Finjustering

ng anpassar förtränade modeller till nya uppgifter genom små justeringar, vilket minskar behovet av data och resurser. Det innebär att välja en modell, justera arkitekturen, frysa/låsa upp lager och optimera hyperparametrar för förbättrad prestanda.

Vad är modellfinjustering?

Modellfinjustering är en maskininlärningsteknik som innebär att man tar en förtränad modell och gör små justeringar för att anpassa den till en ny, specifik uppgift eller datamängd. Istället för att bygga en modell från grunden—vilket kan vara tidskrävande och resurskrävande—utnyttjar finjustering den kunskap en modell redan har förvärvat från tidigare träning på stora datamängder. Genom att justera modellens parametrar kan utvecklare förbättra prestandan på en ny uppgift med mindre data och beräkningsresurser.

Finjustering är en delmängd av transfer learning, där kunskap som erhållits genom att lösa ett problem tillämpas på ett annat men relaterat problem. Inom djupinlärning har förtränade modeller (såsom de som används för bildigenkänning eller naturlig språkbehandling) lärt sig representationer som kan vara värdefulla för nya uppgifter. Finjustering justerar dessa representationer för att bättre passa den nya uppgiftens specifika krav.

Hur används modellfinjustering?

Finjustering används för att effektivt anpassa förtränade modeller till nya domäner eller uppgifter. Processen omfattar vanligtvis flera viktiga steg:

1. Val av förtränad modell

Välj en förtränad modell som ligger nära den nya uppgiften. Till exempel:

• Naturlig språkbehandling (NLP): Modeller som BERT, GPT-3 eller RoBERTa.
• Datorseende: Modeller som ResNet, VGGNet eller Inception.

Dessa modeller har tränats på stora datamängder och har lärt sig allmänna egenskaper som är bra utgångspunkter.

2. Justera modellarkitekturen

Modifiera modellen för att passa den nya uppgiften:

• Byt ut utgångslager: För klassificeringsuppgifter, byt ut det sista lagret så att det matchar antalet klasser i den nya datamängden.
• Lägg till nya lager: Lägg till ytterligare lager för att öka modellens kapacitet att lära sig uppgiftsspecifika egenskaper.

3. Frysa och låsa upp lager

Bestäm vilka lager som ska tränas:

• Frys tidiga lager: Tidiga lager fångar allmänna egenskaper (t.ex. kanter i bilder) och kan lämnas oförändrade.
• Lås upp senare lager: Senare lager fångar mer specifika egenskaper och tränas på den nya datan.
• Gradvis upplåsning: Börja med att bara träna de nya lagren, och lås sedan gradvis upp tidigare lager.

4. Träna med ny data

Träna den justerade modellen på den nya datamängden:

• Lägre inlärningstakt: Använd en reducerad inlärningstakt för att göra subtila justeringar utan att skriva över inlärda egenskaper.
• Övervaka prestanda: Utvärdera regelbundet modellen på valideringsdata för att undvika överanpassning.

5. Hyperparameterjustering

Optimera träningsparametrar:

• Inlärningstaktscheman: Justera inlärningstakten under träningen för bättre konvergens.
• Batchstorlek och epoker: Experimentera med olika batchstorlekar och antal epoker för att förbättra prestandan.

Träning vs. finjustering

Att förstå skillnaden mellan att träna från grunden och finjustera är avgörande.

Träning från grunden

• Startpunkt: Modellvikter initieras slumpmässigt.
• Datakrav: Kräver stora mängder märkt data.
• Beräkningsresurser: Höga krav; träning av stora modeller är resurskrävande.
• Tid: Längre träningstider på grund av start från slumpmässiga vikter.
• Risk för överanpassning: Högre om data är otillräcklig.

Finjustering

• Startpunkt: Börjar med en förtränad modell.
• Datakrav: Effektiv med mindre, uppgiftsspecifika datamängder.
• Beräkningsresurser: Mindre krävande; kortare träningstider.
• Tid: Snabbare konvergens eftersom modellen startar med inlärda egenskaper.
• Risk för överanpassning: Minskad, men fortfarande närvarande; kräver noggrann övervakning.

Tekniker inom modellfinjustering

Finjusteringsmetoder varierar beroende på uppgift och resurser.

