Điều Chỉnh Tinh (Fine-Tuning)

ng adapts pre-trained models to new tasks by making minor adjustments, reducing data and resource needs. It involves selecting a model, adjusting architecture, freezing/unfreezing layers, and optimizing hyperparameters for improved performance.

Điều Chỉnh Tinh Mô Hình Là Gì?

Điều chỉnh tinh mô hình là một kỹ thuật học máy bao gồm việc sử dụng một mô hình đã được huấn luyện trước và thực hiện các điều chỉnh nhỏ để thích nghi với một nhiệm vụ hoặc bộ dữ liệu cụ thể mới. Thay vì xây dựng một mô hình từ đầu—which có thể tốn nhiều thời gian và tài nguyên—điều chỉnh tinh tận dụng tri thức mà mô hình đã thu nhận được từ quá trình huấn luyện trước đó trên các bộ dữ liệu lớn. Bằng cách điều chỉnh các tham số của mô hình, các nhà phát triển có thể cải thiện hiệu suất trên nhiệm vụ mới với ít dữ liệu và tài nguyên tính toán hơn.

Điều chỉnh tinh là một phân nhánh của học chuyển giao, nơi tri thức thu được khi giải quyết một vấn đề sẽ được áp dụng vào một vấn đề khác nhưng có liên quan. Trong học sâu, các mô hình đã được huấn luyện trước (như các mô hình dùng cho nhận diện hình ảnh hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên) đã học được các biểu diễn có giá trị cho các nhiệm vụ mới. Điều chỉnh tinh sẽ điều chỉnh lại các biểu diễn này để phù hợp hơn với đặc thù của nhiệm vụ mới.

Điều Chỉnh Tinh Mô Hình Được Ứng Dụng Như Thế Nào?

Điều chỉnh tinh được sử dụng để thích nghi các mô hình đã huấn luyện trước với các lĩnh vực hoặc nhiệm vụ mới một cách hiệu quả. Quá trình này thường bao gồm một số bước chính:

1. Chọn Mô Hình Đã Huấn Luyện Trước

Chọn một mô hình đã huấn luyện trước phù hợp với nhiệm vụ mới. Ví dụ:

• Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP): Các mô hình như BERT, GPT-3 hoặc RoBERTa.
• Thị Giác Máy Tính: Các mô hình như ResNet, VGGNet hoặc Inception.

Những mô hình này đã được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn và đã học được các đặc trưng tổng quát, là điểm khởi đầu hữu ích.

2. Điều Chỉnh Kiến Trúc Mô Hình

Chỉnh sửa mô hình để phù hợp với nhiệm vụ mới:

• Thay Thế Lớp Đầu Ra: Đối với các nhiệm vụ phân loại, thay lớp cuối cùng để phù hợp với số lượng lớp trong bộ dữ liệu mới.
• Thêm Lớp Mới: Thêm các lớp mới để tăng khả năng học các đặc trưng riêng của nhiệm vụ.

3. Đóng Băng Và Mở Khóa Các Lớp

Quyết định lớp nào sẽ được huấn luyện:

• Đóng Băng Lớp Đầu: Các lớp đầu thường học đặc trưng tổng quát (ví dụ: cạnh trong ảnh) và có thể giữ nguyên.
• Mở Khóa Lớp Sau: Các lớp sau học đặc trưng cụ thể hơn và sẽ được huấn luyện với dữ liệu mới.
• Mở Khóa Dần Dần: Bắt đầu chỉ huấn luyện các lớp mới, sau đó dần mở khóa các lớp trước đó.

4. Huấn Luyện Với Dữ Liệu Mới

Huấn luyện mô hình đã điều chỉnh trên bộ dữ liệu mới:

• Tốc Độ Học Thấp Hơn: Sử dụng tốc độ học thấp để điều chỉnh nhỏ mà không làm mất các đặc trưng đã học trước đó.
• Theo Dõi Hiệu Suất: Đánh giá định kỳ trên dữ liệu xác thực để tránh quá khớp.

5. Điều Chỉnh Siêu Tham Số

Tối ưu các thông số huấn luyện:

• Lịch Trình Tốc Độ Học: Điều chỉnh tốc độ học trong quá trình huấn luyện để hội tụ tốt hơn.
• Batch Size và Số Epoch: Thử nghiệm với các giá trị batch size và số epoch khác nhau để cải thiện hiệu suất.

