Feinabstimmung

ng passt vortrainierte Modelle durch kleinere Anpassungen an neue Aufgaben an, wodurch der Bedarf an Daten und Ressourcen reduziert wird. Es umfasst die Auswahl eines Modells, die Anpassung der Architektur, das Einfrieren/Aufheben von Schichten und die Optimierung von Hyperparametern für eine verbesserte Leistung.

Was ist Modell-Feinabstimmung?

Modell-Feinabstimmung ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein vortrainiertes Modell durch kleinere Anpassungen an eine neue, spezifische Aufgabe oder einen neuen Datensatz angepasst wird. Anstatt ein Modell von Grund auf zu erstellen – was zeit- und ressourcenintensiv sein kann – nutzt die Feinabstimmung das Wissen, das ein Modell bereits durch das Training an großen Datensätzen erworben hat. Durch die Anpassung der Modellparameter können Entwickler die Leistung für eine neue Aufgabe mit weniger Daten und Rechenressourcen verbessern.

Feinabstimmung ist eine Unterkategorie des Transferlernens, bei dem Wissen aus der Lösung eines Problems auf ein anderes, aber verwandtes Problem übertragen wird. Im Deep Learning haben vortrainierte Modelle (z. B. für Bilderkennung oder natürliche Sprachverarbeitung) bereits Repräsentationen gelernt, die für neue Aufgaben wertvoll sein können. Die Feinabstimmung passt diese Repräsentationen an die Besonderheiten der neuen Aufgabe an.

Wie wird Modell-Feinabstimmung eingesetzt?

Feinabstimmung wird verwendet, um vortrainierte Modelle effizient an neue Domänen oder Aufgaben anzupassen. Der Prozess umfasst typischerweise mehrere zentrale Schritte:

1. Auswahl eines vortrainierten Modells

Wählen Sie ein vortrainiertes Modell, das eng mit der neuen Aufgabe übereinstimmt. Beispiele:

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Modelle wie BERT, GPT-3 oder RoBERTa.
• Computer Vision: Modelle wie ResNet, VGGNet oder Inception.

Diese Modelle wurden auf großen Datensätzen trainiert und haben allgemeine Merkmale gelernt, die gute Ausgangspunkte bieten.

2. Anpassung der Modellarchitektur

Passen Sie das Modell an die neue Aufgabe an:

• Ausgabe-Schichten ersetzen: Für Klassifikationsaufgaben die finale Schicht ersetzen, um die Anzahl der Klassen im neuen Datensatz zu berücksichtigen.
• Neue Schichten hinzufügen: Zusätzliche Schichten einfügen, um die Fähigkeit des Modells für aufgabenspezifische Merkmale zu erhöhen.

3. Einfrieren und Aufheben des Einfrierens von Schichten

Entscheiden Sie, welche Schichten trainiert werden sollen:

• Frühe Schichten einfrieren: Frühe Schichten erfassen allgemeine Merkmale (z. B. Kanten in Bildern) und können meist unverändert bleiben.
• Spätere Schichten auftauen: Spätere Schichten erfassen spezifischere Merkmale und werden mit den neuen Daten trainiert.
• Schrittweises Auftauen: Zuerst nur neue Schichten trainieren, dann nach und nach frühere Schichten auftauen.

4. Training mit neuen Daten

Trainieren Sie das angepasste Modell auf dem neuen Datensatz:

• Kleinere Lernrate: Verwenden Sie eine reduzierte Lernrate, um subtile Anpassungen vorzunehmen, ohne erlernte Merkmale zu überschreiben.
• Leistungsüberwachung: Bewerten Sie das Modell regelmäßig auf Validierungsdaten, um Überanpassung zu vermeiden.

5. Hyperparameter-Tuning

Optimieren Sie die Trainingsparameter:

• Lernraten-Schedules: Passen Sie die Lernrate während des Trainings für bessere Konvergenz an.
• Batch-Größe und Epochen: Experimentieren Sie mit verschiedenen Batch-Größen und Epochenzahlen, um die Leistung zu steigern.

Training vs. Feinabstimmung

Das Verständnis des Unterschieds zwischen Training von Grund auf und Feinabstimmung ist entscheidend.

Training von Grund auf

• Ausgangspunkt: Modellgewichte werden zufällig initialisiert.
• Datenanforderungen: Erfordert große Mengen gelabelter Daten.
• Rechenressourcen: Hoher Bedarf; das Training großer Modelle ist ressourcenintensiv.
• Zeit: Längere Trainingszeiten durch zufälligen Start der Gewichte.
• Überanpassungsrisiko: Höher, wenn Datenmenge unzureichend ist.

Feinabstimmung

• Ausgangspunkt: Beginnt mit einem vortrainierten Modell.
• Datenanforderungen: Effektiv mit kleineren, aufgabenbezogenen Datensätzen.
• Rechenressourcen: Weniger intensiv; kürzere Trainingszeiten.
• Zeit: Schnellere Konvergenz, da das Modell bereits gelernte Merkmale besitzt.
• Überanpassungsrisiko: Reduziert, aber weiterhin vorhanden; sorgfältige Überwachung notwendig.

