Hienosäätö

ng adapts pre-trained models to new tasks by making minor adjustments, reducing data and resource needs. It involves selecting a model, adjusting architecture, freezing/unfreezing layers, and optimizing hyperparameters for improved performance.

Mitä on mallin hienosäätö?

Mallin hienosäätö on koneoppimistekniikka, jossa esikoulutettua mallia muokataan hieman, jotta se sopii uuteen, tiettyyn tehtävään tai aineistoon. Mallin rakentaminen alusta asti voi olla aikaa vievää ja vaatia paljon resursseja—hienosäädössä hyödynnetään mallin aiemmin suurilla aineistoilla oppimaa tietoa. Säätelemällä mallin parametreja kehittäjät voivat parantaa suorituskykyä uudessa tehtävässä vähemmällä datalla ja laskennalla.

Hienosäätö on osa siirtoppimista, jossa yhden ongelman ratkaisemisessa opittu tieto siirretään toiseen, mutta läheiseen ongelmaan. Syväoppimisessa esikoulutetut mallit (esim. kuvantunnistuksessa tai luonnollisen kielen käsittelyssä käytetyt) ovat oppineet edustuksia, jotka ovat arvokkaita uusissa tehtävissä. Hienosäätö säätää näitä edustuksia paremmin uuden tehtävän erityispiirteisiin sopiviksi.

Miten mallin hienosäätöä käytetään?

Hienosäätöä käytetään esikoulutettujen mallien tehokkaaseen sovittamiseen uusiin domeeneihin tai tehtäviin. Prosessiin kuuluu tyypillisesti useita keskeisiä vaiheita:

1. Esikoulutetun mallin valinta

Valitse esikoulutettu malli, joka vastaa uutta tehtävää mahdollisimman hyvin. Esimerkiksi:

• Luonnollisen kielen käsittely (NLP): Mallit kuten BERT, GPT-3 tai RoBERTa.
• Tietokonenäkö: Mallit kuten ResNet, VGGNet tai Inception.

Nämä mallit on opetettu suurilla aineistoilla ja ne ovat oppineet yleisiä piirteitä, jotka toimivat hyvänä lähtökohtana.

2. Mallin arkkitehtuurin säätäminen

Muokkaa mallia uuteen tehtävään sopivaksi:

• Uusien ulostulokerrosten korvaaminen: Luokittelutehtävissä korvaa viimeinen kerros vastaamaan uuden aineiston luokkien määrää.
• Uusien kerrosten lisääminen: Lisää uusia kerroksia mallin kyvyn kasvattamiseksi tehtäväkohtaisen tiedon oppimiseen.

3. Kerrosten jäädyttäminen ja vapauttaminen

Päätä, mitä kerroksia koulutetaan:

• Alkuvaiheen kerrosten jäädyttäminen: Alkuvaiheen kerrokset havaitsevat yleisiä piirteitä (esim. reunat kuvissa) ja voidaan jättää muuttamatta.
• Myöhempien kerrosten vapauttaminen: Myöhemmät kerrokset oppivat tarkempia piirteitä ja koulutetaan uudella datalla.
• Vaiheittainen vapauttaminen: Aloita kouluttamalla vain uusia kerroksia ja vapauta vähitellen aiempia kerroksia.

4. Kouluttaminen uudella datalla

Kouluta säädettyä mallia uudella aineistolla:

• Pienempi oppimisnopeus: Käytä pientä oppimisnopeutta, jotta muutokset ovat hienovaraisia eivätkä tuhoa aiemmin opittuja piirteitä.
• Suorituskyvyn seuranta: Arvioi mallia säännöllisesti validointiaineistolla ylisovittamisen välttämiseksi.

5. Hyperparametrien hienosäätö

Optimoi koulutusparametrit:

• Oppimisnopeuden säätö: Säädä oppimisnopeutta koulutuksen aikana paremman konvergenssin saavuttamiseksi.
• Erien koko ja epookit: Kokeile eri batch-kokoja ja epookkimääriä suorituskyvyn parantamiseksi.

