Parameter Efficiënt Fijnstemmen (PEFT)

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) is een innovatieve benadering binnen kunstmatige intelligentie (AI) en natural language processing (NLP) waarmee grote, voorgetrainde modellen kunnen worden aangepast aan specifieke taken door enkel een klein gedeelte van hun parameters bij te werken. In plaats van het volledige model opnieuw te trainen—which computationeel intensief en veeleisend is qua middelen—richt PEFT zich op het fijnstemmen van geselecteerde parameters of het toevoegen van lichtgewicht modules aan de modelarchitectuur. Deze methode verlaagt de computationele kosten, verkort de trainingstijd en vermindert de opslagbehoefte, waardoor het mogelijk wordt om grote taalmodellen (LLM’s) breed in te zetten voor gespecialiseerde toepassingen.

Waarom is Parameter-Efficient Fine-Tuning belangrijk?

Naarmate AI-modellen groter en complexer worden, wordt de traditionele aanpak van fijnstemmen steeds minder praktisch. PEFT pakt deze uitdagingen aan door:

• Verlagen van computationele kosten: Door slechts een fractie van de parameters te finetunen, vermindert PEFT de computationele en geheugeneisen.
• Schaalbaarheid mogelijk maken: Organisaties kunnen grote modellen efficiënt aanpassen aan meerdere taken zonder veel middelen nodig te hebben.
• Behoud van voorgetrainde kennis: Door het grootste deel van de parameters bevroren te houden, blijft de algemene kennis van het model behouden.
• Snellere implementatie: Korte trainingstijden versnellen de uitrol van modellen in productieomgevingen.
• Edge computing faciliteren: Maakt het mogelijk om AI-modellen op apparaten met beperkte rekenkracht te draaien.

Hoe werkt Parameter-Efficient Fine-Tuning?

PEFT omvat verschillende technieken die ontworpen zijn om voorgetrainde modellen efficiënt bij te werken of uit te breiden. Hieronder staan enkele belangrijke methoden:

1. Adapters

Overzicht:

• Functie: Adapters zijn kleine neurale netwerkmodules die worden ingevoegd in de lagen van een voorgetraind model.
• Werking: Tijdens het fijnstemmen worden alleen de adapter-parameters bijgewerkt en blijven de originele modelparameters bevroren.

Implementatie:

• Structuur:
  • Down-Projection: Vermindert de dimensionaliteit (W_down).
  • Non-Linearity: Past een activatiefunctie toe (bijv. ReLU, GELU).
  • Up-Projection: Herstelt de oorspronkelijke dimensionaliteit (W_up).

Voordelen:

• Modulariteit: Eenvoudig adapters toevoegen of verwijderen voor verschillende taken.
• Efficiëntie: Aanzienlijke vermindering van het aantal te trainen parameters.
• Flexibiliteit: Ondersteunt multitask learning door adapters te wisselen.

Voorbeeldtoepassing:

• Domeinaanpassing: Een internationaal bedrijf wil dat zijn taalmodel regionale uitdrukkingen begrijpt. Door adapters te trainen op regionale data kan het model zich aanpassen zonder volledige hertraining.

2. Low-Rank Adaptation (LoRA)

Overzicht:

• Functie: Voegt trainbare, low-rank matrices toe om gewichtsupdates te benaderen.
• Werking: Splitst gewichtsupdates op in lager-dimensionale representaties.

Wiskundige basis:

• Gewichtsupdate: ΔW = A × B^T
  • A en B zijn low-rank matrices.
  • r, de rank, wordt gekozen zodat r << d, waarbij d de oorspronkelijke dimensionaliteit is.

Voordelen:

• Parameterreductie: Drastische vermindering van het aantal parameters dat nodig is om te finetunen.
• Geheugenefficiëntie: Lager geheugengebruik tijdens training.
• Schaalbaarheid: Geschikt voor zeer grote modellen.

Overwegingen:

• Rank-selectie: Belangrijk om balans te vinden tussen prestaties en parameter-efficiëntie.