1. Fullständig finjustering

• Beskrivning: Alla parametrar i den förtränade modellen uppdateras.
• Fördelar: Möjlighet till högre prestanda på den nya uppgiften.
• Nackdelar: Beräkningsintensiv; risk för överanpassning.

2. Partiell finjustering (selektiv finjustering)

• Beskrivning: Endast vissa lager tränas, andra fryses.
• Lagerurval:
  • Tidiga lager: Fångar allmänna egenskaper; ofta frysta.
  • Senare lager: Fångar specifika egenskaper; typiskt upplåsta.
• Fördelar: Minskar beräkningsbelastningen; bibehåller allmän kunskap.

3. Parameter-effektiv finjustering (PEFT)

• Mål: Minska antalet träningsbara parametrar.
• Tekniker:
  • Adapters:
    • Små moduler insatta i nätverket.
    • Endast adapters tränas; ursprungliga vikter förblir oförändrade.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Introducerar lågranksmatriser för att approximera viktuppdateringar.
    • Minskar avsevärt träningsparametrarna.
  • Prompt Tuning:
    • Lägger till träningsbara prompts till indata.
    • Justerar modellens beteende utan att ändra ursprungliga vikter.
• Fördelar: Mindre minnes- och beräkningskrav.

4. Additiv finjustering

• Beskrivning: Nya lager eller moduler läggs till i modellen.
• Träning: Endast de tillagda komponenterna tränas.
• Användningsområden: När den ursprungliga modellen bör förbli oförändrad.

5. Justering av inlärningstakt

• Lagerbaserade inlärningstakter:
  • Olika lager tränas med olika inlärningstakter.
  • Möjliggör finare kontroll över träningen.

Finjustering av stora språkmodeller (LLMs)

LLMs som GPT-3 och BERT kräver särskilda överväganden.

1. Instruktionsfinjustering

• Syfte: Lära modeller att bättre följa mänskliga instruktioner.
• Metod:
  • Datasetskapande: Samla in (instruktion, svar)-par.
  • Träning: Finjustera modellen på denna datamängd.
• Resultat: Modeller genererar mer hjälpsamma och relevanta svar.

2. Förstärkningsinlärning från mänsklig feedback (RLHF)

• Syfte: Anpassa modellens output till mänskliga preferenser.
• Process:
  1. Superviserad finjustering:
     • Träna modellen på en datamängd med korrekta svar.
  2. Belöningsmodellering:
     • Människor rankar output; en belöningsmodell lär sig förutsäga dessa rankningar.
  3. Policyoptimering:
     • Använd förstärkningsinlärning för att finjustera modellen för att maximera belöningar.
• Fördel: Ger output som bättre överensstämmer med mänskliga värderingar.

3. Överväganden för LLMs

• Beräkningsresurser:
  • LLMs är stora; finjustering kräver betydande resurser.
• Datakvalitet:
  • Säkerställ att finjusteringsdata är av hög kvalitet för att undvika bias.
• Etiska implikationer:
  • Var medveten om potentiell påverkan och missbruk.

Överväganden och bästa praxis

Framgångsrik finjustering kräver noggrann planering och genomförande.

1. Undvika överanpassning

• Risk: Modellen presterar bra på träningsdata men dåligt på ny data.
• Motåtgärder:
  • Dataaugmentering: Öka datamängdens mångfald.
  • Regulariseringstekniker: Använd dropout, viktavklingning.
  • Early stopping: Avsluta träningen när valideringsprestandan försämras.

2. Datamängdskvalitet

• Vikt: Den finjusterade modellen är bara så bra som datamängden.
• Åtgärder:
  • Datastädning: Ta bort fel och inkonsekvenser.
  • Balanserad data: Säkerställ att alla klasser eller kategorier är representerade.

3. Inlärningstakter

• Strategi: Använd lägre inlärningstakter vid finjustering.
• Skäl: Förhindrar stora viktuppdateringar som kan radera inlärda egenskaper.

4. Lagerfrysningsstrategi

• Beslutsfaktorer:
  • Uppgiftens likhet: Mer likartade uppgifter kan kräva färre justeringar.
  • Datamängdens storlek: Mindre datamängder kan gynnas av att fler lager fryses.

