Fijn-afstemming

ng past voorgetrainde modellen aan nieuwe taken aan door kleine aanpassingen te maken, waardoor minder data en middelen nodig zijn. Het omvat het selecteren van een model, het aanpassen van de architectuur, het bevriezen/deblokkeren van lagen en het optimaliseren van hyperparameters voor betere prestaties.

Wat is model fijn-afstemming?

Model fijn-afstemming is een machine learning-techniek waarbij een voorgetraind model kleine aanpassingen ondergaat om zich aan te passen aan een nieuwe, specifieke taak of dataset. In plaats van een model vanaf nul op te bouwen—wat tijdrovend en middelenintensief kan zijn—maakt fijn-afstemming gebruik van de kennis die een model al heeft opgedaan tijdens eerdere training op grote datasets. Door de parameters van het model aan te passen, kunnen ontwikkelaars de prestaties op een nieuwe taak verbeteren met minder data en computationele middelen.

Fijn-afstemming is een subset van transfer learning, waarbij kennis die is opgedaan bij het oplossen van het ene probleem wordt toegepast op een ander, gerelateerd probleem. In deep learning hebben voorgetrainde modellen (zoals die voor beeldherkenning of natuurlijke taalverwerking) representaties geleerd die waardevol kunnen zijn voor nieuwe taken. Fijn-afstemming past deze representaties aan om beter te voldoen aan de specificaties van de nieuwe taak.

Hoe wordt model fijn-afstemming gebruikt?

Fijn-afstemming wordt gebruikt om voorgetrainde modellen efficiënt aan te passen aan nieuwe domeinen of taken. Het proces omvat doorgaans verschillende belangrijke stappen:

1. Selectie van een voorgetraind model

Kies een voorgetraind model dat goed aansluit bij de nieuwe taak. Bijvoorbeeld:

• Natuurlijke taalverwerking (NLP): Modellen als BERT, GPT-3 of RoBERTa.
• Computer vision: Modellen als ResNet, VGGNet of Inception.

Deze modellen zijn getraind op grote datasets en hebben algemene kenmerken geleerd die een goed startpunt vormen.

2. Aanpassing van de modelarchitectuur

Pas het model aan voor de nieuwe taak:

• Uitvoerlagen vervangen: Vervang voor classificatietaken de laatste laag zodat deze overeenkomt met het aantal klassen in de nieuwe dataset.
• Nieuwe lagen toevoegen: Voeg extra lagen toe om het vermogen van het model om taakspecifieke kenmerken te leren te vergroten.

3. Lagen bevriezen en deblokkeren

Bepaal welke lagen getraind worden:

• Vroege lagen bevriezen: Vroege lagen leggen algemene kenmerken vast (zoals randen in afbeeldingen) en kunnen ongewijzigd blijven.
• Latere lagen deblokkeren: Latere lagen leggen meer specifieke kenmerken vast en worden getraind op de nieuwe data.
• Geleidelijke deblokkering: Begin met het trainen van alleen de nieuwe lagen en deblokkeer vervolgens stapsgewijs eerdere lagen.

4. Trainen met nieuwe data

Train het aangepaste model op de nieuwe dataset:

• Kleinere leersnelheid: Gebruik een lagere leersnelheid om subtiele aanpassingen te maken zonder geleerde kenmerken te overschrijven.
• Prestaties monitoren: Evalueer het model regelmatig op validatiedata om overfitting te voorkomen.

5. Hyperparameter tuning

Optimaliseer trainingsparameters:

• Leersnelheidsschema’s: Pas de leersnelheid aan tijdens de training voor betere convergentie.
• Batchgrootte en epochs: Experimenteer met verschillende batchgroottes en aantallen epochs om de prestaties te verbeteren.

Training versus fijn-afstemming

Het begrijpen van het verschil tussen trainen vanaf nul en fijn-afstemming is essentieel.

Trainen vanaf nul

• Startpunt: Modelgewichten worden willekeurig geïnitialiseerd.
• Data-eisen: Vereist grote hoeveelheden gelabelde data.
• Computationele middelen: Hoge eisen; het trainen van grote modellen is middelenintensief.
• Tijd: Langere trainingstijden omdat gestart wordt met willekeurige gewichten.
• Risico op overfitting: Groter bij onvoldoende data.

Fijn-afstemming

• Startpunt: Begint met een voorgetraind model.
• Data-eisen: Effectief met kleinere, taakspecifieke datasets.
• Computationele middelen: Minder intensief; kortere trainingstijden.
• Tijd: Snellere convergentie omdat het model met geleerde kenmerken start.
• Risico op overfitting: Minder, maar nog steeds aanwezig; vereist zorgvuldige monitoring.

