Ajuste Fino

ng adapta modelos pré-treinados a novas tarefas por meio de pequenas modificações, reduzindo a necessidade de dados e recursos. Isso envolve selecionar um modelo, ajustar a arquitetura, congelar/descongelar camadas e otimizar hiperparâmetros para melhor desempenho.

O Que É Ajuste Fino de Modelo?

Ajuste fino de modelo é uma técnica de aprendizado de máquina que consiste em utilizar um modelo pré-treinado e realizar pequenas modificações para adaptá-lo a uma nova tarefa ou conjunto de dados específico. Em vez de construir um modelo do zero — o que pode ser demorado e exigir muitos recursos — o ajuste fino aproveita o conhecimento que o modelo já adquiriu em treinamentos anteriores com grandes conjuntos de dados. Ao ajustar os parâmetros do modelo, desenvolvedores podem melhorar o desempenho em uma nova tarefa usando menos dados e recursos computacionais.

O ajuste fino é um subconjunto do aprendizado por transferência, onde o conhecimento adquirido ao resolver um problema é aplicado a outro problema diferente, mas relacionado. Em aprendizado profundo, modelos pré-treinados (como os usados para reconhecimento de imagens ou processamento de linguagem natural) já aprenderam representações que podem ser valiosas para novas tarefas. O ajuste fino altera essas representações para se adequar melhor às especificidades da nova tarefa.

Como o Ajuste Fino de Modelos é Usado?

O ajuste fino é utilizado para adaptar modelos pré-treinados a novos domínios ou tarefas de forma eficiente. O processo geralmente envolve várias etapas-chave:

1. Seleção de um Modelo Pré-Treinado

Escolha um modelo pré-treinado que esteja alinhado com a nova tarefa. Por exemplo:

• Processamento de Linguagem Natural (PLN): Modelos como BERT, GPT-3 ou RoBERTa.
• Visão Computacional: Modelos como ResNet, VGGNet ou Inception.

Esses modelos foram treinados em grandes conjuntos de dados e aprenderam características gerais que servem como ponto de partida.

2. Ajuste da Arquitetura do Modelo

Modifique o modelo para a nova tarefa:

• Substituir Camadas de Saída: Para tarefas de classificação, substitua a camada final para corresponder ao número de classes do novo conjunto de dados.
• Adicionar Novas Camadas: Introduza camadas extras para aumentar a capacidade do modelo de aprender características específicas da tarefa.

3. Congelamento e Descongelamento de Camadas

Decida quais camadas treinar:

• Congelar Camadas Iniciais: As primeiras camadas capturam características gerais (ex: bordas em imagens) e podem ser mantidas inalteradas.
• Descongelar Camadas Finais: Camadas posteriores capturam características mais específicas e são treinadas com os novos dados.
• Descongelamento Gradual: Comece treinando apenas as novas camadas e vá descongelando as anteriores progressivamente.

4. Treinamento com Novos Dados

Treine o modelo ajustado no novo conjunto de dados:

• Taxa de Aprendizagem Menor: Use uma taxa de aprendizagem reduzida para fazer ajustes sutis sem sobrescrever as características aprendidas.
• Monitoramento de Desempenho: Avalie regularmente o modelo em dados de validação para evitar overfitting.

5. Ajuste de Hiperparâmetros

Otimize os parâmetros de treinamento:

• Agendamento de Taxa de Aprendizagem: Ajuste a taxa de aprendizagem durante o treinamento para melhor convergência.
• Tamanho de Lote e Épocas: Experimente diferentes tamanhos de lote e números de épocas para melhorar o desempenho.

Treinamento vs. Ajuste Fino

Compreender a diferença entre treinar do zero e ajustar finamente é crucial.

Treinamento do Zero

• Ponto de Partida: Pesos do modelo são inicializados aleatoriamente.
• Necessidade de Dados: Requer grandes quantidades de dados rotulados.
• Recursos Computacionais: Alta demanda; treinar grandes modelos é intensivo em recursos.
• Tempo: Tempos de treinamento mais longos devido à inicialização aleatória.
• Risco de Overfitting: Maior se os dados forem insuficientes.

Ajuste Fino

• Ponto de Partida: Começa com um modelo pré-treinado.
• Necessidade de Dados: Eficaz com conjuntos de dados menores e específicos.
• Recursos Computacionais: Menos intensivo; tempos de treinamento mais curtos.
• Tempo: Convergência mais rápida, pois o modelo já possui características aprendidas.
• Risco de Overfitting: Reduzido, mas ainda presente; exige monitoramento cuidadoso.

