Експериментування з різними методами фінетування моделей AI

Фінетування моделей AI — це ключовий процес, який дозволяє адаптувати загально навчені моделі до конкретних завдань. У цій статті ми розглянемо різні методи фінетування, їх застосування та практичні приклади коду.

1. Методи фінетування

1.1 Full Model Fine-Tuning

Це найпростіший метод, що полягає в навчанні всієї моделі на новому наборі даних. Це ефективне, але може бути обчислювально дорогим.

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

Цей метод дозволяє різницювати коефіцієнт навчання для різних шарів моделі, що може покращити стабільність навчання.

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
)

# Встановлення різного коефіцієнта навчання для різних шарів
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 — це техніка, яка додає малі, навчальні шари з низьким рангом до великих моделей, мінімізуючи кількість параметрів для навчання.

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

Цей метод додає навчальні вектори до входу моделі, замість адаптації самих параметрів моделі.

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. Порівняння методів

| Метод | Обчислювальна складність | Ефективність | Застосування | |--------|------------------------|--------------|--------------| | Full Model Fine-Tuning | Висока | Висока | Великі набори даних | | Layer-wise Learning Rate Decay | Середня | Середня | Моделі середнього розміру | | LoRA | Низька | Висока | Великі моделі | | Prompt Tuning | Низька | Середня | Малі набори даних |

3. Практичні поради

1. Вибір методу: Вибирайте метод залежно від розміру моделі та доступних обчислювальних ресурсів.
2. Моніторинг: Використовуйте інструменти для моніторингу процесу навчання, такі як TensorBoard.
3. Оцінка: Регулярно оцінюйте модель на валідаційному наборі, щоб уникнути переобучення.
4. Оптимізація: Експериментуйте з різними гіперпараметрами, такими як коефіцієнт навчання, розмір батчу та кількість епох.

4. Підсумок

Фінетування моделей AI — це процес, який вимагає ретельного планування та експериментування. Вибір відповідного методу може значно вплинути на ефективність і ефективність навчання. Пам'ятайте, що немає універсального рішення, тому варто експериментувати з різними техніками, щоб знайти найкраще відповідність вашим потребам.