Ajustarea fină

ng adaptează modelele pre-antrenate la sarcini noi prin ajustări minore, reducând nevoia de date și resurse. Implică selectarea unui model, ajustarea arhitecturii, înghețarea/deblocarea straturilor și optimizarea hiperparametrilor pentru îmbunătățirea performanței.

Ce este ajustarea fină a modelelor?

Ajustarea fină a modelelor este o tehnică de învățare automată care implică preluarea unui model pre-antrenat și efectuarea unor ajustări minore pentru a-l adapta la o nouă sarcină sau set de date specific. În loc să construiești un model de la zero — ceea ce poate fi consumator de timp și resurse — ajustarea fină valorifică cunoștințele pe care un model le-a dobândit deja în urma antrenării pe seturi mari de date. Prin ajustarea parametrilor modelului, dezvoltatorii pot îmbunătăți performanța pe o sarcină nouă cu mai puține date și resurse computaționale.

Ajustarea fină este o subcategorie a învățării prin transfer, unde cunoștințele dobândite la rezolvarea unei probleme sunt aplicate la o altă problemă, diferită, dar înrudită. În învățarea profundă, modelele pre-antrenate (cum ar fi cele folosite pentru recunoașterea imaginilor sau procesarea limbajului natural) au învățat reprezentări care pot fi valoroase pentru sarcini noi. Ajustarea fină modifică aceste reprezentări pentru a se potrivi mai bine specificului noii sarcini.

Cum este folosită ajustarea fină a modelelor?

Ajustarea fină este folosită pentru a adapta eficient modelele pre-antrenate la noi domenii sau sarcini. Procesul implică de obicei câțiva pași cheie:

1. Selectarea unui model pre-antrenat

Alege un model pre-antrenat care se aliniază cât mai mult cu noua sarcină. De exemplu:

• Procesare Limbaj Natural (NLP): Modele precum BERT, GPT-3 sau RoBERTa.
• Viziune Computerizată: Modele precum ResNet, VGGNet sau Inception.

Aceste modele au fost antrenate pe seturi mari de date și au învățat caracteristici generale utile ca punct de plecare.

2. Ajustarea arhitecturii modelului

Modifică modelul pentru a se potrivi noii sarcini:

• Înlocuirea straturilor de ieșire: Pentru sarcinile de clasificare, înlocuiește stratul final pentru a se potrivi cu numărul de clase din noul set de date.
• Adăugarea de straturi noi: Introdu straturi suplimentare pentru a crește capacitatea modelului de a învăța caracteristici specifice sarcinii.

3. Înghețarea și deblocarea straturilor

Decide ce straturi să antrenezi:

• Îngheață straturile timpurii: Straturile timpurii captează caracteristici generale (de exemplu, muchii în imagini) și pot fi lăsate neschimbate.
• Deblochează straturile târzii: Straturile târzii captează caracteristici mai specifice și sunt antrenate pe datele noi.
• Deblocarea treptată: Începe prin antrenarea doar a noilor straturi, apoi deblochează treptat straturile anterioare.

4. Antrenarea cu date noi

Antrenează modelul ajustat pe noul set de date:

• Rată de învățare mai mică: Folosește o rată de învățare redusă pentru a face ajustări subtile fără a suprascrie caracteristicile învățate.
• Monitorizarea performanței: Evaluează regulat modelul pe date de validare pentru a preveni supraînvățarea.

5. Reglarea hiperparametrilor

Optimizează parametrii de antrenare:

• Scheme de rată de învățare: Ajustează rata de învățare în timpul antrenării pentru o convergență mai bună.
• Batch size și epoci: Experimentează cu dimensiuni diferite de batch și număr de epoci pentru a îmbunătăți performanța.

Antrenare vs. Ajustare fină

Este esențial să înțelegem diferența dintre antrenarea de la zero și ajustarea fină.

Antrenarea de la zero

• Punct de pornire: Greutățile modelului sunt inițializate aleatoriu.
• Necesități de date: Sunt necesare cantități mari de date etichetate.
• Resurse computaționale: Cerințe mari; antrenarea modelelor mari este consumatoare de resurse.
• Timp: Timp de antrenare mai lung, deoarece se pornește de la greutăți aleatorii.
• Risc de supraînvățare: Mai ridicat dacă datele sunt insuficiente.

Ajustare fină

• Punct de pornire: Se pornește de la un model pre-antrenat.
• Necesități de date: Eficient cu seturi de date mici, specifice sarcinii.
• Resurse computaționale: Mai puțin intensiv; timp de antrenare mai scurt.
• Timp: Convergență rapidă deoarece modelul pornește cu caracteristici deja învățate.
• Risc de supraînvățare: Redus, dar încă prezent; necesită monitorizare atentă.