Techniken der Modell-Feinabstimmung

Feinabstimmungsmethoden variieren je nach Aufgabe und Ressourcen.

1. Vollständige Feinabstimmung

• Beschreibung: Alle Parameter des vortrainierten Modells werden aktualisiert.
• Vorteile: Potenzial für höhere Leistung bei der neuen Aufgabe.
• Nachteile: Rechenintensiv; Risiko der Überanpassung.

2. Partielle Feinabstimmung (selektive Feinabstimmung)

• Beschreibung: Nur bestimmte Schichten werden trainiert, andere bleiben eingefroren.
• Schichtauswahl:
  • Frühe Schichten: Erfassen allgemeine Merkmale; oft eingefroren.
  • Spätere Schichten: Erfassen spezifische Merkmale; typischerweise aufgetaut.
• Vorteile: Reduziert Rechenaufwand; erhält allgemeines Wissen.

3. Parameter-Effiziente Feinabstimmung (PEFT)

• Ziel: Die Anzahl der zu trainierenden Parameter reduzieren.
• Techniken:
  • Adapter:
    • Kleine Module, die ins Netzwerk eingefügt werden.
    • Nur die Adapter werden trainiert; Originalgewichte bleiben fest.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Führt niedrig-rangige Matrizen zur Approximation von Gewichtsaktualisierungen ein.
    • Reduziert die Trainingsparameter signifikant.
  • Prompt Tuning:
    • Fügt trainierbare Prompts zum Input hinzu.
    • Passt das Modellverhalten an, ohne die Originalgewichte zu verändern.
• Vorteile: Weniger Speicher- und Rechenbedarf.

4. Additive Feinabstimmung

• Beschreibung: Neue Schichten oder Module werden dem Modell hinzugefügt.
• Training: Es werden nur die hinzugefügten Komponenten trainiert.
• Anwendungsfälle: Wenn das Originalmodell unverändert bleiben soll.

5. Anpassung der Lernrate

• Schichtweise Lernraten:
  • Verschiedene Schichten werden mit unterschiedlichen Lernraten trainiert.
  • Ermöglicht eine feinere Kontrolle über das Training.

Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs)

LLMs wie GPT-3 und BERT erfordern besondere Überlegungen.

1. Instruction Tuning

• Ziel: Modelle besser auf menschliche Anweisungen ausrichten.
• Methode:
  • Datensatz-Erstellung: Sammlung von (Anweisung, Antwort)-Paaren.
  • Training: Feinabstimmung des Modells auf diesen Datensatz.
• Ergebnis: Modelle erzeugen hilfreichere und relevantere Antworten.

2. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

• Ziel: Modellantworten an menschliche Präferenzen anpassen.
• Prozess:
  1. Überwachtes Fine-Tuning:
     • Training des Modells mit einem Datensatz korrekter Antworten.
  2. Reward Modeling:
     • Menschen bewerten Ausgaben; ein Reward-Modell lernt, diese Bewertungen vorherzusagen.
  3. Policy Optimization:
     • Mit Reinforcement Learning wird das Modell so angepasst, dass es maximale Belohnungen erhält.
• Vorteil: Führt zu Ergebnissen, die menschlichen Werten besser entsprechen.

3. Überlegungen für LLMs

• Rechenressourcen:
  • LLMs sind groß; Feinabstimmung erfordert erhebliche Ressourcen.
• Datenqualität:
  • Achten Sie auf hochwertige Daten, um Verzerrungen zu vermeiden.
• Ethische Überlegungen:
  • Beachten Sie mögliche Auswirkungen und Missbrauchspotenziale.

Überlegungen und Best Practices

Erfolgreiche Feinabstimmung erfordert sorgfältige Planung und Umsetzung.

1. Überanpassung vermeiden

• Risiko: Das Modell funktioniert gut auf Trainingsdaten, aber schlecht auf neuen Daten.
• Gegenmaßnahmen:
  • Datenaugmentation: Erhöhen Sie die Vielfalt des Datensatzes.
  • Regularisierungstechniken: Verwenden Sie Dropout, Gewichtsschrumpfung.
  • Early Stopping: Stoppen Sie das Training, wenn die Validierungsleistung nachlässt.

2. Datenqualität

• Wichtigkeit: Das feinabgestimmte Modell ist nur so gut wie die Daten.
• Maßnahmen:
  • Datenbereinigung: Entfernen Sie Fehler und Inkonsistenzen.
  • Ausgewogene Daten: Sorgen Sie dafür, dass alle Klassen vertreten sind.

3. Lernraten

• Strategie: Verwenden Sie kleinere Lernraten für die Feinabstimmung.
• Grund: Verhindert große Gewichtsänderungen, die erlernte Merkmale überschreiben könnten.

4. Strategie zum Einfrieren von Schichten

• Entscheidungskriterien:
  • Aufgabenähnlichkeit: Ähnlichere Aufgaben erfordern weniger Anpassungen.
  • Datensatzgröße: Kleinere Datensätze profitieren vom Einfrieren weiterer Schichten.