Técnicas em Ajuste Fino de Modelos

Os métodos de ajuste fino variam conforme a tarefa e os recursos disponíveis.

1. Ajuste Fino Completo

• Descrição: Todos os parâmetros do modelo pré-treinado são atualizados.
• Vantagens: Potencial para maior desempenho na nova tarefa.
• Desvantagens: Computacionalmente intensivo; risco de overfitting.

2. Ajuste Fino Parcial (Ajuste Seletivo)

• Descrição: Apenas certas camadas são treinadas, outras são congeladas.
• Seleção de Camadas:
  • Camadas Iniciais: Capturam características gerais; frequentemente congeladas.
  • Camadas Finais: Capturam características específicas; tipicamente descongeladas.
• Benefícios: Reduz carga computacional; preserva o conhecimento geral.

3. Ajuste Fino Eficiente em Parâmetros (PEFT)

• Objetivo: Reduzir o número de parâmetros treináveis.
• Técnicas:
  • Adapters:
    • Pequenos módulos inseridos na rede.
    • Apenas os adapters são treinados; os pesos originais permanecem fixos.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Introduz matrizes de baixa ordem para aproximar atualizações de peso.
    • Reduz significativamente os parâmetros de treinamento.
  • Prompt Tuning:
    • Adiciona prompts treináveis à entrada.
    • Ajusta o comportamento do modelo sem alterar os pesos originais.
• Vantagens: Menos memória e requisitos computacionais.

4. Ajuste Fino Aditivo

• Descrição: Novas camadas ou módulos são adicionados ao modelo.
• Treinamento: Apenas os componentes adicionados são treinados.
• Casos de Uso: Quando o modelo original deve permanecer inalterado.

5. Ajuste de Taxa de Aprendizagem

• Taxas de Aprendizagem por Camada:
  • Diferentes camadas são treinadas com taxas de aprendizagem distintas.
  • Permite controle mais refinado sobre o treinamento.

Ajuste Fino de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

LLMs como GPT-3 e BERT exigem considerações especiais.

1. Instruction Tuning

• Propósito: Ensinar modelos a seguir melhor as instruções humanas.
• Método:
  • Criação de Conjunto de Dados: Coletar pares (instrução, resposta).
  • Treinamento: Ajustar finamente o modelo nesse conjunto de dados.
• Resultado: Modelos geram respostas mais úteis e relevantes.

2. Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF)

• Propósito: Alinhar as saídas do modelo com as preferências humanas.
• Processo:
  1. Ajuste Fino Supervisionado:
     • Treinar o modelo em um conjunto de dados com respostas corretas.
  2. Modelagem de Recompensa:
     • Humanos classificam as saídas; um modelo de recompensa aprende a prever essas classificações.
  3. Otimização de Política:
     • Usar aprendizado por reforço para ajustar o modelo e maximizar as recompensas.
• Benefício: Produz saídas mais alinhadas com valores humanos.

3. Considerações para LLMs

• Recursos Computacionais:
  • LLMs são grandes; ajustá-los requer muitos recursos.
• Qualidade dos Dados:
  • Garanta que os dados de ajuste fino sejam de alta qualidade para evitar vieses.
• Implicações Éticas:
  • Esteja atento ao impacto potencial e ao uso indevido.

Considerações e Melhores Práticas

O sucesso no ajuste fino envolve planejamento e execução cuidadosos.

1. Evitando Overfitting

• Risco: O modelo vai bem nos dados de treinamento, mas mal em novos dados.
• Mitigação:
  • Aumento de Dados: Aumentar a diversidade do conjunto de dados.
  • Técnicas de Regularização: Aplicar dropout, weight decay.
  • Early Stopping: Parar o treinamento quando o desempenho de validação piorar.

2. Qualidade do Conjunto de Dados

• Importância: O modelo ajustado é tão bom quanto os dados.
• Ações:
  • Limpeza de Dados: Remover erros e inconsistências.
  • Dados Balanceados: Garantir que todas as classes ou categorias estejam representadas.

3. Taxas de Aprendizagem

• Estratégia: Use taxas de aprendizagem menores para ajuste fino.
• Motivo: Evita grandes atualizações de peso que podem apagar características aprendidas.