So Sánh Huấn Luyện Từ Đầu Và Điều Chỉnh Tinh

Hiểu rõ sự khác biệt giữa huấn luyện từ đầu và điều chỉnh tinh rất quan trọng.

Huấn Luyện Từ Đầu

• Điểm Khởi Đầu: Trọng số mô hình được khởi tạo ngẫu nhiên.
• Yêu Cầu Dữ Liệu: Cần lượng lớn dữ liệu đã gán nhãn.
• Tài Nguyên Tính Toán: Yêu cầu cao; huấn luyện các mô hình lớn tốn nhiều tài nguyên.
• Thời Gian: Thời gian huấn luyện lâu do bắt đầu từ trọng số ngẫu nhiên.
• Nguy Cơ Quá Khớp: Cao hơn nếu thiếu dữ liệu.

Điều Chỉnh Tinh

• Điểm Khởi Đầu: Bắt đầu với mô hình đã huấn luyện trước.
• Yêu Cầu Dữ Liệu: Hiệu quả với các bộ dữ liệu nhỏ, đặc thù cho nhiệm vụ.
• Tài Nguyên Tính Toán: Ít tốn kém hơn; thời gian huấn luyện ngắn hơn.
• Thời Gian: Hội tụ nhanh hơn nhờ có đặc trưng đã học.
• Nguy Cơ Quá Khớp: Giảm nhưng vẫn cần theo dõi kỹ càng.

Các Kỹ Thuật Điều Chỉnh Tinh Mô Hình

Các phương pháp điều chỉnh tinh khác nhau tùy vào nhiệm vụ và tài nguyên sẵn có.

1. Điều Chỉnh Tinh Toàn Bộ (Full Fine-Tuning)

• Mô tả: Tất cả tham số của mô hình đã huấn luyện trước đều được cập nhật.
• Ưu điểm: Tiềm năng đạt hiệu suất cao hơn cho nhiệm vụ mới.
• Nhược điểm: Tốn nhiều tài nguyên tính toán; nguy cơ quá khớp.

2. Điều Chỉnh Tinh Một Phần (Selective/Partial Fine-Tuning)

• Mô tả: Chỉ một số lớp được huấn luyện, các lớp còn lại được giữ nguyên.
• Chọn Lớp:
  • Lớp Đầu: Học đặc trưng tổng quát; thường giữ nguyên.
  • Lớp Sau: Học đặc trưng cụ thể; thường được mở khóa.
• Lợi ích: Giảm tải tính toán; giữ lại tri thức tổng quát.

3. Điều Chỉnh Tinh Hiệu Quả Tham Số (PEFT)

• Mục tiêu: Giảm số lượng tham số cần huấn luyện.
• Kỹ thuật:
  • Adapter:
    • Các module nhỏ được chèn vào mạng.
    • Chỉ các adapter được huấn luyện; trọng số gốc được giữ nguyên.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Thêm ma trận hạng thấp để xấp xỉ cập nhật trọng số.
    • Giảm đáng kể số tham số cần huấn luyện.
  • Prompt Tuning:
    • Thêm prompt có thể huấn luyện vào đầu vào.
    • Điều chỉnh hành vi mô hình mà không thay đổi trọng số gốc.
• Ưu điểm: Tiết kiệm bộ nhớ và tài nguyên tính toán.

4. Điều Chỉnh Tinh Dạng Bổ Sung (Additive Fine-Tuning)

• Mô tả: Thêm các lớp hoặc module mới vào mô hình.
• Huấn luyện: Chỉ huấn luyện các thành phần được thêm vào.
• Ứng dụng: Khi muốn giữ nguyên mô hình gốc.

5. Điều Chỉnh Tốc Độ Học

• Tốc Độ Học Theo Lớp:
  • Mỗi lớp được huấn luyện với tốc độ học khác nhau.
  • Cho phép kiểm soát chi tiết hơn quá trình huấn luyện.

Điều Chỉnh Tinh Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs)

Các mô hình lớn như GPT-3 và BERT cần các lưu ý đặc biệt.

1. Điều Chỉnh Theo Hướng Dẫn (Instruction Tuning)

• Mục đích: Dạy mô hình làm theo hướng dẫn của con người tốt hơn.
• Cách làm:
  • Tạo Bộ Dữ Liệu: Thu thập các cặp (hướng dẫn, phản hồi).
  • Huấn luyện: Điều chỉnh tinh mô hình trên bộ dữ liệu này.
• Kết quả: Mô hình tạo ra phản hồi hữu ích, phù hợp hơn.