Kouluttaminen vs. hienosäätö

On tärkeää ymmärtää kouluttamisen ja hienosäädön ero.

Kouluttaminen alusta alkaen

• Lähtökohta: Mallin painot alustetaan satunnaisesti.
• Datavaatimukset: Tarvitaan paljon merkittyä dataa.
• Laskentaresurssit: Korkea tarve; suurten mallien koulutus vaatii paljon resursseja.
• Aika: Koulutus vie kauemmin, koska lähdetään satunnaisista painoista.
• Ylisovittamisen riski: Suurempi, jos dataa on vähän.

Hienosäätö

• Lähtökohta: Aloitetaan esikoulutetulla mallilla.
• Datavaatimukset: Tehokasta pienemmillä, tehtäväkohtaisilla aineistoilla.
• Laskentaresurssit: Vähemmän kuormittavaa; lyhyemmät koulutusajat.
• Aika: Nopea konvergenssi, koska malli aloittaa oppineilla piirteillä.
• Ylisovittamisen riski: Pienempi, mutta edelleen olemassa; vaatii huolellista seurantaa.

Hienosäädön tekniikat

Hienosäätömenetelmät vaihtelevat tehtävän ja resurssien mukaan.

1. Täysi hienosäätö

• Kuvaus: Kaikki esikoulutetun mallin parametrit päivitetään.
• Edut: Mahdollisuus parhaaseen suorituskykyyn uudessa tehtävässä.
• Haitat: Laskennallisesti raskasta; ylisovittamisen riski.

2. Osittainen hienosäätö (valikoiva hienosäätö)

• Kuvaus: Vain tietyt kerrokset koulutetaan, muut jäädytetään.
• Kerrosten valinta:
  • Alkuvaiheen kerrokset: Havaitsevat yleisiä piirteitä; usein jäädytetään.
  • Myöhäiset kerrokset: Havaitsevat tarkempia piirteitä; yleensä vapautetaan.
• Hyödyt: Vähentää laskentakuormaa; säilyttää yleisen tiedon.

3. Parametrien tehokas hienosäätö (PEFT)

• Tavoite: Vähentää opetettavien parametrien määrää.
• Tekniikat:
  • Adapterit:
    • Pieniä moduuleja lisätään verkkoon.
    • Vain adaptereita koulutetaan; alkuperäiset painot pysyvät paikallaan.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Otetaan käyttöön matalan asteen matriiseja painopäivitysten approksimointiin.
    • Vähentää merkittävästi koulutettavien parametrien määrää.
  • Prompt tuning:
    • Lisätään opetettavia syötteitä mallin inputtiin.
    • Säätelee mallin toimintaa muuttamatta alkuperäisiä painoja.
• Edut: Vähemmän muistia ja laskentaa vaativa.

4. Additiivinen hienosäätö

• Kuvaus: Malliin lisätään uusia kerroksia tai moduuleja.
• Koulutus: Vain lisätyt osat koulutetaan.
• Käyttökohteet: Kun alkuperäistä mallia ei haluta muuttaa.

5. Oppimisnopeuden säätö

• Kerroskohtaiset oppimisnopeudet:
  • Eri kerroksia koulutetaan eri oppimisnopeuksilla.
  • Mahdollistaa koulutuksen hienosäädön tarkemmalla tasolla.

Suurten kielimallien (LLM) hienosäätö

LLM:t kuten GPT-3 ja BERT vaativat erityistä huomiota.

1. Ohjeistuksen hienosäätö

• Tarkoitus: Opettaa mallit noudattamaan paremmin ihmisen ohjeita.
• Menetelmä:
  • Aineiston keruu: Kerätään (ohje, vastaus) -pareja.
  • Koulutus: Hienosäädetään malli tällä aineistolla.
• Tulos: Mallit tuottavat hyödyllisempiä ja osuvampia vastauksia.

