Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT)

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) je inovatívny prístup v umelej inteligencii (AI) a spracovaní prirodzeného jazyka (NLP), ktorý umožňuje prispôsobiť veľké predtrénované modely na špecifické úlohy aktualizovaním iba malej časti ich parametrov. Namiesto pretrénovania celého modelu, čo môže byť výpočtovo náročné a zdrojovo nákladné, sa PEFT zameriava na doladenie vybraných parametrov alebo pridanie ľahkých modulov do architektúry modelu. Táto metóda výrazne znižuje výpočtové náklady, čas trénovania a požiadavky na úložisko, vďaka čomu je možné efektívne nasadiť veľké jazykové modely (LLM) v rôznych špecializovaných aplikáciách.

Prečo je Parameter-Efficient Fine-Tuning dôležitý?

S rastom veľkosti a zložitosti AI modelov sa tradičný prístup doladenia stáva menej praktickým. PEFT rieši tieto výzvy tým, že:

• Znižuje výpočtové náklady: Doladením iba zlomku parametrov modelu PEFT znižuje požiadavky na výpočtový výkon aj pamäť.
• Umožňuje škálovateľnosť: Organizácie môžu efektívne prispôsobiť veľké modely na viacero úloh bez potreby rozsiahlych zdrojov.
• Zachováva predtrénované vedomosti: Zachovanie väčšiny parametrov v pôvodnom stave pomáha udržať všeobecné znalosti modelu.
• Rýchlejšie nasadenie: Skrátenie času trénovania urýchľuje nasadenie modelov v produkčnom prostredí.
• Uľahčuje edge computing: Umožňuje nasadenie AI modelov na zariadeniach s obmedzenými výpočtovými možnosťami.

Ako Parameter-Efficient Fine-Tuning funguje?

PEFT zahŕňa viacero techník určených na efektívnu aktualizáciu alebo rozšírenie predtrénovaných modelov. Nižšie sú predstavené kľúčové metódy:

1. Adapters

Prehľad:

• Funkcia: Adaptery sú malé neurónové siete vložené do vrstiev predtrénovaného modelu.
• Princíp: Počas doladenia sa aktualizujú iba parametre adapterov, zatiaľ čo pôvodné parametre modelu zostávajú nezmenené.

Implementácia:

• Štruktúra:
  • Down-Projection: Znižuje dimenzionalitu (W_down).
  • Nelinearita: Aplikuje aktivačnú funkciu (napr. ReLU, GELU).
  • Up-Projection: Obnovuje pôvodnú dimenziu (W_up).

Výhody:

• Modularita: Jednoduché pridanie alebo odstránenie adapterov pre rôzne úlohy.
• Efektivita: Výrazné zníženie počtu trénovaných parametrov.
• Flexibilita: Podporuje multitaskové učenie výmenou adapterov.

Príklad použitia:

• Doménová adaptácia: Globálna firma chce, aby jej jazykový model rozumel regionálnym výrazom. Pridaním adapterov trénovaných na regionálnych dátach sa model prispôsobí bez potreby úplného pretrénovania.

2. Low-Rank Adaptation (LoRA)

Prehľad:

• Funkcia: Zavádza trénovateľné matice s nízkym rangom na aproximáciu aktualizácie váh.
• Princíp: Rozkladá aktualizácie váh na nižšiedimenzionálne reprezentácie.

Matematický základ:

• Aktualizácia váh: ΔW = A × B^T
  • A a B sú matice s nízkym rangom.
  • r je rang, vybraný tak, že r << d, kde d je pôvodná dimenzia.

Výhody:

• Redukcia parametrov: Výrazne znižuje počet parametrov potrebných na doladenie.
• Pamäťová efektívnosť: Nižšie nároky na pamäť počas trénovania.
• Škálovateľnosť: Vhodné pre veľmi veľké modely.

Zváženia:

• Výber rangu: Dôležité je nájsť rovnováhu medzi výkonom a efektivitou parametrov.

Príklad použitia:

• Špecializovaný preklad: Prispôsobenie všeobecného prekladového modelu na špecifickú doménu, napríklad právne dokumenty, doladením pomocou LoRA.