2. Học Tăng Cường Từ Phản Hồi Của Con Người (RLHF)

• Mục đích: Đưa đầu ra của mô hình gần với mong muốn của con người.
• Quy trình:
  1. Điều chỉnh tinh có giám sát:
     • Huấn luyện mô hình trên bộ dữ liệu có đáp án đúng.
  2. Mô hình phần thưởng:
     • Con người xếp hạng các đầu ra; mô hình học dự đoán thứ hạng này.
  3. Tối ưu hóa chính sách:
     • Dùng học tăng cường để tối ưu mô hình nhằm tối đa hóa phần thưởng.
• Lợi ích: Tạo ra đầu ra gần với giá trị của con người hơn.

3. Các Lưu Ý Khi Điều Chỉnh Tinh LLMs

• Tài Nguyên Tính Toán:
  • LLMs rất lớn; điều chỉnh tinh yêu cầu tài nguyên đáng kể.
• Chất Lượng Dữ Liệu:
  • Đảm bảo dữ liệu điều chỉnh tinh có chất lượng cao để tránh thiên lệch.
• Khía Cạnh Đạo Đức:
  • Cân nhắc tác động và nguy cơ lạm dụng.

Cân Nhắc Và Thực Tiễn Tốt Nhất Khi Điều Chỉnh Tinh

Điều chỉnh tinh thành công cần được lên kế hoạch và thực hiện cẩn thận.

1. Tránh Quá Khớp

• Nguy cơ: Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới.
• Giải pháp:
  • Tăng cường dữ liệu: Đa dạng hóa bộ dữ liệu.
  • Các kỹ thuật regularization: Sử dụng dropout, weight decay.
  • Dừng sớm: Dừng huấn luyện khi hiệu suất trên xác thực giảm.

2. Chất Lượng Bộ Dữ Liệu

• Tầm quan trọng: Mô hình điều chỉnh tinh chỉ tốt như dữ liệu của nó.
• Hành động:
  • Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ lỗi và sự không nhất quán.
  • Dữ liệu cân bằng: Đảm bảo các lớp hoặc danh mục được đại diện đầy đủ.

3. Tốc Độ Học

• Chiến lược: Dùng tốc độ học nhỏ hơn cho điều chỉnh tinh.
• Lý do: Tránh cập nhật trọng số lớn làm mất đi đặc trưng đã học.

4. Chiến Lược Đóng Băng Lớp

• Các yếu tố quyết định:
  • Độ tương đồng nhiệm vụ: Nhiệm vụ càng giống càng cần ít điều chỉnh.
  • Kích thước dữ liệu: Bộ dữ liệu nhỏ có thể cần giữ nguyên nhiều lớp.

5. Tối Ưu Siêu Tham Số

• Cách làm:
  • Thử nghiệm các cài đặt khác nhau.
  • Sử dụng grid search hoặc tối ưu hóa Bayesian.

6. Cân Nhắc Đạo Đức

• Thiên lệch và công bằng:
  • Kiểm tra đầu ra về thiên lệch.
  • Dùng bộ dữ liệu đa dạng, đại diện.
• Quyền riêng tư:
  • Đảm bảo sử dụng dữ liệu tuân thủ quy định như GDPR.
• Minh bạch:
  • Rõ ràng về khả năng và giới hạn của mô hình.

7. Theo Dõi Và Đánh Giá

• Chọn chỉ số:
  • Lựa chọn chỉ số phù hợp với mục tiêu nhiệm vụ.
• Kiểm tra định kỳ:
  • Đánh giá trên dữ liệu chưa từng thấy để kiểm tra khả năng tổng quát.
• Lưu trữ và tài liệu hóa:
  • Ghi chi tiết quá trình thử nghiệm và kết quả.

Các Chỉ Số Đánh Giá Mô Hình Điều Chỉnh Tinh

Chọn đúng chỉ số đánh giá rất quan trọng.

Nhiệm Vụ Phân Loại

• Accuracy: Độ chính xác tổng thể.
• Precision: Số dự đoán đúng trên tổng số dự đoán dương.
• Recall: Số dự đoán đúng trên tổng số thực tế dương.
• F1 Score: Trung bình điều hòa của precision và recall.
• Confusion Matrix: Biểu diễn trực quan lỗi dự đoán.