Technieken in model fijn-afstemming

Fijn-afstemmingsmethoden variëren afhankelijk van de taak en beschikbare middelen.

1. Volledige fijn-afstemming

• Beschrijving: Alle parameters van het voorgetrainde model worden geüpdatet.
• Voordelen: Potentieel hogere prestaties op de nieuwe taak.
• Nadelen: Computationeel intensief; risico op overfitting.

2. Gedeeltelijke fijn-afstemming (selectieve fijn-afstemming)

• Beschrijving: Alleen bepaalde lagen worden getraind, andere worden bevroren.
• Lagenselectie:
  • Vroege lagen: Leggen algemene kenmerken vast; vaak bevroren.
  • Latere lagen: Leggen specifieke kenmerken vast; meestal gedeblokkeerd.
• Voordelen: Vermindert computationele belasting; behoudt algemene kennis.

3. Parameter-efficiënte fijn-afstemming (PEFT)

• Doel: Het aantal trainbare parameters verminderen.
• Technieken:
  • Adapters:
    • Kleine modules die in het netwerk worden geplaatst.
    • Alleen de adapters worden getraind; de originele gewichten blijven vast.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Introduceert low-rank matrices om gewichtsaanpassingen te benaderen.
    • Vermindert het aantal te trainen parameters aanzienlijk.
  • Prompt tuning:
    • Voegt trainbare prompts toe aan de input.
    • Past het modelgedrag aan zonder originele gewichten te veranderen.
• Voordelen: Minder geheugen- en rekenvereisten.

4. Additieve fijn-afstemming

• Beschrijving: Nieuwe lagen of modules worden aan het model toegevoegd.
• Training: Alleen de toegevoegde componenten worden getraind.
• Gebruikssituaties: Wanneer het originele model ongewijzigd moet blijven.

5. Aanpassing van leersnelheid

• Laag-specifieke leersnelheden:
  • Verschillende lagen worden met verschillende leersnelheden getraind.
  • Biedt meer controle over het trainingsproces.

Fijn-afstemming van grote taalmodellen (LLMs)

LLMs zoals GPT-3 en BERT vereisen speciale aandacht.

1. Instructie tuning

• Doel: Modellen leren beter menselijke instructies op te volgen.
• Methode:
  • Datasetcreatie: Verzamel (instructie, antwoord)-paren.
  • Training: Fijn-afstemming van het model op deze dataset.
• Resultaat: Modellen genereren meer behulpzame en relevante antwoorden.

2. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

• Doel: Modeluitvoer afstemmen op menselijke voorkeuren.
• Proces:
  1. Supervised fijn-afstemming:
     • Train het model op een dataset met correcte antwoorden.
  2. Reward modeling:
     • Mensen rangschikken uitkomsten; een reward model leert deze rangschikkingen voorspellen.
  3. Policy optimalisatie:
     • Gebruik reinforcement learning om het model te optimaliseren voor maximale beloningen.
• Voordeel: Levert uitkomsten die beter aansluiten bij menselijke waarden.

3. Overwegingen voor LLMs

• Computationele middelen:
  • LLMs zijn groot; het fijn-afstemmen ervan vereist veel middelen.
• Datakwaliteit:
  • Zorg voor hoogwaardige fijn-afstemmingsdata om biases te voorkomen.
• Ethische implicaties:
  • Wees bewust van potentiële impact en misbruik.

Overwegingen en best practices

Succesvolle fijn-afstemming vereist zorgvuldige planning en uitvoering.

1. Overfitting voorkomen

• Risico: Het model presteert goed op trainingsdata maar slecht op nieuwe data.
• Aanpak:
  • Data-augmentatie: Vergroot de diversiteit van de dataset.
  • Regularisatietechnieken: Gebruik dropout, weight decay.
  • Early stopping: Stop training als de validatieprestaties verslechteren.

2. Datakwaliteit

• Belang: Het fijn-afgestemde model is slechts zo goed als de data.
• Acties:
  • Datalijsting: Verwijder fouten en inconsistenties.
  • Gebalanceerde data: Zorg dat alle klassen of categorieën vertegenwoordigd zijn.

3. Leersnelheden

• Strategie: Gebruik kleinere leersnelheden bij fijn-afstemming.
• Reden: Voorkomt grote gewichtsaanpassingen die geleerde kenmerken kunnen wissen.

4. Laag-bevriezingsstrategie

• Beslissingsfactoren:
  • Taakgelijkheid: Meer vergelijkbare taken vereisen minder aanpassingen.
  • Datagrootte: Kleinere datasets profiteren vaak van meer bevroren lagen.