3. Prefix Tuning

Prehľad:

• Funkcia: Pridáva trénovateľné prefixové tokeny ku vstupom každej transformerovej vrstvy.
• Princíp: Ovlplyvňuje správanie modelu úpravou self-attention mechanizmu.

Mechanizmus:

• Prefixy: Sekvencie virtuálnych tokenov optimalizované počas trénovania.
• Vplyv na self-attention: Prefixy ovplyvňujú projekciu kľúčov a hodnôt v attention vrstvách.

Výhody:

• Efektivita parametrov: Trénujú sa iba prefixy.
• Prispôsobivosť úlohám: Efektívne navádza model k špecifickým úlohám.

Príklad použitia:

• Konverzačná AI: Prispôsobenie odpovedí chatbota tak, aby zodpovedali firemnému štýlu komunikácie.

4. Prompt Tuning

Prehľad:

• Funkcia: Upravuje trénovateľné embeddingy promptov pridávané ku vstupu.
• Rozdiel oproti Prefix Tuningu: Väčšinou ovplyvňuje iba vstupnú vrstvu.

Mechanizmus:

• Soft Prompts: Kontinuálne embeddingy optimalizované počas doladenia.
• Optimalizácia: Model sa učí mapovať prompt na požadované výstupy.

Výhody:

• Extrémna efektivita: Vyžaduje doladenie iba niekoľko tisíc parametrov.
• Jednoduchá implementácia: Minimálne zásahy do architektúry modelu.

Príklad použitia:

• Asistencia pri písaní: Navádzanie jazykového modelu na generovanie poézie v špecifickom štýle.

5. P-Tuning

Prehľad:

• Rozšírenie Prompt Tuningu: Vkladá trénovateľné prompty do viacerých vrstiev.
• Cieľ: Zlepšiť výkon pri úlohách s obmedzeným počtom dát.

Mechanizmus:

• Hlboké promptovanie: Prompty sú integrované naprieč modelom.
• Učenie reprezentácií: Zlepšuje schopnosť modelu zachytávať komplexné vzory.

Výhody:

• Zlepšený výkon: Najmä pri few-shot learning scenároch.
• Flexibilita: Prispôsobuje sa zložitejším úlohám než samotný prompt tuning.

Príklad použitia:

• Odpovedanie na technické otázky: Adaptácia modelu na odpovede na špecifické otázky z oblasti inžinierstva.

6. BitFit

Prehľad:

• Funkcia: Doladí iba bias (posunové) parametre modelu.
• Princíp: Váhy siete zostávajú nezmenené.

Výhody:

• Minimálna aktualizácia parametrov: Biasy tvoria len malú časť všetkých parametrov.
• Prekvapivo efektívne: Dosahuje rozumný výkon v rôznych úlohách.

Príklad použitia:

• Rýchla doménová adaptácia: Prispôsobenie modelu na nové sentimentové dáta bez rozsiahleho trénovania.

Porovnanie PEFT s tradičným doladením

Aplikácie a prípady použitia

1. Špecializované porozumenie jazyka

Scenár:

• Zdravotníctvo: Porozumenie lekárskej terminológii a pacientskym správam.

Prístup:

• Použitie adapterov alebo LoRA: Doladenie modelu na medicínskych dátach aktualizáciou minimálnych parametrov.

Výsledok:

• Zlepšená presnosť: Lepšia interpretácia medicínskych textov.
• Úspornosť zdrojov: Adaptácia bez potreby veľkého výpočtového výkonu.

2. Multilingválne modely

Scenár:

• Rozšírenie jazykovej podpory: Pridanie jazykov s malým množstvom dát do existujúcich modelov.

Prístup:

• Adaptery pre každý jazyk: Trénovanie jazykovo špecifických adapterov.

Výsledok:

• Dostupná AI: Podpora väčšieho počtu jazykov bez potreby pretrénovania celého modelu.
• Úspora nákladov: Znižuje zdroje potrebné na pridanie každého nového jazyka.

3. Few-Shot Learning

Scenár:

• Nová úloha s malým množstvom dát: Klasifikácia novej kategórie v existujúcej množine.