Voorbeeldtoepassing:

• Gespecialiseerde vertaling: Een algemeen vertaalmodel aanpassen aan een specifiek domein, zoals juridische documenten, door te finetunen met LoRA.

3. Prefix Tuning

Overzicht:

• Functie: Voegt trainbare prefix-tokens toe aan de input van elke transformerlaag.
• Werking: Beïnvloedt het gedrag van het model door het self-attention-mechanisme aan te passen.

Mechanisme:

• Prefixes: Reeksen virtuele tokens die tijdens training worden geoptimaliseerd.
• Self-Attention Invloed: Prefixes beïnvloeden de key- en value-projecties in de attention-lagen.

Voordelen:

• Parameter-efficiëntie: Alleen prefixes worden getraind.
• Taakaanpasbaarheid: Stuurt het model effectief richting specifieke taken.

Voorbeeldtoepassing:

• Conversational AI: Antwoorden van een chatbot afstemmen op de merkstem van een bedrijf.

4. Prompt Tuning

Overzicht:

• Functie: Past trainbare prompt-embeddings toe aan de input.
• Verschil met Prefix Tuning: Werkt doorgaans alleen op de inputlaag.

Mechanisme:

• Soft Prompts: Continue embeddings die tijdens het finetunen geoptimaliseerd worden.
• Optimalisatie: Het model leert om van prompts naar gewenste uitkomsten te gaan.

Voordelen:

• Extreem parameter-efficiënt: Slechts enkele duizenden parameters hoeven te worden getraind.
• Eenvoudige implementatie: Minimale aanpassingen aan de modelarchitectuur.

Voorbeeldtoepassing:

• Creatieve schrijfondersteuning: Een taalmodel sturen om poëzie in een specifieke stijl te genereren.

5. P-Tuning

Overzicht:

• Uitbreiding op Prompt Tuning: Voegt trainbare prompts toe op meerdere lagen.
• Doel: Betere prestaties op taken met weinig data.

Mechanisme:

• Diepe prompting: Prompts worden door het hele model geïntegreerd.
• Representatie-leren: Verbetert het vermogen van het model om complexe patronen te herkennen.

Voordelen:

• Verbeterde prestaties: Vooral bij few-shot learning-situaties.
• Flexibiliteit: Past zich aan complexere taken aan dan prompt tuning alleen.

Voorbeeldtoepassing:

• Technische vraagbeantwoording: Een model aanpassen om domeinspecifieke vragen in de techniek te beantwoorden.

6. BitFit

Overzicht:

• Functie: Stemt alleen de biastermen van het model af.
• Werking: De gewichten van het netwerk blijven onaangetast.

Voordelen:

• Minimale parameter-update: Biastermen zijn een zeer klein deel van het totaal.
• Verassend effectief: Biedt redelijke prestaties op diverse taken.

Voorbeeldtoepassing:

• Snelle domeinaanpassing: Een model bijstellen op nieuwe sentimentdata zonder uitgebreide training.

PEFT versus traditioneel fijnstemmen

Toepassingen en use-cases

1. Gespecialiseerd taalbegrip

Scenario:

• Zorgsector: Medische terminologie en patiëntverslagen begrijpen.

Aanpak:

• Adapters of LoRA gebruiken: Model finetunen op medische data door minimale parameters bij te werken.

Resultaat:

• Verbeterde nauwkeurigheid: Betere interpretatie van medische teksten.
• Efficiënt middelengebruik: Aanpassing zonder veel rekenkracht.

2. Meertalige modellen

Scenario:

• Uitbreiding taalaanbod: Ondersteuning toevoegen voor talen met weinig data.

Aanpak:

• Adapters per taal: Taal-specifieke adapters trainen.

Resultaat:

• Toegankelijke AI: Meer talen ondersteunen zonder het hele model opnieuw te trainen.
• Kostenefficiënt: Minder middelen nodig per nieuwe taal.

3. Few-Shot Learning

Scenario:

• Nieuwe taak met weinig data: Een nieuwe categorie classificeren in een bestaande dataset.

Aanpak:

• Prompt of P-Tuning: Gebruik prompts om het model te sturen.

