Eksperymentowanie z różnymi metodami fine-tuning modeli AI

Fine-tuning modeli AI to kluczowy proces, który pozwala dostosować ogólnie szkolone modele do konkretnych zadań. W tym artykule omówimy różne metody fine-tuning, ich zastosowania oraz praktyczne przykłady kodu.

1. Metody fine-tuning

1.1 Full Model Fine-Tuning

Jest to najprostsza metoda, polegająca na szkoleniu całego modelu na nowym zbiorze danych. Jest to skuteczne, ale może być kosztowne obliczeniowo.

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

Ta metoda pozwala na różnicowanie współczynnika uczenia się dla różnych warstw modelu, co może poprawić stabilność szkolenia.

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
)

# Ustawienie różnego współczynnika uczenia się dla różnych warstw
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 to technika, która dodaje małe, trenowalne warstwy o niskim stopniu do dużych modeli, minimalizując liczbę parametrów do szkolenia.

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

Ta metoda dodaje trenowalne wektory do wejścia modelu, zamiast dostosowywać same parametry 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. Porównanie metod

| Metoda | Złożoność obliczeniowa | Efektywność | Zastosowanie | |--------|------------------------|--------------|--------------| | Full Model Fine-Tuning | Wysoka | Wysoka | Duże zbiory danych | | Layer-wise Learning Rate Decay | Średnia | Średnia | Model średniej wielkości | | LoRA | Niska | Wysoka | Duże modele | | Prompt Tuning | Niska | Średnia | Małe zbiory danych |

3. Praktyczne porady

1. Wybór metody: Wybieraj metodę w zależności od rozmiaru modelu i dostępnych zasobów obliczeniowych.
2. Monitorowanie: Używaj narzędzi do monitorowania procesu szkolenia, takich jak TensorBoard.
3. Ewaluacja: Regularnie ewaluuj model na zbiorze walidacyjnym, aby uniknąć overfittingu.
4. Optymalizacja: Eksperymentuj z różnymi hiperparametrami, takimi jak współczynnik uczenia się, rozmiar batcha i liczba epok.

4. Podsumowanie

Fine-tuning modeli AI to proces wymagający starannego planowania i eksperymentowania. Wybór odpowiedniej metody może znacznie wpłynąć na efektywność i efektywność szkolenia. Pamiętaj, że nie ma uniwersalnego rozwiązania, dlatego warto eksperymentować z różnymi technikami, aby znaleźć najlepsze dopasowanie do Twoich potrzeb.