5. Hyperparameter-Optimierung

• Vorgehen:
  • Testen Sie verschiedene Einstellungen.
  • Verwenden Sie Grid Search oder Bayes’sche Optimierung.

6. Ethische Überlegungen

• Bias und Fairness:
  • Prüfen Sie Ausgaben auf Verzerrungen.
  • Verwenden Sie vielfältige und repräsentative Datensätze.
• Datenschutz:
  • Stellen Sie sicher, dass die Datennutzung mit Vorschriften wie der DSGVO übereinstimmt.
• Transparenz:
  • Kommunizieren Sie die Fähigkeiten und Grenzen des Modells offen.

7. Überwachung und Bewertung

• Metrikenauswahl:
  • Wählen Sie Metriken, die zu den Zielen der Aufgabe passen.
• Regelmäßiges Testen:
  • Bewerten Sie das Modell auf unbekannten Daten, um die Generalisierung zu überprüfen.
• Protokollierung und Dokumentation:
  • Halten Sie Experimente und Ergebnisse detailliert fest.

Metriken zur Bewertung feinabgestimmter Modelle

Die richtige Metrik zu wählen ist entscheidend.

Klassifikationsaufgaben

• Genauigkeit: Gesamtgenauigkeit.
• Präzision: Korrekte positive Vorhersagen im Verhältnis zu allen positiven Vorhersagen.
• Recall: Korrekte positive Vorhersagen im Verhältnis zu allen tatsächlichen Positiven.
• F1-Score: Harmonisches Mittel aus Präzision und Recall.
• Konfusionsmatrix: Visuelle Darstellung von Vorhersagefehlern.

Regressionsaufgaben

• Mean Squared Error (MSE): Durchschnittliche quadrierte Abweichungen.
• Mean Absolute Error (MAE): Durchschnittliche absolute Abweichungen.
• R-Quadrat: Erklärter Varianzanteil durch das Modell.

Sprachgenerierungsaufgaben

• BLEU-Score: Misst Textüberlappungen.
• ROUGE-Score: Betont Recall bei Zusammenfassungen.
• Perplexity: Misst, wie gut das Modell eine Stichprobe vorhersagt.

Bildgenerierungsaufgaben

• Inception Score (IS): Bewertet Bildqualität und -vielfalt.
• Fréchet Inception Distance (FID): Misst Ähnlichkeit zwischen generierten und echten Bildern.

Forschung zur Modell-Feinabstimmung

Die Feinabstimmung von Modellen ist ein entscheidender Prozess, um vortrainierte Modelle an spezifische Aufgaben anzupassen und Leistung sowie Effizienz zu steigern. Jüngste Studien haben innovative Strategien zur Verbesserung dieses Prozesses untersucht.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   Diese Forschung stellt die partielle Feinabstimmung als Alternative zur vollständigen Feinabstimmung für Vision Transformer vor. Die Studie zeigt, dass partielle Feinabstimmung sowohl Effizienz als auch Genauigkeit verbessern kann. Forscher validierten verschiedene partielle Feinabstimmungsstrategien über unterschiedliche Datensätze und Architekturen hinweg und stellten fest, dass bestimmte Strategien, etwa der Fokus auf Feedforward-Netzwerke (FFN) oder Attention-Schichten, die vollständige Feinabstimmung mit weniger Parametern übertreffen können. Ein neuartiger Fine-Tuned-Angle-Metrik wurde vorgeschlagen, um die Auswahl geeigneter Schichten zu erleichtern, was einen flexiblen Ansatz für verschiedene Szenarien bietet. Die Studie schließt, dass partielle Feinabstimmung die Modellleistung und Generalisierung mit weniger Parametern verbessern kann. Mehr erfahren
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   Dieses Paper untersucht die Rolle von LayerNorm in der parameter-effizienten Feinabstimmung, insbesondere bei BERT-Modellen. Die Autoren fanden heraus, dass sich die Output-LayerNorm während der Feinabstimmung bei verschiedenen NLP-Aufgaben erheblich verändert. Durch das gezielte Feinabstimmen nur der LayerNorm konnte eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung als bei vollständiger Feinabstimmung erzielt werden. Die Studie nutzte Fisher-Information, um kritische Teilbereiche der LayerNorm zu identifizieren und zeigte, dass das Feinabstimmen nur eines kleinen Teils der LayerNorm viele NLP-Aufgaben mit minimalem Leistungsverlust lösen kann. Mehr erfahren
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   Diese Studie adressiert die Umweltauswirkungen der Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) durch adaptive Backpropagation-Methoden. Feinabstimmung ist zwar effektiv, aber energieintensiv und trägt zu einem hohen CO2-Fußabdruck bei. Die Forschung zeigt, dass bestehende effiziente Feinabstimmungstechniken die Rechenkosten des Backpropagation-Prozesses nicht ausreichend senken. Das Paper betont die Notwendigkeit adaptiver Strategien zur Verringerung der Umweltbelastung und korreliert die Reduktion von FLOPs mit dem Energieverbrauch. Mehr erfahren