Resultaat:

• Snelle aanpassing: Het model past zich snel aan met minimale data.
• Behoud van prestaties: Acceptabele nauwkeurigheidsniveaus.

4. Edge-implementatie

Scenario:

• AI op mobiele apparaten: AI-applicaties draaien op smartphones of IoT-apparaten.

Aanpak:

• BitFit of LoRA: Modellen finetunen zodat ze lichtgewicht zijn voor edge-apparaten.

Resultaat:

• Efficiëntie: Modellen hebben minder geheugen en rekenkracht nodig.
• Functionaliteit: AI-mogelijkheden zonder afhankelijkheid van servers.

5. Snel prototypen

Scenario:

• Nieuwe ideeën testen: Experimenteren met verschillende taken in onderzoek.

Aanpak:

• PEFT-technieken: Snel modellen finetunen met adapters of prompt tuning.

Resultaat:

• Snelheid: Snellere iteraties en testcycli.
• Kostenbesparing: Minder middelen nodig voor experimenten.

Technische overwegingen

Keuze van PEFT-methode

• Taaktype: Sommige methoden zijn beter geschikt voor bepaalde taken.
  • Adapters: Geschikt voor domeinaanpassing.
  • Prompt Tuning: Effectief voor tekstgeneratie.
• Modelcompatibiliteit: Controleer of de PEFT-methode past bij de modelarchitectuur.
• Beschikbare middelen: Houd rekening met computationele beperkingen.

Hyperparameter-tuning

• Leersnelheden: Mogelijk aanpassen afhankelijk van de PEFT-methode.
• Modulegrootte: Bij adapters en LoRA kan de grootte van componenten de prestaties beïnvloeden.

Integratie in trainingspijplijnen

• Framework-ondersteuning: Veel frameworks zoals PyTorch en TensorFlow ondersteunen PEFT-methoden.
• Modulair ontwerp: Kies een modulaire aanpak voor eenvoudige integratie en testen.

Uitdagingen en aandachtspunten

• Underfitting: Te weinig parameters kunnen de taak niet goed vangen.
  Oplossing: Experimenteer met modulegroottes en lagen waarop PEFT wordt toegepast.
• Datakwaliteit: PEFT compenseert geen slechte data.
  Oplossing: Zorg voor schone en representatieve data.
• Overmatige afhankelijkheid van voorgetrainde kennis: Sommige taken vragen meer aanpassing.
  Oplossing: Overweeg hybride benaderingen of gedeeltelijk fijnstemmen.

Best practices

Data handling

• Selecteer hoogwaardige data: Focus op relevantie en helderheid.
• Data-augmentatie: Gebruik technieken om kleine datasets uit te breiden.

Regularisatietechnieken

• Dropout: Pas toe op PEFT-modules om overfitting te voorkomen.
• Weight decay: Regulariseer parameters voor stabiliteit.

Monitoring en evaluatie

• Validatiesets: Gebruik om prestaties tijdens training te volgen.
• Bias-controle: Beoordeel modellen op mogelijk geïntroduceerde vooroordelen tijdens het fijnstemmen.

Geavanceerde onderwerpen

Hypernetwerk-gebaseerde PEFT

• Concept: Gebruik een hypernetwerk om taak-specifieke parameters te genereren.
• Voordeel: Dynamische aanpassing aan meerdere taken.

Combineren van PEFT-methoden

• Samengestelde technieken: Combineer adapters met LoRA of prompt tuning.
• Optimalisatiestrategieën: Optimaliseer meerdere PEFT-modules gezamenlijk.

Veelgestelde vragen

1. Kunnen PEFT-methoden op elk model worden toegepast?
   Hoewel ze primair ontwikkeld zijn voor transformer-gebaseerde modellen, kunnen sommige PEFT-methoden met aanpassingen ook op andere architecturen worden toegepast.

2. Bereiken PEFT-methoden altijd dezelfde prestaties als volledig fijnstemmen?
   PEFT behaalt vaak vergelijkbare prestaties, maar bij zeer gespecialiseerde taken kan volledig fijnstemmen marginaal betere resultaten geven.

