for at bygge en model fra bunden – hvilket kan være tidskrævende og ressourcekrævende – udnytter finjustering den viden, en model allerede har tilegnet sig gennem tidligere træning på store datasæt. Ved at justere modellens parametre kan udviklere forbedre ydeevnen på en ny opgave med færre data og beregningsressourcer.

Finjustering er en undergren af transfer learning, hvor viden opnået ved løsning af ét problem anvendes på et andet, men relateret problem. Inden for deep learning har fortrænede modeller (såsom dem, der bruges til billedgenkendelse eller naturlig sprogbehandling) lært repræsentationer, der kan være værdifulde for nye opgaver. Finjustering justerer disse repræsentationer, så de bedre passer til den nye opgaves specifikationer.

Hvordan bruges model finjustering?

Finjustering bruges til effektivt at tilpasse fortrænede modeller til nye domæner eller opgaver. Processen omfatter typisk flere nøgletrin:

1. Valg af en fortrænet model

Vælg en fortrænet model, der matcher den nye opgave. For eksempel:

• Naturlig Sprogbehandling (NLP): Modeller som BERT, GPT-3 eller RoBERTa.
• Computer Vision: Modeller som ResNet, VGGNet eller Inception.

Disse modeller er blevet trænet på store datasæt og har lært generelle træk, der er nyttige som udgangspunkt.

2. Justering af modelarkitektur

Tilpas modellen til den nye opgave:

• Udskift outputlag: For klassifikationsopgaver erstattes det sidste lag, så det matcher antallet af klasser i det nye datasæt.
• Tilføj nye lag: Indfør ekstra lag for at øge modellens kapacitet til at lære opgavespecifikke træk.

3. Frysning og optøning af lag

Bestem hvilke lag der skal trænes:

• Frys tidlige lag: Tidlige lag fanger generelle træk (fx kanter i billeder) og kan ofte forblive uændrede.
• Optø sene lag: Sene lag fanger mere specifikke træk og trænes på de nye data.
• Gradvis optøning: Start med kun at træne de nye lag, og optø derefter gradvist tidligere lag.

4. Træning med nye data

Træn den tilpassede model på det nye datasæt:

• Lavere læringsrate: Brug en reduceret læringsrate for at lave subtile justeringer uden at overskrive lærte træk.
• Overvågning af ydeevne: Evaluer regelmæssigt modellen på valideringsdata for at forhindre overfitting.

5. Hyperparameter tuning

Optimer træningsparametre:

• Læringsrate-skemaer: Juster læringsraten under træning for bedre konvergens.
• Batch-størrelse og epoker: Eksperimentér med forskellige batch-størrelser og antal epoker for at forbedre ydeevnen.

Træning vs. finjustering

Det er afgørende at forstå forskellen mellem træning fra bunden og finjustering.

Træning fra bunden

• Udgangspunkt: Modelvægtning initieres tilfældigt.
• Data-krav: Kræver store mængder mærkede data.
• Beregning: Højt behov; træning af store modeller kræver mange ressourcer.
• Tid: Længere træningstider pga. start fra tilfældige vægte.
• Risiko for overfitting: Højere, hvis data er utilstrækkelige.

Finjustering

• Udgangspunkt: Starter med en fortrænet model.
• Data-krav: Effektiv med mindre, opgavespecifikke datasæt.
• Beregning: Mindre intensiv; kortere træningstider.
• Tid: Hurtigere konvergens, da modellen starter med lærte træk.
• Risiko for overfitting: Mindsket, men stadig til stede; kræver nøje overvågning.

Teknikker i model finjustering

Finjusteringsmetoder varierer afhængigt af opgaven og ressourcerne.

1. Fuld finjustering

• Beskrivelse: Alle parametre i den fortrænede model opdateres.
• Fordele: Potentiale for højere ydeevne på den nye opgave.
• Ulemper: Beregningsmæssigt krævende; risiko for overfitting.