Prístup:

• Prompt alebo P-Tuning: Použitie promptov na navedenie modelu.

Výsledok:

• Rýchla adaptácia: Model sa prispôsobí s minimom dát.
• Udržanie výkonu: Dosahuje prijateľnú presnosť.

4. Edge nasadenie

Scenár:

• Nasadenie AI na mobilných zariadeniach: Prevádzka AI aplikácií na smartfónoch alebo IoT zariadeniach.

Prístup:

• BitFit alebo LoRA: Doladenie modelov do ľahkej podoby vhodnej pre edge zariadenia.

Výsledok:

• Efektivita: Modely vyžadujú menej pamäte a výpočtového výkonu.
• Funkčnosť: Poskytujú AI schopnosti bez závislosti na serveri.

5. Rýchle prototypovanie

Scenár:

• Testovanie nových nápadov: Experimentovanie s rôznymi úlohami vo výskume.

Prístup:

• PEFT techniky: Rýchle doladenie modelov pomocou adapterov alebo prompt tuningu.

Výsledok:

• Rýchlosť: Rýchlejšie iterácie a testovacie cykly.
• Úspora nákladov: Menej zdrojovo náročné experimentovanie.

Technické aspekty

Výber PEFT metódy

• Povaha úlohy: Niektoré metódy sú vhodnejšie pre určité úlohy.
  • Adapters: Vhodné na doménovú adaptáciu.
  • Prompt Tuning: Efektívny pri generovaní textu.
• Kompatibilita modelu: Uistite sa, že PEFT metóda je kompatibilná s architektúrou modelu.
• Dostupnosť zdrojov: Zohľadnite výpočtové obmedzenia.

Ladenie hyperparametrov

• Learning rate: Môže byť potrebné upraviť podľa PEFT metódy.
• Veľkosť modulov: Pri adapteroch a LoRA môže veľkosť ovplyvniť výkon.

Integrácia do trénovacích pipeline

• Podpora frameworkov: Mnohé frameworky ako PyTorch a TensorFlow podporujú PEFT metódy.
• Modulárny dizajn: Použite modulárny prístup pre jednoduchšiu integráciu a testovanie.

Výzvy a odporúčania

• Underfitting: Príliš málo parametrov nemusí vystihnúť komplexitu úlohy.
  Riešenie: Experimentujte s veľkosťou modulov a vrstvami, kde aplikujete PEFT.
• Kvalita dát: PEFT nenahradí nekvalitné dáta.
  Riešenie: Zabezpečte čistotu a reprezentatívnosť dát.
• Prílišná závislosť na predtrénovaných znalostiach: Niektoré úlohy vyžadujú väčšiu adaptáciu.
  Riešenie: Zvážte hybridné prístupy alebo čiastočné doladenie.

Odporúčané postupy

Práca s dátami

• Kurátorstvo kvalitných dát: Dôraz na relevantnosť a zrozumiteľnosť.
• Augmentácia dát: Rozširujte obmedzené datasety rôznymi technikami.

Regularizačné techniky

• Dropout: Používajte v PEFT moduloch na predchádzanie pretrénovaniu.
• Weight Decay: Regularizujte parametre pre stabilitu.

Monitorovanie a vyhodnocovanie

• Validačné množiny: Sledujte výkon počas trénovania.
• Kontrola biasov: Hodnoťte modely na možné biasy vzniknuté doladením.

Pokročilé témy

PEFT založený na hypernetworkoch

• Koncept: Použitie hypernetworku na generovanie parametrov pre konkrétnu úlohu.
• Prínos: Dynamická adaptácia na viacero úloh.

Kombinovanie PEFT metód

• Kompozitné techniky: Spájanie adapterov s LoRA alebo prompt tuningom.
• Optimalizačné stratégie: Spoločná optimalizácia viacerých PEFT modulov.

Často kladené otázky

1. Dajú sa PEFT metódy aplikovať na akýkoľvek model?
   Hoci boli primárne vyvinuté pre transformerové modely, niektoré PEFT metódy možno s úpravami použiť aj na iné architektúry.