Nhiệm Vụ Hồi Quy

• Mean Squared Error (MSE): Trung bình bình phương sai số.
• Mean Absolute Error (MAE): Trung bình sai số tuyệt đối.
• R-squared: Tỷ lệ phương sai được mô hình giải thích.

Nhiệm Vụ Sinh Ngôn Ngữ

• BLEU Score: Đo sự trùng lặp văn bản.
• ROUGE Score: Tập trung vào recall trong tóm tắt.
• Perplexity: Đo mức độ mô hình dự đoán một mẫu.

Nhiệm Vụ Sinh Ảnh

• Inception Score (IS): Đánh giá chất lượng và đa dạng ảnh sinh ra.
• Fréchet Inception Distance (FID): Đo sự tương đồng giữa ảnh sinh và ảnh thật.

Nghiên Cứu Về Điều Chỉnh Tinh Mô Hình

Điều chỉnh tinh mô hình là quy trình quan trọng trong việc thích nghi các mô hình đã huấn luyện trước cho các nhiệm vụ cụ thể, nâng cao hiệu suất và hiệu quả. Nhiều nghiên cứu gần đây đã đưa ra các chiến lược sáng tạo để cải thiện quá trình này.

1. Điều Chỉnh Tinh Một Phần: Kế Thừa Thành Công Cho Điều Chỉnh Tinh Toàn Bộ Trên Vision Transformers
   Nghiên cứu này giới thiệu điều chỉnh tinh một phần như một giải pháp thay thế cho điều chỉnh tinh toàn bộ trên các Vision Transformers. Kết quả chỉ ra rằng điều chỉnh tinh một phần có thể tăng hiệu quả và độ chính xác. Các nhà nghiên cứu đã kiểm nghiệm nhiều chiến lược điều chỉnh tinh một phần trên nhiều bộ dữ liệu và kiến trúc khác nhau, phát hiện ra rằng tập trung vào các lớp feedforward networks (FFN) hoặc attention có thể vượt trội hơn điều chỉnh tinh toàn bộ với ít tham số hơn. Một chỉ số góc điều chỉnh tinh mới được đề xuất để hỗ trợ chọn lớp phù hợp, mang lại phương pháp linh hoạt có thể thích nghi với nhiều tình huống. Nghiên cứu kết luận điều chỉnh tinh một phần có thể cải thiện hiệu suất và khả năng tổng quát của mô hình với ít tham số hơn. Đọc thêm
2. LayerNorm: Thành Phần Quan Trọng Trong Điều Chỉnh Tinh Hiệu Quả Tham Số
   Bài báo này nghiên cứu vai trò của LayerNorm trong điều chỉnh tinh hiệu quả tham số, đặc biệt với các mô hình BERT. Các tác giả phát hiện LayerNorm đầu ra thay đổi đáng kể trong quá trình điều chỉnh tinh trên nhiều nhiệm vụ NLP. Bằng cách chỉ điều chỉnh tinh LayerNorm, kết quả đạt được tương đương hoặc vượt trội so với điều chỉnh tinh toàn bộ. Nghiên cứu sử dụng Fisher information để xác định các phần quan trọng của LayerNorm, chứng minh rằng chỉ cần điều chỉnh một phần nhỏ LayerNorm đã có thể giải quyết nhiều nhiệm vụ NLP với tổn thất hiệu suất tối thiểu. Đọc thêm
3. Hướng Đến AI Xanh Trong Điều Chỉnh Tinh Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Qua Lan Truyền Ngược Thích Ứng
   Nghiên cứu này đề cập đến tác động môi trường của việc điều chỉnh tinh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng cách đề xuất các phương pháp lan truyền ngược thích ứng. Điều chỉnh tinh, dù hiệu quả, nhưng tiêu tốn nhiều năng lượng và góp phần gây ra lượng khí thải carbon cao. Nghiên cứu chỉ ra rằng các kỹ thuật điều chỉnh tinh hiệu quả hiện tại chưa đủ giảm chi phí tính toán liên quan đến lan truyền ngược. Bài báo nhấn mạnh sự cần thiết của các chiến lược thích ứng để giảm tác động môi trường, liên hệ giữa việc giảm số phép toán (FLOPs) với mức tiêu thụ năng lượng ít hơn. Đọc thêm