Experimentovanie s rôznymi metodami fine-tuning modelov AI

Fine-tuning modelov AI je kľúčový proces, ktorý umožňuje prispôsobiť všeobecne trénované modely na konkrétne úlohy. V tomto článku sa budeme zaoberať rôznymi metodami fine-tuning, ich aplikáciou a praktickými príkladmi kódu.

1. Metódy fine-tuning

1.1 Full Model Fine-Tuning

Toto je najjednoduchšia metóda, ktorá spočíva v tréningu celého modelu na novom súbore dát. Je to účinné, ale môže byť 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

Táto metóda umožňuje rozdielne nastavenie učenia sa pre rôzne vrstvy modelu, čo môže zlepšiť stabilitu tréningu.

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
)

# Nastavenie rôzneho učenia sa pre rôzne 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, ktorá pridáva malé, trénovateľné vrstvy s nízkym stupňom do veľkých modelov, minimalizujúc počet parametrov na tréning.

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

Táto metóda pridáva trénovateľné vektory na vstup modelu, namiesto prispôsobovania samotných parametrov 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. Porovnanie metód

| Metóda | Výpočetná zložitosť | Účinnosť | Aplikácia | |--------|---------------------|----------|-----------| | Full Model Fine-Tuning | Vysoká | Vysoká | Veľké súbory dát | | Layer-wise Learning Rate Decay | Stredná | Stredná | Modely strednej veľkosti | | LoRA | Nízka | Vysoká | Veľké modely | | Prompt Tuning | Nízka | Stredná | Malé súbory dát |

3. Praktické rady

1. Výber metódy: Vyberte metódu v závislosti od veľkosti modelu a dostupných výpočetných zdrojov.
2. Monitorovanie: Použite nástroje na monitorovanie procesu tréningu, ako je TensorBoard.
3. Hodnotenie: Pravidelne hodnotte model na validačnom súbore dát, aby ste zabránili overfittingu.
4. Optimalizácia: Experimentujte s rôznymi hyperparametrami, ako je učenie sa, veľkosť batchu a počet epók.

4. Záver

Fine-tuning modelov AI je proces, ktorý vyžaduje pečlivé plánovanie a experimentovanie. Výber vhodnej metódy môže výrazne ovplyvniť účinnosť a efektívnosť tréningu. Pamätajte, že neexistuje univerzálne riešenie, preto je dobré experimentovať s rôznymi technikami, aby ste našli najlepšie prispôsobenie pre vaše potreby.