Experimentando com diferentes métodos de fine-tuning de modelos de IA

Fine-tuning de modelos de IA é um processo crucial que permite adaptar modelos treinados de forma geral a tarefas específicas. Neste artigo, discutiremos diferentes métodos de fine-tuning, suas aplicações e exemplos práticos de código.

1. Métodos de fine-tuning

1.1 Full Model Fine-Tuning

Este é o método mais simples, que consiste em treinar todo o modelo em um novo conjunto de dados. É eficaz, mas pode ser computacionalmente caro.

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

Este método permite diferenciar a taxa de aprendizado para diferentes camadas do modelo, o que pode melhorar a estabilidade do treinamento.

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
)

# Definindo diferentes taxas de aprendizado para diferentes camadas
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 é uma técnica que adiciona pequenas camadas treináveis de baixa classificação a grandes modelos, minimizando o número de parâmetros a serem treinados.

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

Este método adiciona vetores treináveis à entrada do modelo, em vez de ajustar os parâmetros do modelo em si.

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. Comparação de métodos

| Método | Complexidade Computacional | Eficácia | Aplicação | |--------|------------------------|--------------|--------------| | Full Model Fine-Tuning | Alta | Alta | Grandes conjuntos de dados | | Layer-wise Learning Rate Decay | Média | Média | Modelos de tamanho médio | | LoRA | Baixa | Alta | Grandes modelos | | Prompt Tuning | Baixa | Média | Pequenos conjuntos de dados |

3. Dicas práticas

1. Escolha do método: Escolha o método com base no tamanho do modelo e nos recursos computacionais disponíveis.
2. Monitoramento: Use ferramentas para monitorar o processo de treinamento, como o TensorBoard.
3. Avaliação: Avalie regularmente o modelo em um conjunto de validação para evitar overfitting.
4. Otimização: Experimente com diferentes hiperparâmetros, como a taxa de aprendizado, o tamanho do batch e o número de épocas.

4. Resumo

O fine-tuning de modelos de IA é um processo que requer planejamento cuidadoso e experimentação. A escolha do método adequado pode afetar significativamente a eficiência e a eficácia do treinamento. Lembre-se de que não há uma solução universal, portanto, vale a pena experimentar diferentes técnicas para encontrar a melhor adaptação às suas necessidades.