Tehnici de ajustare fină a modelelor

Metodele de ajustare fină variază în funcție de sarcină și resurse.

1. Ajustare fină completă

• Descriere: Sunt actualizați toți parametrii modelului pre-antrenat.
• Avantaje: Potențial pentru performanță mai mare pe noua sarcină.
• Dezavantaje: Consum intensiv de resurse; risc de supraînvățare.

2. Ajustare fină parțială (selectivă)

• Descriere: Doar anumite straturi sunt antrenate, celelalte sunt înghețate.
• Selecția straturilor:
  • Straturi timpurii: Captează caracteristici generale; de obicei sunt înghețate.
  • Straturi târzii: Captează caracteristici specifice; de regulă sunt deblocate.
• Beneficii: Reduce încărcarea computațională; menține cunoștințele generale.

3. Ajustare fină eficientă din punctul de vedere al parametrilor (PEFT)

• Scop: Reducerea numărului de parametri antrenabili.
• Tehnici:
  • Adaptoare:
    • Module mici inserate în rețea.
    • Doar adaptoarele sunt antrenate; greutățile originale rămân fixe.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Introduce matrice de rang redus pentru a aproxima actualizările de greutate.
    • Reduce semnificativ parametrii antrenați.
  • Prompt Tuning:
    • Adaugă prompturi antrenabile la intrare.
    • Ajustează comportamentul modelului fără a modifica greutățile originale.
• Avantaje: Necesită mai puțină memorie și resurse de calcul.

4. Ajustare fină aditivă

• Descriere: Se adaugă straturi sau module noi modelului.
• Antrenare: Sunt antrenate doar componentele adăugate.
• Cazuri de utilizare: Când modelul original trebuie să rămână neschimbat.

5. Ajustarea ratei de învățare

• Rate de învățare pe strat:
  • Straturile diferite sunt antrenate cu rate de învățare diferite.
  • Permite un control mai precis asupra antrenării.

Ajustarea fină a modelelor mari de limbaj (LLMs)

LLM-uri precum GPT-3 și BERT necesită considerente speciale.

1. Ajustare pe instrucțiuni

• Scop: Învață modelele să urmeze mai bine instrucțiunile umane.
• Metodă:
  • Crearea setului de date: Colectarea perechilor (instrucțiune, răspuns).
  • Antrenare: Ajustează modelul pe acest set de date.
• Rezultat: Modelele generează răspunsuri mai utile și relevante.

2. Învățare prin recompensă umană (RLHF)

• Scop: Aliniază ieșirile modelului cu preferințele umane.
• Proces:
  1. Ajustare fină supravegheată:
     • Antrenează modelul pe un set de date cu răspunsuri corecte.
  2. Modelare recompensă:
     • Oamenii evaluează ieșirile; un model de recompensă învață să prezică aceste evaluări.
  3. Optimizare politică:
     • Folosește învățarea prin întărire pentru ajustarea modelului astfel încât să maximizeze recompensele.
• Beneficiu: Produce ieșiri mai aliniate cu valorile umane.

3. Considerații pentru LLM-uri

• Resurse computaționale:
  • LLM-urile sunt mari; ajustarea fină necesită resurse semnificative.
• Calitatea datelor:
  • Datele de ajustare fină trebuie să fie de înaltă calitate pentru a evita introducerea de prejudecăți.
• Implicații etice:
  • Fii atent la impactul potențial și la posibilitatea de utilizare abuzivă.

Considerații și bune practici

Ajustarea fină reușită implică planificare și execuție atentă.

1. Evitarea supraînvățării

• Risc: Modelul are performanță bună pe datele de antrenare, dar slabă pe date noi.
• Măsuri:
  • Augmentarea datelor: Crește diversitatea setului de date.
  • Tehnici de regularizare: Folosește dropout, penalizare a greutăților.
  • Oprire timpurie: Oprește antrenarea când performanța pe validare scade.

2. Calitatea setului de date

• Importanță: Modelul ajustat fin este la fel de bun ca datele folosite.
• Acțiuni:
  • Curățarea datelor: Elimină erorile și inconsecvențele.
  • Date echilibrate: Asigură reprezentarea tuturor claselor sau categoriilor.

3. Rate de învățare

• Strategie: Folosește rate de învățare mai mici pentru ajustare fină.
• Motiv: Previne modificări mari ale greutăților care ar putea șterge caracteristicile învățate.

4. Strategie de înghețare a straturilor

• Factori de decizie:
  • Similaritatea sarcinii: Sarcinile mai similare pot necesita mai puține ajustări.
  • Dimensiunea datelor: Seturile de date mai mici pot beneficia de înghețarea mai multor straturi.

