Eksperymentowanie z różnymi metodami fine-tuning modeli AI

Fine-tuning modeli AI è un processo chiave che permette di adattare modelli generalmente addestrati a compiti specifici. In questo articolo discuteremo diverse metodologie di fine-tuning, le loro applicazioni e esempi pratici di codice.

1. Metodi di fine-tuning

1.1 Full Model Fine-Tuning

Questa è la metodologia più semplice, che consiste nell'addestrare l'intero modello su un nuovo set di dati. È efficace ma può essere costosa in termini di calcolo.

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

Questa metodologia permette di differenziare il tasso di apprendimento per diverse strati del modello, migliorando la stabilità dell'addestramento.

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
)

# Impostazione di diversi tassi di apprendimento per diversi strati
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 è una tecnica che aggiunge piccoli strati addestrabili a basso rango a modelli grandi, minimizzando il numero di parametri da addestrare.

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

Questa metodologia aggiunge vettori addestrabili all'input del modello, invece di adattare i parametri del modello stesso.

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. Confronto delle metodologie

| Metodologia | Complessità computazionale | Efficacia | Applicazione | |-------------|----------------------------|------------|--------------| | Full Model Fine-Tuning | Alta | Alta | Grandi set di dati | | Layer-wise Learning Rate Decay | Media | Media | Modelli di dimensioni medie | | LoRA | Bassa | Alta | Grandi modelli | | Prompt Tuning | Bassa | Media | Piccoli set di dati |

3. Consigli pratici

1. Scelta della metodologia: Scegli la metodologia in base alle dimensioni del modello e alle risorse computazionali disponibili.
2. Monitoraggio: Utilizza strumenti per monitorare il processo di addestramento, come TensorBoard.
3. Valutazione: Valuta regolarmente il modello su un set di validazione per evitare l'overfitting.
4. Ottimizzazione: Sperimenta con diversi iperparametri, come il tasso di apprendimento, la dimensione del batch e il numero di epoche.

4. Conclusione

Il fine-tuning dei modelli AI è un processo che richiede una pianificazione accurata e sperimentazione. La scelta della metodologia appropriata può influenzare significativamente l'efficienza e l'efficacia dell'addestramento. Ricorda che non esiste una soluzione universale, quindi è utile sperimentare con diverse tecniche per trovare la migliore adattamento alle tue esigenze.