3. Hoe kies ik de juiste PEFT-methode?
   Kijk naar de taakeisen, beschikbare middelen en eerder behaalde successen bij vergelijkbare taken.

4. Is PEFT geschikt voor grootschalige implementaties?
   Ja, de efficiëntie van PEFT maakt het ideaal om modellen op te schalen voor verschillende taken en domeinen.

Belangrijke termen

• Transfer Learning: Het benutten van een voorgetraind model voor nieuwe taken.
• Grote taalmodellen (LLMs): AI-modellen die zijn getraind op grote hoeveelheden tekstdata.
• Catastrofisch vergeten: Verlies van eerder aangeleerde kennis tijdens nieuwe training.
• Few-Shot Learning: Leren van slechts enkele voorbeelden.
• Voorgetrainde parameters: Modelparameters die zijn geleerd tijdens de initiële training.

Onderzoek naar Parameter-Efficient Fine-Tuning

Recente ontwikkelingen in parameter-efficiënte fijnstemtechnieken zijn onderzocht in diverse wetenschappelijke studies, die innovatieve methoden belichten om AI-modeltraining te verbeteren. Hieronder samenvattingen van belangrijke onderzoeksartikelen die bijdragen aan dit vakgebied:

1. Keeping LLMs Aligned After Fine-tuning: The Crucial Role of Prompt Templates (Gepubliceerd: 2024-02-28)
   Auteurs: Kaifeng Lyu, Haoyu Zhao, Xinran Gu, Dingli Yu, Anirudh Goyal, Sanjeev Arora
   Dit artikel onderzoekt de veiligheidsafstemming van grote taalmodellen (LLMs) na het fijnstemmen. De auteurs tonen aan dat zelfs onschuldig fijnstemmen kan leiden tot onveilige gedragingen in modellen. Door experimenten met verschillende chatmodellen zoals Llama 2-Chat en GPT-3.5 Turbo, laat de studie het belang zien van prompt-templates voor het behouden van veiligheidsafstemming. Ze stellen het “Pure Tuning, Safe Testing”-principe voor: finetunen zonder veiligheidsprompts, maar deze wel toevoegen tijdens testen om onveilig gedrag te voorkomen. Resultaten tonen aan dat dit zorgt voor een significante afname van onveilig gedrag. Lees meer

2. Tencent AI Lab – Shanghai Jiao Tong University Low-Resource Translation System for the WMT22 Translation Task (Gepubliceerd: 2022-10-17)
   Auteurs: Zhiwei He, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Shuming Shi, Rui Wang
   Deze studie beschrijft de ontwikkeling van een low-resource vertaalsysteem voor de WMT22-taak Engels-Livonisch. Het systeem maakt gebruik van M2M100 met innovatieve technieken zoals cross-model word embedding alignment en een geleidelijke adaptatiestrategie. Het onderzoek toont aanzienlijke verbeteringen in vertaalnauwkeurigheid aan, mede door het aanpakken van eerdere onderschattingen vanwege Unicode-normalisatie. Fijnstemmen met validatiesets en online back-translation verhogen de prestaties verder, met hoge BLEU-scores als resultaat. Lees meer

3. Towards Being Parameter-Efficient: A Stratified Sparsely Activated Transformer with Dynamic Capacity (Gepubliceerd: 2023-10-22)
   Auteurs: Haoran Xu, Maha Elbayad, Kenton Murray, Jean Maillard, Vedanuj Goswami
   Het artikel behandelt de parameterinefficiëntie in Mixture-of-experts (MoE)-modellen, die gebruikmaken van sparse activation. De auteurs stellen Stratified Mixture of Experts (SMoE)-modellen voor, waarmee de capaciteit dynamisch aan verschillende tokens wordt toegewezen, wat de parameter-efficiëntie verbetert. Hun aanpak toont betere prestaties bij meertalige machinevertaling benchmarks, en laat zien dat efficiënter trainen met minder middelen haalbaar is. Lees meer