4. Estratégia de Congelamento de Camadas

• Fatores de Decisão:
  • Similaridade da Tarefa: Tarefas mais semelhantes podem exigir menos ajustes.
  • Tamanho dos Dados: Conjuntos de dados menores podem se beneficiar de mais camadas congeladas.

5. Otimização de Hiperparâmetros

• Abordagem:
  • Experimente diferentes configurações.
  • Use técnicas como grid search ou otimização bayesiana.

6. Considerações Éticas

• Viés e Justiça:
  • Avalie as saídas quanto a vieses.
  • Use conjuntos de dados diversos e representativos.
• Privacidade:
  • Garanta que o uso dos dados esteja em conformidade com regulamentações como a LGPD.
• Transparência:
  • Seja claro sobre as capacidades e limitações do modelo.

7. Monitoramento e Avaliação

• Seleção de Métricas:
  • Escolha métricas alinhadas aos objetivos da tarefa.
• Testes Regulares:
  • Avalie em dados não vistos para medir generalização.
• Registro e Documentação:
  • Mantenha registros detalhados de experimentos e resultados.

Métricas para Avaliar Modelos Ajustados Finamente

Escolher as métricas certas é fundamental.

Tarefas de Classificação

• Acurácia: Correção geral.
• Precisão: Previsões positivas corretas vs. total de previsões positivas.
• Recall: Previsões positivas corretas vs. total de positivos reais.
• F1 Score: Média harmônica entre precisão e recall.
• Matriz de Confusão: Representação visual dos erros de predição.

Tarefas de Regressão

• Erro Quadrático Médio (MSE): Média dos quadrados das diferenças.
• Erro Absoluto Médio (MAE): Média das diferenças absolutas.
• R-quadrado: Proporção da variância explicada pelo modelo.

Tarefas de Geração de Linguagem

• BLEU Score: Mede a sobreposição textual.
• ROUGE Score: Foco no recall em sumarização.
• Perplexidade: Mede o quão bem o modelo prevê uma amostra.

Tarefas de Geração de Imagem

• Inception Score (IS): Avalia a qualidade e diversidade das imagens.
• Fréchet Inception Distance (FID): Mede a similaridade entre imagens geradas e reais.

Pesquisa sobre Ajuste Fino de Modelos

O ajuste fino de modelos é um processo fundamental para adaptar modelos pré-treinados a tarefas específicas, melhorando desempenho e eficiência. Estudos recentes exploraram estratégias inovadoras para aprimorar esse processo.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   Esta pesquisa introduz o ajuste fino parcial como uma alternativa ao ajuste fino completo para transformadores de visão. O estudo destaca que o ajuste fino parcial pode melhorar tanto a eficiência quanto a precisão. Pesquisadores validaram várias estratégias de ajuste parcial em diferentes conjuntos de dados e arquiteturas, descobrindo que certas estratégias, como focar em redes feedforward (FFN) ou camadas de atenção, podem superar o ajuste fino completo com menos parâmetros. Uma nova métrica de ângulo de ajuste fino foi proposta para ajudar na seleção das camadas apropriadas, oferecendo uma abordagem flexível adaptável a diversos cenários. O estudo conclui que o ajuste fino parcial pode melhorar o desempenho e a generalização do modelo com menos parâmetros. Leia mais
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   Este artigo investiga o papel do LayerNorm no ajuste fino eficiente em parâmetros, especialmente em modelos BERT. Os autores descobriram que o LayerNorm de saída passa por mudanças significativas durante o ajuste fino em várias tarefas de PLN. Ao focar o ajuste apenas no LayerNorm, foi possível obter desempenho comparável ou até superior ao ajuste fino completo. O estudo utilizou informação de Fisher para identificar subconjuntos críticos do LayerNorm, demonstrando que ajustar apenas uma pequena parte do LayerNorm pode resolver muitas tarefas de PLN com perda mínima de desempenho. Leia mais
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   Este estudo aborda o impacto ambiental do ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) propondo métodos de retropropagação adaptativa. O ajuste fino, embora eficaz, é intensivo em energia e contribui para uma alta pegada de carbono. A pesquisa sugere que técnicas atuais de ajuste fino eficiente não reduzem adequadamente o custo computacional associado à retropropagação. O artigo enfatiza a necessidade de estratégias adaptativas para mitigar o impacto ambiental, correlacionando a redução de FLOPs com o consumo de energia. Leia mais