Doladenie (Fine-Tuning)

ng prispôsobuje predtrénované modely novým úlohám drobnými úpravami, čím znižuje potrebu dát a zdrojov. Zahŕňa výber modelu, úpravu architektúry, zamrazenie/odomknutie vrstiev a optimalizáciu hyperparametrov pre lepší výkon.

Čo je doladenie modelu?

Doladenie modelu je technika strojového učenia, ktorá zahŕňa použitie predtrénovaného modelu a jeho drobné úpravy na prispôsobenie novej, špecifickej úlohe alebo datasetu. Namiesto budovania modelu od nuly – čo je časovo aj zdrojovo náročné – doladenie využíva znalosti, ktoré model už nadobudol pri predchádzajúcom trénovaní na veľkých datasetoch. Úpravou parametrov modelu môžu vývojári zlepšiť výkon na novej úlohe s menším množstvom dát a výpočtových zdrojov.

Doladenie je podmnožina transfer learningu, kde sa znalosti získané pri riešení jedného problému aplikujú na iný, ale príbuzný problém. V hlbokom učení majú predtrénované modely (napríklad na rozpoznávanie obrázkov alebo spracovanie prirodzeného jazyka) naučené reprezentácie, ktoré sú hodnotné aj pre nové úlohy. Doladenie tieto reprezentácie upraví tak, aby lepšie vyhovovali špecifikám novej úlohy.

Ako sa doladenie modelu využíva?

Doladenie sa používa na efektívnu adaptáciu predtrénovaných modelov na nové domény alebo úlohy. Proces obvykle zahŕňa niekoľko kľúčových krokov:

1. Výber predtrénovaného modelu

Vyberte predtrénovaný model, ktorý čo najviac zodpovedá novej úlohe. Napríklad:

• Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP): Modely ako BERT, GPT-3 alebo RoBERTa.
• Počítačové videnie: Modely ako ResNet, VGGNet alebo Inception.

Tieto modely boli trénované na veľkých datasetoch a naučili sa všeobecné znaky, ktoré sú dobrým východiskom.

2. Úprava architektúry modelu

Model upravte podľa novej úlohy:

• Nahradenie výstupných vrstiev: Pri klasifikácii nahraďte poslednú vrstvu podľa počtu tried v novom datasete.
• Pridanie nových vrstiev: Zaveďte ďalšie vrstvy na zvýšenie schopnosti modelu učiť sa znaky špecifické pre úlohu.

3. Zamrazenie a odomknutie vrstiev

Rozhodnite, ktoré vrstvy budete trénovať:

• Zmrazte skoré vrstvy: Tie zachytávajú všeobecné znaky (napr. hrany na obrázkoch) a môžu zostať nezmenené.
• Odomknite neskoré vrstvy: Tie zachytávajú špecifické znaky a trénujú sa na nových dátach.
• Postupné odomkýnanie: Začnite trénovať len nové vrstvy, postupne odomykajte aj skoršie vrstvy.

4. Tréning s novými dátami

Trénujte upravený model na novom datasete:

• Nižšia rýchlosť učenia: Použite zníženú learning rate, aby ste robili len jemné úpravy bez narušenia naučených znakov.
• Monitorovanie výkonu: Pravidelne vyhodnocujte výkon modelu na validačných dátach, aby ste zabránili preučeniu.

5. Doladenie hyperparametrov

Optimalizujte parametre tréningu:

• Harmonogramy learning rate: Počas tréningu upravujte learning rate pre lepšiu konvergenciu.
• Batch size a počet epoch: Experimentujte s rôznymi hodnotami pre lepší výkon.

Tréning vs. doladenie

Pochopenie rozdielov medzi trénovaním od nuly a doladením je zásadné.

Trénovanie od nuly

• Východiskový bod: Váhy modelu sú náhodne inicializované.
• Požiadavky na dáta: Vyžaduje veľké množstvo označených dát.
• Výpočtové zdroje: Veľké nároky; trénovanie rozsiahlych modelov je náročné.
• Čas: Dlhší čas tréningu kvôli náhodným váham.
• Riziko preučenia: Vyššie, ak je dát málo.

Doladenie

• Východiskový bod: Začína s predtrénovaným modelom.
• Požiadavky na dáta: Efektívne aj s menším, špecifickým datasetom.
• Výpočtové zdroje: Menej náročné; kratší čas tréningu.
• Čas: Rýchlejšia konvergencia vďaka naučeným znakom.
• Riziko preučenia: Znížené, ale stále možné; vyžaduje dôkladné sledovanie.