2. Delvist finjustering (selektiv finjustering)

• Beskrivelse: Kun visse lag trænes, andre fryses.
• Lagvalg:
  • Tidlige lag: Indfanger generelle træk; fryses ofte.
  • Sene lag: Indfanger specifikke træk; typisk optøet.
• Fordele: Reducerer beregningsbyrden; bevarer generel viden.

3. Parameter-effektiv finjustering (PEFT)

• Mål: Reducere antallet af trænbare parametre.
• Teknikker:
  • Adapters:
    • Små moduler indsat i netværket.
    • Kun adapters trænes; originale vægte forbliver faste.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Indfører low-rank matricer til at approximere vægtopdateringer.
    • Reducerer træningsparametre markant.
  • Prompt tuning:
    • Tilføjer trænbare prompts til input.
    • Justerer modeladfærd uden at ændre originale vægte.
• Fordele: Mindre hukommelses- og beregningskrav.

4. Additiv finjustering

• Beskrivelse: Nye lag eller moduler tilføjes modellen.
• Træning: Kun de tilføjede komponenter trænes.
• Anvendelse: Når den oprindelige model skal forblive uændret.

5. Justering af læringsrate

• Lagvis læringsrate:
  • Forskellige lag trænes med forskellige læringsrater.
  • Giver finere kontrol over træningen.

Finjustering af store sprogmodeller (LLMs)

LLMs som GPT-3 og BERT kræver særlige overvejelser.

1. Instruktionstuning

• Formål: Lære modeller bedre at følge menneskelige instruktioner.
• Metode:
  • Datasæt-skabelse: Indsamling af (instruktion, svar)-par.
  • Træning: Finjuster modellen på dette datasæt.
• Resultat: Modeller genererer mere hjælpsomme og relevante svar.

2. Forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF)

• Formål: Tilpasse modeloutput til menneskelige præferencer.
• Proces:
  1. Superviseret finjustering:
     • Træn modellen på et datasæt med korrekte svar.
  2. Reward modeling:
     • Mennesker rangerer output; en belønningsmodel lærer at forudsige disse rangeringer.
  3. Policy-optimering:
     • Brug forstærkningslæring til at finjustere modellen for at maksimere belønning.
• Fordel: Giver output, der er bedre tilpasset menneskelige værdier.

3. Overvejelser for LLMs

• Beregning:
  • LLMs er store; finjustering kræver betydelige ressourcer.
• Datakvalitet:
  • Data til finjustering skal være af høj kvalitet for at undgå bias.
• Etiske implikationer:
  • Vær opmærksom på potentielle konsekvenser og misbrug.

Overvejelser og best practices

Succesfuld finjustering kræver omhyggelig planlægning og udførelse.

1. Undgå overfitting

• Risiko: Modellen klarer sig godt på træningsdata, men dårligt på nye data.
• Afhjælpning:
  • Dataforøgelse: Øg datasættets diversitet.
  • Regulariseringsteknikker: Brug dropout, vægtforfald.
  • Early stopping: Stop træningen, når valideringspræstationen falder.

2. Datasæt-kvalitet

• Vigtighed: Den finjusterede model er kun så god som dataene.
• Handlinger:
  • Datavask: Fjern fejl og uoverensstemmelser.
  • Balancerede data: Sikr, at alle klasser eller kategorier er repræsenteret.

3. Læringsrater

• Strategi: Brug mindre læringsrater til finjustering.
• Årsag: Forhindrer store vægtændringer, der kan overskrive lærte træk.

4. Lag-frysningsstrategi

• Beslutningsfaktorer:
  • Opgavelighed: Mere ens opgaver kræver færre justeringer.
  • Datastørrelse: Mindre datasæt kan have fordel af at fryse flere lag.

5. Hyperparameteroptimering

• Fremgangsmåde:
  • Eksperimentér med forskellige indstillinger.
  • Brug teknikker som grid search eller Bayesiansk optimering.

