Eksperimen dengan Berbagai Metode Fine-Tuning Model AI

Fine-tuning model AI adalah proses kunci yang memungkinkan untuk menyesuaikan model yang disesuaikan secara umum untuk tugas-tugas spesifik. Dalam artikel ini, kita akan membahas berbagai metode fine-tuning, aplikasi mereka, serta contoh praktis kode.

1. Metode Fine-Tuning

1.1 Full Model Fine-Tuning

Ini adalah metode yang paling sederhana, yang melibatkan pelatihan seluruh model pada set data baru. Ini efektif, tetapi dapat mahal secara komputasi.

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

Metode ini memungkinkan untuk membedakan koefisien pembelajaran untuk lapisan-lapisan model yang berbeda, yang dapat meningkatkan stabilitas pelatihan.

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
)

# Setel koefisien pembelajaran yang berbeda untuk lapisan yang berbeda
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 adalah teknik yang menambahkan lapisan-lapisan kecil yang dapat dilatih dengan peringkat rendah ke model besar, meminimalkan jumlah parameter yang perlu dilatih.

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

Metode ini menambahkan vektor-vektor yang dapat dilatih ke input model, daripada menyesuaikan parameter model itu sendiri.

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. Perbandingan Metode

| Metode | Kompleksitas Komputasi | Efektivitas | Aplikasi | |--------|------------------------|-------------|----------| | Full Model Fine-Tuning | Tinggi | Tinggi | Set Data Besar | | Layer-wise Learning Rate Decay | Sedang | Sedang | Model Ukuran Sedang | | LoRA | Rendah | Tinggi | Model Besar | | Prompt Tuning | Rendah | Sedang | Set Data Kecil |

3. Saran Praktis

1. Pemilihan Metode: Pilih metode berdasarkan ukuran model dan sumber daya komputasi yang tersedia.
2. Monitoring: Gunakan alat untuk memantau proses pelatihan, seperti TensorBoard.
3. Evaluasi: Evaluasi model secara teratur pada set validasi untuk menghindari overfitting.
4. Optimasi: Eksperimen dengan berbagai hiperparameter, seperti koefisien pembelajaran, ukuran batch, dan jumlah epoch.

4. Ringkasan

Fine-tuning model AI adalah proses yang memerlukan perencanaan dan eksperimen yang hati-hati. Pemilihan metode yang tepat dapat secara signifikan mempengaruhi efektivitas dan efisiensi pelatihan. Ingatlah bahwa tidak ada solusi universal, jadi berharga untuk bereksperimen dengan berbagai teknik untuk menemukan cocokan terbaik untuk kebutuhan Anda.