2. Dosiahnu PEFT metódy vždy výkon ako plné doladenie?
   PEFT často dosahuje porovnateľný výkon, ale pri vysoko špecializovaných úlohách môže plné doladenie priniesť mierne zlepšenia.

3. Ako si vybrať správnu PEFT metódu?
   Zvážte požiadavky úlohy, dostupnosť zdrojov a úspešnosť pri podobných úlohách.

4. Je PEFT vhodné pre veľké nasadenia?
   Áno, efektivita PEFT ho robí ideálnym pre škálovanie modelov naprieč rôznymi úlohami a doménami.

Kľúčové pojmy

• Prenosové učenie (Transfer Learning): Využitie predtrénovaného modelu na nové úlohy.
• Veľké jazykové modely (LLM): AI modely trénované na rozsiahlych textových dátach.
• Katastrofické zabúdanie: Strata predtým naučených znalostí počas nového trénovania.
• Few-Shot Learning: Učenie z malého počtu príkladov.
• Predtrénované parametre: Parametre modelu naučené počas počiatočného trénovania.

Výskum v oblasti Parameter-Efficient Fine-Tuning

Nedávne pokroky v technikách parameter-efficient fine-tuningu boli preskúmané v rámci viacerých vedeckých štúdií, ktoré prinášajú nové pohľady na zefektívnenie tréningu AI modelov. Nižšie sú zhrnutia kľúčových výskumných článkov, ktoré prispeli do tejto oblasti:

1. Keeping LLMs Aligned After Fine-tuning: The Crucial Role of Prompt Templates (Publikované: 2024-02-28)
   Autori: Kaifeng Lyu, Haoyu Zhao, Xinran Gu, Dingli Yu, Anirudh Goyal, Sanjeev Arora
   Tento článok skúma bezpečnosť zarovnania veľkých jazykových modelov (LLM) po doladení. Autori poukazujú na to, že aj neškodné doladenie môže spôsobiť nežiaduce správanie modelov. Prostredníctvom experimentov na modeloch ako Llama 2-Chat a GPT-3.5 Turbo štúdia zvýrazňuje dôležitosť prompt templates pri zachovaní bezpečnosti. Navrhujú princíp “Pure Tuning, Safe Testing”, ktorý odporúča doladiť model bez bezpečnostných promptov, ale zahrnúť ich počas testovania na minimalizáciu rizika. Výsledky ukazujú výrazné zníženie výskytu nebezpečných správaní, čo potvrdzuje efektívnosť tohto prístupu. Čítať viac

2. Tencent AI Lab – Shanghai Jiao Tong University Low-Resource Translation System for the WMT22 Translation Task (Publikované: 2022-10-17)
   Autori: Zhiwei He, Xing Wang, Zhaopeng Tu, Shuming Shi, Rui Wang
   Štúdia popisuje vývoj prekladového systému pre úlohu WMT22 (angličtina-livónčina) s nízkym počtom dát. Systém využíva M2M100 s inovatívnymi postupmi ako zarovnanie embeddingov naprieč modelmi a postupnú adaptačnú stratégiu. Výskum preukazuje výrazné zlepšenie presnosti prekladu a rieši predchádzajúce podcenenie spôsobené nekonzistenciami v Unicode normalizácii. Doladenie na validačných množinách a online spätný preklad ďalej zvyšujú výkon, dosahujúc pozoruhodné BLEU skóre. Čítať viac

3. Towards Being Parameter-Efficient: A Stratified Sparsely Activated Transformer with Dynamic Capacity (Publikované: 2023-10-22)
   Autori: Haoran Xu, Maha Elbayad, Kenton Murray, Jean Maillard, Vedanuj Goswami
   Článok sa venuje problému neefektívnosti parametrov v Mixture-of-Experts (MoE) modeloch, ktoré využívajú riedku aktiváciu. Autori navrhujú stratifikované MoE (SMoE) modely, ktoré dynamicky prideľujú kapacitu rôznym tokenom, čím zlepšujú efektivitu parametrov. Ich prístup úspešne demonštruje zlepšený výkon v benchmarkoch viacjazyčného strojového prekladu a ukazuje potenciál na efektívnejší tréning modelov s nižšími výpočtovými nákladmi. Čítať viac