Techniky v doladení modelov

Spôsoby doladenia sa líšia podľa úlohy a dostupných zdrojov.

1. Plné doladenie

• Popis: Aktualizujú sa všetky parametre predtrénovaného modelu.
• Výhody: Potenciálne vyšší výkon na novej úlohe.
• Nevýhody: Výpočtovo náročné; riziko preučenia.

2. Čiastočné doladenie (selektívne doladenie)

• Popis: Trénujú sa len vybrané vrstvy, ostatné sa zmrazia.
• Výber vrstiev:
  • Skoré vrstvy: Zachytávajú všeobecné znaky; často zmrazené.
  • Neskoré vrstvy: Zachytávajú špecifické znaky; zvyčajne odomknuté.
• Výhody: Znižuje výpočtovú záťaž; zachováva všeobecné znalosti.

3. Parameter-efficient doladenie (PEFT)

• Cieľ: Znížiť počet trénovateľných parametrov.
• Techniky:
  • Adaptery:
    • Malé moduly vložené do siete.
    • Trénujú sa len adaptery; pôvodné váhy zostávajú fixné.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Zavádza nízkorozmerné matice na aproximáciu úprav váh.
    • Výrazne znižuje počet trénovaných parametrov.
  • Prompt tuning:
    • Pridáva trénovateľné prompty do vstupu.
    • Upravuje správanie modelu bez zmeny pôvodných váh.
• Výhody: Nižšie požiadavky na pamäť a výpočty.

4. Aditívne doladenie

• Popis: Do modelu sa pridávajú nové vrstvy alebo moduly.
• Tréning: Trénujú sa len pridané komponenty.
• Využitie: Ak má pôvodný model zostať nezmenený.

5. Úprava learning rate

• Layer-wise learning rates:
  • Rôzne vrstvy sa trénujú s rôznou rýchlosťou učenia.
  • Umožňuje detailnejšiu kontrolu tréningu.

Doladenie veľkých jazykových modelov (LLMs)

LLM ako GPT-3 a BERT vyžadujú špecifické prístupy.

1. Instruction tuning

• Účel: Naučiť modely lepšie nasledovať ľudské inštrukcie.
• Metóda:
  • Tvorba datasetu: Zbierať páry (inštrukcia, odpoveď).
  • Tréning: Doladenie modelu na tomto datasete.
• Výsledok: Modely generujú užitočnejšie a relevantnejšie odpovede.

2. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

• Účel: Zladiť výstupy modelu s ľudskými preferenciami.
• Proces:
  1. Supervised doladenie:
     • Trénujte model na datasete so správnymi odpoveďami.
  2. Reward modeling:
     • Ľudia hodnotia výstupy; reward model sa učí predikovať tieto hodnotenia.
  3. Policy optimization:
     • Pomocou reinforcement learning doladí model tak, aby maximalizoval odmeny.
• Výhoda: Výstupy lepšie odrážajú ľudské hodnoty.

3. Špecifiká pre LLM

• Výpočtové zdroje:
  • LLM sú veľké; doladenie vyžaduje značné zdroje.
• Kvalita dát:
  • Zabezpečte, aby doladovacie dáta boli kvalitné a bez zaujatostí.
• Etické aspekty:
  • Dbajte na potenciálny dopad a možné zneužitie.

Faktory a osvedčené postupy

Úspešné doladenie si vyžaduje dôkladné plánovanie a realizáciu.

1. Prevencia preučenia

• Riziko: Model je výborný na trénovacích dátach, ale slabý na nových.
• Prevencia:
  • Augmentácia dát: Zvýšte rozmanitosť datasetu.
  • Regularizačné techniky: Dropout, weight decay.
  • Skoré zastavenie: Prerušte tréning, keď sa zhorší výkon na validačných dátach.

2. Kvalita datasetu

• Význam: Doladený model je len taký dobrý, ako jeho dáta.
• Opatrenia:
  • Čistenie dát: Odstrániť chyby a nekonzistencie.
  • Vyvážené dáta: Zabezpečiť zastúpenie všetkých tried alebo kategórií.

3. Learning rate

• Stratégia: Pri doladení používajte nižšiu learning rate.
• Dôvod: Zabraňuje veľkým zmenám váh, ktoré by mohli zničiť naučené znaky.

4. Zamrazenie vrstiev

• Faktory rozhodovania:
  • Podobnosť úloh: Pri podobných úlohách stačí menej úprav.
  • Veľkosť dát: Pri menších datasetoch môže pomôcť zamraziť viac vrstiev.

