AI Modellerinin Fine-Tuning Yöntemleriyle Deneyselleştirme

AI modellerinin fine-tuning işlemi, genel olarak eğitilmiş modelleri belirli görevlere uyarlamak için kullanılan önemli bir süreçtir. Bu makalede, fine-tuning yöntemleri, uygulamaları ve kod örneklere bakacağız.

1. Fine-Tuning Yöntemleri

1.1 Tam Model Fine-Tuning

Bu, modelin tamamını yeni bir veri seti üzerinde eğitmek için kullanılan en basit yöntemdir. Etkili olsa da, hesaplama bakımından maliyetli olabilir.

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 Katman Bazında Öğrenme Hızı Azaltma

Bu yöntem, modelin farklı katmanları için farklı öğrenme hızları kullanarak eğitimi daha stabil hale getirmek için kullanılır.

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
)

# Farklı öğrenme hızları için ayarlar
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, büyük modellerde eğitilebilir düşük dereceli küçük katmanlar ekleyerek parametre sayısını minimize etmek için kullanılan bir teknikdir.

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

Bu yöntem, model parametrelerini değiştirmek yerine, modelin girişine eğitilebilir vektörler eklemek için kullanılır.

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. Yöntemler Karşılaştırması

| Yöntem | Hesaplama Karmaşıklığı | Verimlilik | Uygulama | |--------|------------------------|-------------|----------| | Tam Model Fine-Tuning | Yüksek | Yüksek | Büyük veri setleri | | Katman Bazında Öğrenme Hızı Azaltma | Orta | Orta | Orta boyutlu modeller | | LoRA | Düşük | Yüksek | Büyük modeller | | Prompt Tuning | Düşük | Orta | Küçük veri setleri |

3. Pratik İpuçları

1. Yöntem Seçimi: Model boyutu ve hesaplama kaynaklarına göre yöntem seçin.
2. İzleme: TensorBoard gibi araçları kullanarak eğitim sürecini izleyin.
3. Değerlendirme: Overfittingi önlemek için modeli düzenli olarak doğrulama seti üzerinde değerlendirin.
4. Optimizasyon: Öğrenme hızı, batch boyutu ve epoch sayısı gibi hiperparametrelerle deneyin.

4. Özet

AI modellerinin fine-tuning işlemi, dikkatli planlama ve deneyimleme gerektiren bir süreçtir. Uygun yöntem seçimi, eğitimin verimliliğini ve etkiliğini önemli ölçüde etkileyebilir. Unutmayın ki evrensel bir çözüm yoktur, bu nedenle ihtiyaçlarınıza en iyi şekilde uygun olan teknikleri bulmak için farklı tekniklerle deneyimlemeniz faydalı olacaktır.