2. Vahvistusoppiminen ihmispalautteella (RLHF)

• Tarkoitus: Yhdenmukaistaa mallin tuotokset ihmisten mieltymysten kanssa.
• Prosessi:
  1. Valvottu hienosäätö:
     • Koulutetaan mallia aineistolla, jossa on oikeat vastaukset.
  2. Palkkiomallinnus:
     • Ihmiset rankkaavat tuotoksia; palkkiomalli oppii ennustamaan näitä sijoituksia.
  3. Politiikan optimointi:
     • Käytetään vahvistusoppimista mallin hienosäätöön palkkioiden maksimoimiseksi.
• Hyöty: Tuottaa tuotoksia, jotka ovat paremmin linjassa ihmisten arvojen kanssa.

3. Huomioitavaa LLM-malleille

• Laskentaresurssit:
  • LLM:t ovat suuria; niiden hienosäätö vaatii paljon resursseja.
• Datan laatu:
  • Varmista, että hienosäätödata on korkealaatuista harhojen välttämiseksi.
• Eettiset näkökohdat:
  • Huomioi mahdolliset vaikutukset ja väärinkäytön riskit.

Huomiot ja parhaat käytännöt

Onnistunut hienosäätö vaatii huolellista suunnittelua ja toteutusta.

1. Ylisovittamisen välttäminen

• Riski: Malli toimii hyvin harjoitusdatalla, mutta huonosti uudella datalla.
• Torjunta:
  • Datan augmentointi: Lisää aineiston monimuotoisuutta.
  • Regularisointitekniikat: Käytä dropoutia, painojen hajautusta.
  • Varhainen pysäytys: Lopeta koulutus, kun validointisuorituskyky heikkenee.

2. Aineiston laatu

• Tärkeys: Hienosäädetty malli on vain niin hyvä kuin aineisto.
• Toimet:
  • Datan puhdistus: Poista virheet ja epäjohdonmukaisuudet.
  • Tasapainoinen data: Varmista, että kaikki luokat tai kategoriat ovat edustettuina.

3. Oppimisnopeudet

• Strategia: Käytä hienosäädössä pienempiä oppimisnopeuksia.
• Syy: Estetään suuria painopäivityksiä, jotka voisivat tuhota opitut piirteet.

4. Kerrosten jäädytysstrategia

• Päätöskriteerit:
  • Tehtävien samankaltaisuus: Samanlaiset tehtävät vaativat vähemmän muutoksia.
  • Datan koko: Pienemmät aineistot hyötyvät useamman kerroksen jäädyttämisestä.

5. Hyperparametrien optimointi

• Lähestymistapa:
  • Kokeile eri asetuksia.
  • Käytä esimerkiksi ruutuhakua (grid search) tai Bayesin optimointia.

6. Eettiset näkökohdat

• Harha ja reiluus:
  • Arvioi tuotokset harhojen varalta.
  • Käytä monipuolisia ja edustavia aineistoja.
• Yksityisyys:
  • Varmista, että datan käyttö noudattaa esimerkiksi GDPR:n vaatimuksia.
• Läpinäkyvyys:
  • Kerro avoimesti mallin kyvyistä ja rajoituksista.

7. Seuranta ja arviointi

• Mittareiden valinta:
  • Valitse tehtävän tavoitteisiin sopivat mittarit.
• Säännöllinen testaus:
  • Arvioi mallia näkemättömällä datalla yleistettävyyden varmistamiseksi.
• Kirjaus ja dokumentointi:
  • Pidä yksityiskohtaiset tiedot kokeista ja tuloksista.

Mittarit hienosäädettyjen mallien arviointiin

Oikeiden mittareiden valinta on ratkaisevaa.