5. Optimizarea hiperparametrilor

• Abordare:
  • Experimentează cu setări diferite.
  • Folosește tehnici precum grid search sau optimizare bayesiană.

6. Considerații etice

• Bias și echitate:
  • Evaluează ieșirile pentru prejudecăți.
  • Folosește seturi de date diverse și reprezentative.
• Confidențialitate:
  • Asigură-te că utilizarea datelor respectă reglementări precum GDPR.
• Transparență:
  • Fii clar în legătură cu capacitățile și limitările modelului.

7. Monitorizare și evaluare

• Selecția metricilor:
  • Alege metrici care se aliniază cu obiectivele sarcinii.
• Testare regulată:
  • Evaluează pe date nevăzute pentru a verifica generalizarea.
• Jurnalizare și documentare:
  • Păstrează evidențe detaliate ale experimentelor și rezultatelor.

Metrici pentru evaluarea modelelor ajustate fin

Alegerea corectă a metricilor este esențială.

Sarcini de clasificare

• Acuratețe: Corectitudine generală.
• Precizie: Predicții pozitive corecte raportate la totalul predicțiilor pozitive.
• Recall: Predicții pozitive corecte raportate la totalul cazurilor pozitive reale.
• Scor F1: Media armonică a preciziei și recall-ului.
• Matrice de confuzie: Reprezentare vizuală a erorilor de predicție.

Sarcini de regresie

• Eroare pătratică medie (MSE): Media diferențelor la pătrat.
• Eroare absolută medie (MAE): Media diferențelor absolute.
• R-pătrat: Proporția variației explicate de model.

Sarcini de generare de limbaj

• Scor BLEU: Măsoară suprapunerea textului.
• Scor ROUGE: Se concentrează pe recall în sumarizare.
• Perplexitate: Măsoară cât de bine prezice modelul un eșantion.

Sarcini de generare de imagini

• Inception Score (IS): Evaluează calitatea și diversitatea imaginilor.
• Fréchet Inception Distance (FID): Măsoară similaritatea dintre imagini generate și reale.

Cercetare privind ajustarea fină a modelelor

Ajustarea fină a modelelor este un proces critic în adaptarea modelelor pre-antrenate la sarcini specifice, îmbunătățind performanța și eficiența. Studii recente au explorat strategii inovatoare pentru a îmbunătăți acest proces.

1. Ajustare fină parțială: un succesor pentru ajustarea completă la Vision Transformers
   Această cercetare introduce ajustarea fină parțială ca alternativă la ajustarea completă pentru vision transformers. Studiul evidențiază că ajustarea parțială poate crește atât eficiența, cât și acuratețea. Cercetătorii au validat diverse strategii de ajustare parțială pe diferite seturi de date și arhitecturi, descoperind că anumite strategii, precum focalizarea pe rețelele feedforward (FFN) sau straturile de atenție, pot depăși ajustarea completă folosind mai puțini parametri. A fost propusă o nouă metrică, “fine-tuned angle”, pentru selectarea straturilor potrivite, oferind astfel o abordare flexibilă adaptabilă la diferite scenarii. Studiul concluzionează că ajustarea fină parțială poate îmbunătăți performanța și generalizarea modelului cu mai puțini parametri. Citește mai mult
2. LayerNorm: o componentă cheie în ajustarea fină eficientă din punctul de vedere al parametrilor
   Această lucrare investighează rolul LayerNorm în ajustarea fină eficientă din punctul de vedere al parametrilor, în special în cadrul modelelor BERT. Autorii au constatat că LayerNorm-ul de ieșire suferă modificări semnificative în timpul ajustării fine pe diverse sarcini NLP. Concentrându-se doar pe ajustarea LayerNorm, s-a obținut performanță comparabilă sau chiar superioară ajustării complete. Studiul a folosit informația Fisher pentru a identifica subseturi critice din LayerNorm, demonstrând că ajustarea doar a unei mici părți din LayerNorm poate rezolva multe sarcini NLP cu pierderi minime de performanță. Citește mai mult
3. Spre AI “verde” în ajustarea fină a modelelor mari de limbaj prin backpropagation adaptiv
   Acest studiu abordează impactul asupra mediului al ajustării fine a modelelor mari de limbaj (LLMs) prin propunerea de metode adaptive de backpropagation. Ajustarea fină, deși eficientă, este intensă energetic și contribuie la o amprentă mare de carbon. Cercetarea sugerează că tehnicile eficiente existente de ajustare fină nu reușesc să reducă suficient costul computațional asociat backpropagationului. Lucrarea subliniază necesitatea unor strategii adaptive pentru a reduce impactul asupra mediului, corelând reducerea numărului de FLOPs cu consumul energetic mai mic. Citește mai mult