5. Hyperparameteroptimering

• Tillvägagångssätt:
  • Experimentera med olika inställningar.
  • Använd tekniker som grid search eller Bayesiansk optimering.

6. Etiska överväganden

• Bias och rättvisa:
  • Granska output för bias.
  • Använd varierande och representativa datamängder.
• Integritet:
  • Säkerställ att dataanvändning följer regelverk som GDPR.
• Transparens:
  • Var tydlig med modellens kapacitet och begränsningar.

7. Övervakning och utvärdering

• Måttval:
  • Välj mått som stämmer överens med uppgiftens mål.
• Regelbunden testning:
  • Utvärdera på osedd data för att bedöma generalisering.
• Loggning och dokumentation:
  • För noggranna anteckningar om experiment och resultat.

Mått för att utvärdera finjusterade modeller

Att välja rätt mått är avgörande.

Klassificeringsuppgifter

• Noggrannhet: Total korrekthet.
• Precision: Korrekt positiva prediktioner jämfört med totala positiva prediktioner.
• Recall: Korrekt positiva prediktioner jämfört med faktiska positiva.
• F1-score: Harmoniskt medelvärde av precision och recall.
• Konfusionsmatris: Visuell representation av prediktionsfel.

Regressionsuppgifter

• Mean Squared Error (MSE): Genomsnittliga kvadrerade skillnader.
• Mean Absolute Error (MAE): Genomsnittliga absoluta skillnader.
• R-squared: Andel av variansen som förklaras av modellen.

Språkgenereringsuppgifter

• BLEU-score: Mäts textöverensstämmelse.
• ROUGE-score: Fokuserar på recall vid summering.
• Perplexity: Mäter hur väl modellen förutsäger ett prov.

Bildgenereringsuppgifter

• Inception Score (IS): Bedömer bildkvalitet och mångfald.
• Fréchet Inception Distance (FID): Mäter likheten mellan genererade och riktiga bilder.

Forskning om modellfinjustering

Modellfinjustering är en avgörande process för att anpassa förtränade modeller till specifika uppgifter och förbättra prestanda och effektivitet. Nya studier har utforskat innovativa strategier för att förbättra denna process.

1. Partiell finjustering: En efterträdare till fullständig finjustering för vision transformers
   Denna forskning introducerar partiell finjustering som ett alternativ till fullständig finjustering för vision transformers. Studien visar att partiell finjustering kan förbättra både effektivitet och noggrannhet. Forskarna validerade olika partiella finjusteringsstrategier över olika datamängder och arkitekturer och upptäckte att vissa strategier, såsom att fokusera på feedforwardnätverk (FFN) eller attention-lager, kan överträffa fullständig finjustering med färre parametrar. Ett nytt finjusterat vinklingsmått föreslogs för att hjälpa till med val av lämpliga lager, vilket ger ett flexibelt tillvägagångssätt som kan anpassas till olika scenarier. Studien konkluderar att partiell finjustering kan förbättra modellprestanda och generalisering med färre parametrar. Läs mer
2. LayerNorm: En nyckelkomponent i parameter-effektiv finjustering
   Denna artikel undersöker LayerNorms roll vid parameter-effektiv finjustering, särskilt i BERT-modeller. Författarna fann att utgångs-LayerNorm förändras avsevärt under finjustering över olika NLP-uppgifter. Genom att fokusera på att finjustera endast LayerNorm uppnåddes jämförbar eller till och med bättre prestanda än vid fullständig finjustering. Studien använde Fisher-information för att identifiera kritiska delar av LayerNorm och visade att finjustering av endast en liten del av LayerNorm kan lösa många NLP-uppgifter med minimal prestandaförlust. Läs mer
3. Mot grön AI vid finjustering av stora språkmodeller via adaptiv backpropagation
   Denna studie adresserar miljöpåverkan av att finjustera stora språkmodeller (LLMs) genom att föreslå adaptiva backpropagation-metoder. Finjustering är visserligen effektivt men energikrävande och bidrar till ett högt koldioxidavtryck. Forskningen visar att befintliga effektiva finjusteringstekniker inte tillräckligt minskar den beräkningskostnad som är förknippad med backpropagation. Artikeln betonar behovet av adaptiva strategier för att minska miljöpåverkan, och kopplar minskning av FLOPs till minskad energiförbrukning. Läs mer