5. Optimalizácia hyperparametrov

• Postup:
  • Experimentujte s rôznymi nastaveniami.
  • Použite grid search alebo Bayesovskú optimalizáciu.

6. Etické aspekty

• Zaujatosti a férovosť:
  • Vyhodnocujte výstupy na možné zaujatosti.
  • Používajte rozmanité a reprezentatívne datasety.
• Súkromie:
  • Dbajte na súlad s predpismi, ako je GDPR.
• Transparentnosť:
  • Buďte otvorení ohľadom schopností a limitácií modelu.

7. Monitorovanie a hodnotenie

• Výber metrík:
  • Voľte metriky podľa cieľov úlohy.
• Pravidelné testovanie:
  • Hodnoťte na nevidených dátach pre posúdenie generalizácie.
• Záznamy a dokumentácia:
  • Dôkladne zaznamenávajte experimenty a výsledky.

Metriky na hodnotenie doladených modelov

Výber správnych metrík je zásadný.

Klasifikačné úlohy

• Presnosť (Accuracy): Celková správnosť.
• Precision: Správne pozitívne predikcie vs. všetky pozitívne predikcie.
• Recall: Správne pozitívne predikcie vs. skutočné pozitíva.
• F1 skóre: Harmonický priemer precision a recall.
• Maticová zámien (Confusion Matrix): Grafické znázornenie chýb predikcie.

Regresné úlohy

• Stredná kvadratická chyba (MSE): Priemerný štvorcový rozdiel.
• Stredná absolútna chyba (MAE): Priemerný absolútny rozdiel.
• R-kvadrát: Podiel vysvetlenej variability modelom.

Úlohy generovania textu

• BLEU skóre: Meria zhodu textu.
• ROUGE skóre: Zameriava sa na recall pri sumarizácii.
• Perplexita: Meria, ako dobre model predikuje vzorku.

Úlohy generovania obrázkov

• Inception Score (IS): Hodnotí kvalitu a rôznorodosť obrázkov.
• Fréchet Inception Distance (FID): Meria podobnosť medzi generovanými a reálnymi obrázkami.

Výskum v oblasti doladenia modelov

Doladenie modelov je kľúčovým procesom pri adaptovaní predtrénovaných modelov na špecifické úlohy, čím zvyšuje ich výkon a efektivitu. Nedávne štúdie sa zameriavajú na inovatívne stratégie zlepšenia tohto procesu.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   Tento výskum predstavuje čiastočné doladenie ako alternatívu k plnému doladeniu pre vision transformers. Štúdia ukazuje, že čiastočné doladenie môže zvýšiť efektivitu aj presnosť. Výskumníci overili rôzne stratégie čiastočného doladenia na viacerých datasetoch a architektúrach a zistili, že niektoré stratégie – napríklad zamerať sa na feedforward siete (FFN) alebo attention vrstvy – môžu prekonávať plné doladenie s menším počtom parametrov. Navrhli nový “fine-tuned angle” metriku, ktorá pomáha vyberať vhodné vrstvy, čím poskytuje flexibilný prístup prispôsobiteľný rôznym scenárom. Štúdia záverom tvrdí, že čiastočné doladenie môže zlepšiť výkon a generalizáciu modelu s menším počtom parametrov. Prečítať viac
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   Tento článok skúma úlohu LayerNorm v parameter-efficient doladení, najmä v BERT modeloch. Autori zistili, že výstupný LayerNorm prechádza počas doladenia výraznými zmenami pri viacerých NLP úlohách. Zameraním sa na doladenie iba LayerNorm bolo dosiahnuté porovnateľné alebo aj lepšie výsledky v porovnaní s plným doladením. Štúdia použila Fisherovu informáciu na identifikáciu dôležitých častí LayerNorm, pričom ukázala, že doladením len malej časti LayerNorm je možné vyriešiť mnohé NLP úlohy s minimálnou stratou výkonu. Prečítať viac
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   Táto štúdia sa zaoberá environmentálnym dopadom doladenia veľkých jazykových modelov (LLMs) prostredníctvom adaptívnych metód spätného šírenia (backpropagation). Doladenie je síce efektívne, no energeticky náročné a prispieva k vysokej uhlíkovej stope. Výskum naznačuje, že existujúce efektívne techniky doladenia nedokážu dostatočne znížiť výpočtové náklady spojené so spätným šírením. Článok zdôrazňuje potrebu adaptívnych stratégií na zmiernenie environmentálneho dopadu, pričom znižovanie FLOPs koreluje s nižšou spotrebou energie. Prečítať viac