6. Etiske overvejelser

• Bias og retfærdighed:
  • Vurder output for bias.
  • Brug forskellige og repræsentative datasæt.
• Privatliv:
  • Sørg for, at dataanvendelse overholder regler som GDPR.
• Transparens:
  • Vær tydelig om modellens evner og begrænsninger.

7. Overvågning og evaluering

• Metrikvalg:
  • Vælg metrikker, der matcher opgavens mål.
• Regelmæssig testning:
  • Evaluer på uset data for at vurdere generalisering.
• Logning og dokumentation:
  • Føre detaljerede optegnelser over eksperimenter og resultater.

Metrikker til evaluering af finjusterede modeller

Valg af de rigtige metrikker er afgørende.

Klassifikationsopgaver

• Nøjagtighed: Samlet korrekthed.
• Præcision: Korrekte positive forudsigelser ift. samlede positive forudsigelser.
• Recall: Korrekte positive forudsigelser ift. faktiske positive.
• F1-score: Harmonisk gennemsnit af præcision og recall.
• Confusion matrix: Visuel repræsentation af forudsigelsesfejl.

Regressionsopgaver

• Mean Squared Error (MSE): Gennemsnitlige kvadrerede forskelle.
• Mean Absolute Error (MAE): Gennemsnitlige absolutte forskelle.
• R-kvadrat: Andel af varians forklaret af modellen.

Sprog-genereringsopgaver

• BLEU-score: Måler tekstoverlap.
• ROUGE-score: Fokuserer på recall i opsummering.
• Perplexity: Måler hvor godt modellen forudsiger en prøve.

Billedgenerering

• Inception Score (IS): Vurderer billedkvalitet og diversitet.
• Fréchet Inception Distance (FID): Måler lighed mellem genererede og ægte billeder.

Forskning i model finjustering

Model finjustering er en kritisk proces til at tilpasse fortrænede modeller til specifikke opgaver og forbedre ydeevne og effektivitet. Nye studier har undersøgt innovative strategier for at forbedre denne proces.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   Dette studie introducerer delvis finjustering som et alternativ til fuld finjustering for vision transformers. Undersøgelsen fremhæver, at delvis finjustering kan forbedre både effektivitet og nøjagtighed. Forskere validerede forskellige strategier på tværs af datasæt og arkitekturer og fandt, at visse strategier, såsom fokusering på feedforward-netværk (FFN) eller attention-lag, kan overgå fuld finjustering med færre parametre. En ny finjusteret vinkelmetrik blev foreslået for at hjælpe med valg af passende lag, hvilket giver en fleksibel tilgang tilpasset forskellige scenarier. Studiet konkluderer, at delvis finjustering kan forbedre modelpræstation og generalisering med færre parametre. Læs mere
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   Denne artikel undersøger LayerNorms rolle i parameter-effektiv finjustering, især i BERT-modeller. Forfatterne fandt, at output LayerNorm ændrer sig markant under finjustering på tværs af forskellige NLP-opgaver. Ved kun at finjustere LayerNorm opnåede de sammenlignelig eller endda bedre ydeevne end ved fuld finjustering. Studiet brugte Fisher information til at identificere vigtige dele af LayerNorm og demonstrerede, at finjustering af kun en lille del af LayerNorm kan løse mange NLP-opgaver med minimal ydelsestab. Læs mere
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   Dette studie adresserer det miljømæssige aftryk fra finjustering af store sprogmodeller (LLMs) ved at foreslå adaptive backpropagation-metoder. Finjustering er effektiv, men energikrævende og medfører et højt CO2-aftryk. Forskningen påpeger, at eksisterende effektive finjusteringsteknikker ikke tilstrækkeligt reducerer backpropagationens beregningsomkostninger. Artiklen understreger behovet for adaptive strategier for at mindske miljøpåvirkningen, hvor reduktion af FLOPs korrelerer med lavere energiforbrug. Læs mere