5. Hyperparameter optimalisatie

• Aanpak:
  • Experimenteer met verschillende instellingen.
  • Gebruik technieken als grid search of Bayesian optimalisatie.

6. Ethische overwegingen

• Bias en eerlijkheid:
  • Controleer uitkomsten op bias.
  • Gebruik diverse en representatieve datasets.
• Privacy:
  • Zorg dat het datagebruik voldoet aan regelgeving zoals de AVG.
• Transparantie:
  • Wees duidelijk over de mogelijkheden en beperkingen van het model.

7. Monitoring en evaluatie

• Selectie van metrics:
  • Kies metrics die aansluiten bij de doelstellingen van de taak.
• Regelmatig testen:
  • Evalueer op ongeziene data om generalisatie te beoordelen.
• Logging en documentatie:
  • Houd gedetailleerde verslagen van experimenten en resultaten bij.

Metrics voor het evalueren van fijn-afgestemde modellen

Het kiezen van de juiste metrics is cruciaal.

Classificatietaken

• Nauwkeurigheid: Algemene correctheid.
• Precisie: Correcte positieve voorspellingen versus totaal positieve voorspellingen.
• Recall: Correcte positieve voorspellingen versus werkelijke positieven.
• F1-score: Harmonisch gemiddelde van precisie en recall.
• Confusiematrix: Visuele weergave van voorspellingsfouten.

Regressietaken

• Mean Squared Error (MSE): Gemiddelde van de kwadratische afwijkingen.
• Mean Absolute Error (MAE): Gemiddelde van de absolute afwijkingen.
• R-kwadraat: Aandeel van de verklaarde variantie door het model.

Taak voor taal generatie

• BLEU-score: Meet tekstoverlap.
• ROUGE-score: Richt zich op recall bij samenvatten.
• Perplexiteit: Meet hoe goed het model een monster voorspelt.

Beeldgeneratie-taken

• Inception Score (IS): Beoordeelt beeldkwaliteit en diversiteit.
• Fréchet Inception Distance (FID): Meet de overeenkomst tussen gegenereerde en echte afbeeldingen.

Onderzoek naar model fijn-afstemming

Model fijn-afstemming is een cruciaal proces om voorgetrainde modellen aan te passen aan specifieke taken, waardoor prestaties en efficiëntie worden verbeterd. Recente studies hebben innovatieve strategieën verkend om dit proces te verbeteren.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   Dit onderzoek introduceert gedeeltelijke fijn-afstemming als alternatief voor volledige fijn-afstemming bij vision transformers. De studie toont aan dat gedeeltelijke fijn-afstemming zowel efficiëntie als nauwkeurigheid kan verbeteren. Onderzoekers valideerden verschillende strategieën voor gedeeltelijke fijn-afstemming op diverse datasets en architecturen, en ontdekten dat bepaalde strategieën, zoals het richten op feedforward netwerken (FFN) of attention-lagen, volledige fijn-afstemming kunnen overtreffen met minder parameters. Een nieuwe “fine-tuned angle metric” werd voorgesteld om te helpen bij het selecteren van geschikte lagen, waarmee een flexibele aanpak wordt geboden die kan worden aangepast aan verschillende scenario’s. De studie concludeert dat gedeeltelijke fijn-afstemming de modelprestaties en generalisatie kan verbeteren met minder parameters. Lees meer
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   Dit artikel onderzoekt de rol van LayerNorm bij parameter-efficiënte fijn-afstemming, met name binnen BERT-modellen. De auteurs ontdekten dat output LayerNorm aanzienlijke veranderingen ondergaat tijdens fijn-afstemming over verschillende NLP-taken. Door zich te richten op alleen het fijn-afstemmen van de LayerNorm werd vergelijkbare of zelfs betere prestatie behaald ten opzichte van volledige fijn-afstemming. De studie gebruikte Fisher-informatie om kritieke subsets van LayerNorm te identificeren, en liet zien dat het fijn-afstemmen van slechts een klein deel van LayerNorm veel NLP-taken kan oplossen met minimaal prestatieverlies. Lees meer
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   Deze studie richt zich op de milieu-impact van het fijn-afstemmen van grote taalmodellen (LLMs) door adaptieve backpropagation-methoden voor te stellen. Fijn-afstemming is weliswaar effectief, maar energie-intensief en draagt bij aan een hoge ecologische voetafdruk. Het onderzoek suggereert dat bestaande efficiënte fijn-afstemmingstechnieken er niet in slagen de computationele kosten van backpropagation voldoende te verlagen. Het artikel benadrukt de noodzaak van adaptieve strategieën om de milieu-impact te beperken, waarbij de vermindering van FLOPs wordt gecorreleerd aan een lager energieverbruik. Lees meer