Luokittelutehtävät

• Tarkkuus (Accuracy): Kokonaisosuvuus.
• Precision: Oikeiden positiivisten ennusteiden osuus kaikista positiivisista ennusteista.
• Recall: Oikeiden positiivisten ennusteiden osuus kaikista todellisista positiivisista.
• F1-luku: Harmoninen keskiarvo precisionin ja recallin välillä.
• Sekamatrix (Confusion Matrix): Ennustevirheiden visuaalinen esitys.

Regressiotehtävät

• Mean Squared Error (MSE): Neliöityjen erotusten keskiarvo.
• Mean Absolute Error (MAE): Itseisarvoisten erotusten keskiarvo.
• R-squared: Selitetyn vaihtelun osuus.

Kieligenerointitehtävät

• BLEU-pisteet: Mittaa tekstien osumista.
• ROUGE-pisteet: Korostaa recallia tiivistämisessä.
• Perplexity: Mittaa, kuinka hyvin malli ennustaa näytettä.

Kuvagenerointitehtävät

• Inception Score (IS): Arvioi kuvien laatua ja monimuotoisuutta.
• Fréchet Inception Distance (FID): Mittaa generoituja ja aitoja kuvia toisiinsa nähden.

Mallin hienosäädön tutkimusta

Mallin hienosäätö on keskeinen prosessi esikoulutettujen mallien sopeuttamisessa tiettyihin tehtäviin, suorituskyvyn ja tehokkuuden parantamiseksi. Viimeisimmät tutkimukset ovat tuoneet esiin innovatiivisia strategioita tämän prosessin kehittämiseksi.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   Tässä tutkimuksessa esitellään osittainen hienosäätö vaihtoehtona täydelle hienosäädölle vision transformereissa. Tutkimus osoittaa, että osittainen hienosäätö voi parantaa sekä tehokkuutta että tarkkuutta. Tutkijat validoivat erilaisia osittaisen hienosäädön strategioita useilla aineistoilla ja arkkitehtuureilla, ja havaitsivat, että tietyt strategiat, kuten feedforward-verkkoihin (FFN) tai attention-kerroksiin keskittyminen, voivat ylittää täyden hienosäädön vähemmillä parametreilla. Uusi hienosäätökulmamittari ehdotettiin auttamaan oikeiden kerrosten valinnassa, tarjoten joustavan lähestymistavan erilaisiin tilanteisiin. Tutkimus päättelee, että osittainen hienosäätö voi parantaa mallin suorituskykyä ja yleistettävyyttä vähemmillä parametreilla. Lue lisää
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   Tämä artikkeli tarkastelee LayerNormin roolia parametrien tehokkaassa hienosäädössä erityisesti BERT-malleissa. Kirjoittajat havaitsivat, että ulostulon LayerNorm muuttuu merkittävästi hienosäädön aikana eri NLP-tehtävissä. Kun hienosäätö kohdistettiin vain LayerNormiin, saavutettiin vastaava tai jopa parempi suorituskyky kuin täydellä hienosäädöllä. Tutkimuksessa käytettiin Fisherin informaatiota kriittisten LayerNorm-osien tunnistamiseen, ja osoitettiin, että hienosäätämällä vain pientä osaa LayerNormista voidaan ratkaista monia NLP-tehtäviä lähes ilman suorituskyvyn menetystä. Lue lisää
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   Tässä tutkimuksessa käsitellään suurten kielimallien hienosäädön ympäristövaikutuksia ehdottamalla adaptiivisia backpropagation-menetelmiä. Hienosäätö on tehokasta, mutta energiaintensiivistä ja aiheuttaa suuren hiilijalanjäljen. Tutkimus osoittaa, että nykyiset tehokkaat hienosäätötekniikat eivät riittävästi vähennä backpropagationin laskentakustannuksia. Artikkelissa korostetaan adaptiivisten strategioiden tarvetta ympäristövaikutuksen vähentämiseksi, yhdistäen FLOPien vähentämisen energiankulutuksen pienenemiseen. Lue lisää