Experimentování s různými metodami fine-tuning modelů AI

Fine-tuning modelů AI je klíčový proces, který umožňuje přizpůsobit obecně trénované modely konkrétním úlohám. V tomto článku diskutujeme různé metody fine-tuning, jejich aplikace a praktické příklady kódu.

1. Metody fine-tuning

1.1 Full Model Fine-Tuning

Jedná se o nejjednodušší metodu, která spočívá v trénování celého modelu na novém souboru dat. Je to účinné, ale může být náročné na výpočet.

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
from datasets import load_dataset

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
dataset = load_dataset("imdb")

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
    logging_steps=10,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["test"]
)

trainer.train()

1.2 Layer-wise Learning Rate Decay

Tato metoda umožňuje rozdílné učení sazby pro různé vrstvy modelu, což může zlepšit stabilitu trénování.

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

total_steps = len(train_dataloader) * num_epochs
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=0,
    num_training_steps=total_steps
)

# Nastavení různých učení sazeb pro různé vrstvy
for name, param in model.named_parameters():
    if "layer.0" in name:
        param.requires_grad = True
    elif "layer.1" in name:
        param.requires_grad = True
    else:
        param.requires_grad = False

1.3 LoRA (Low-Rank Adaptation)

LoRA je technika, která přidává malé, trénovatelné vrstvy s nízkým řádem do velkých modelů, minimalizuje počet parametrů k trénování.

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["query", "value"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, lora_config)

1.4 Prompt Tuning

Tato metoda přidává trénovatelné vektory k vstupu modelu, namísto přizpůsobování parametrů modelu.

from transformers import PromptTuningConfig, PromptTuningInit

prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    num_virtual_tokens=10,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.RANDOM,
    tokenizer_name="bert-base-uncased",
    task_name="text-classification"
)

model = PromptTuningWrapper(model, prompt_tuning_config)

2. Porovnání metod

| Metoda | Výpočetní složitost | Účinnost | Aplikace | |--------|---------------------|-----------|----------| | Full Model Fine-Tuning | Vysoká | Vysoká | Velké soubory dat | | Layer-wise Learning Rate Decay | Střední | Střední | Modely střední velikosti | | LoRA | Nízká | Vysoká | Velké modely | | Prompt Tuning | Nízká | Střední | Malé soubory dat |

3. Praktické rady

1. Výběr metody: Vyberte metodu v závislosti na velikosti modelu a dostupných výpočetních zdrojích.
2. Monitorování: Používejte nástroje pro monitorování procesu trénování, jako je TensorBoard.
3. Evaluace: Pravidelně evaluujte model na validním souboru dat, aby se vyhnuli overfittingu.
4. Optimalizace: Experimentujte s různými hyperparametry, jako je učení sazba, velikost batchu a počet epoch.

4. Shrnutí

Fine-tuning modelů AI je proces, který vyžaduje pečlivé plánování a experimentování. Výběr vhodné metody může výrazně ovlivnit účinnost a efektivitu trénování. Pamatujte, že neexistuje univerzální řešení, proto je dobré experimentovat s různými technikami, aby jste našli nejlepší řešení pro vaše potřeby.