Dostrajanie (Fine-Tuning)

ng adapts pre-trained models to new tasks by making minor adjustments, reducing data and resource needs. It involves selecting a model, adjusting architecture, freezing/unfreezing layers, and optimizing hyperparameters for improved performance.

Czym jest dostrajanie modelu?

Dostrajanie modelu to technika uczenia maszynowego polegająca na wzięciu wstępnie wytrenowanego modelu i wprowadzeniu drobnych zmian, by dostosować go do nowego, konkretnego zadania lub zbioru danych. Zamiast budować model od zera — co może być czasochłonne i wymagać dużych zasobów — dostrajanie wykorzystuje wiedzę, którą model już nabył podczas wcześniejszego treningu na dużych zbiorach danych. Poprzez dostosowanie parametrów modelu, deweloperzy mogą poprawić wydajność w nowym zadaniu przy mniejszej ilości danych i zasobów obliczeniowych.

Dostrajanie jest podzbiorem transfer learning, gdzie wiedza zdobyta przy rozwiązywaniu jednego problemu jest wykorzystywana w innym, ale powiązanym zadaniu. W uczeniu głębokim wstępnie wytrenowane modele (np. używane do rozpoznawania obrazów lub przetwarzania języka naturalnego) nauczyły się reprezentacji, które mogą być cenne w nowych zadaniach. Dostrajanie dostosowuje te reprezentacje do specyfiki nowego zadania.

Jak wykorzystuje się dostrajanie modelu?

Dostrajanie służy do efektywnego dostosowywania wstępnie wytrenowanych modeli do nowych domen lub zadań. Proces zwykle obejmuje kilka kluczowych kroków:

1. Wybór wstępnie wytrenowanego modelu

Wybierz wstępnie wytrenowany model, który najlepiej pasuje do nowego zadania. Przykłady:

• Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP): Modele takie jak BERT, GPT-3 czy RoBERTa.
• Wizja Komputerowa: Modele takie jak ResNet, VGGNet lub Inception.

Modele te zostały wytrenowane na dużych zbiorach danych i nauczyły się ogólnych cech, które stanowią dobry punkt wyjścia.

2. Dostosowanie architektury modelu

Zmodyfikuj model, by odpowiadał nowemu zadaniu:

• Zamiana warstw wyjściowych: W zadaniach klasyfikacyjnych wymień ostatnią warstwę tak, by odpowiadała liczbie klas w nowym zbiorze danych.
• Dodanie nowych warstw: Wprowadź dodatkowe warstwy, by zwiększyć zdolność modelu do nauki cech specyficznych dla zadania.

3. Zamrażanie i odmrażanie warstw

Zdecyduj, które warstwy trenować:

• Zamrożenie wczesnych warstw: Wczesne warstwy wychwytują ogólne cechy (np. krawędzie na obrazach) i zwykle pozostają niezmienione.
• Odmrożenie późniejszych warstw: Późniejsze warstwy wychwytują bardziej szczegółowe cechy i są trenowane na nowych danych.
• Stopniowe odmrażanie: Zacznij od trenowania tylko nowych warstw, następnie progresywnie odmrażaj wcześniejsze warstwy.

4. Trening na nowych danych

Trenuj dostosowany model na nowym zbiorze danych:

• Niższy współczynnik uczenia: Użyj niższego learning rate, by wprowadzać subtelne zmiany bez nadpisywania już wyuczonych cech.
• Monitorowanie wydajności: Regularnie oceniaj model na danych walidacyjnych, by zapobiec przeuczeniu.

5. Dostrajanie hiperparametrów

Optymalizuj parametry treningu:

• Harmonogramy nauki (learning rate schedules): Dostosowuj współczynnik uczenia podczas treningu dla lepszej konwergencji.
• Batch size i liczba epok: Testuj różne rozmiary batch oraz liczbę epok, by poprawić wydajność.

Trening vs. dostrajanie

Zrozumienie różnic między treningiem od podstaw a dostrajaniem jest kluczowe.

Trening od podstaw

• Punkt startowy: Wagi modelu są inicjowane losowo.
• Wymagania danych: Wymaga dużych ilości oznaczonych danych.
• Zasoby obliczeniowe: Wysokie zapotrzebowanie; trenowanie dużych modeli jest kosztowne.
• Czas: Dłuższy czas treningu ze względu na losową inicjalizację wag.
• Ryzyko przeuczenia: Większe, jeśli danych jest zbyt mało.

Dostrajanie

• Punkt startowy: Rozpoczyna się od wstępnie wytrenowanego modelu.
• Wymagania danych: Skuteczne przy mniejszych, zadaniowo-specyficznych zbiorach danych.
• Zasoby obliczeniowe: Mniej wymagające; krótszy czas treningu.
• Czas: Szybsza konwergencja, bo model zaczyna z wyuczonymi cechami.
• Ryzyko przeuczenia: Zmniejszone, ale nadal obecne; wymaga uważnego monitorowania.

Techniki dostrajania modelu

Metody dostrajania różnią się w zależności od zadania i dostępnych zasobów.

1. Pełne dostrajanie (Full Fine-Tuning)

• Opis: Wszystkie parametry wstępnie wytrenowanego modelu są aktualizowane.
• Zalety: Potencjalnie wyższa wydajność w nowym zadaniu.
• Wady: Wymaga dużych zasobów obliczeniowych; ryzyko przeuczenia.

2. Częściowe dostrajanie (Partial Fine-Tuning)

• Opis: Trenowane są tylko wybrane warstwy, pozostałe są zamrożone.
• Wybór warstw:
  • Wczesne warstwy: Wychwytują ogólne cechy; często zamrożone.
  • Późniejsze warstwy: Wychwytują cechy szczegółowe; typowo odmrożone.
• Korzyści: Zmniejsza obciążenie obliczeniowe; zachowuje ogólną wiedzę modelu.

3. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

• Cel: Ograniczenie liczby trenowanych parametrów.
• Techniki:
  • Adaptery:
    • Małe moduły wstawiane do sieci.
    • Tylko adaptery są trenowane; oryginalne wagi pozostają stałe.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA):
    • Wprowadza macierze niskiego rzędu do aproksymacji aktualizacji wag.
    • Znacząco ogranicza liczbę trenowanych parametrów.
  • Prompt Tuning:
    • Dodaje trenowalne prompty do wejścia.
    • Dostosowuje zachowanie modelu bez zmiany oryginalnych wag.
• Zalety: Mniejsze wymagania pamięciowe i obliczeniowe.

4. Dostrajanie addytywne

• Opis: Do modelu dodawane są nowe warstwy lub moduły.
• Trening: Trenowane są tylko dodane komponenty.
• Zastosowania: Gdy oryginalny model ma pozostać niezmieniony.

5. Dostosowanie współczynnika uczenia

• Learning rate dla warstw:
  • Różne warstwy trenowane są z różnymi współczynnikami uczenia.
  • Pozwala na precyzyjniejszą kontrolę treningu.

Dostrajanie dużych modeli językowych (LLMs)

LLMs, takie jak GPT-3 i BERT, wymagają szczególnego podejścia.

1. Instruction Tuning

• Cel: Nauczyć modele lepszego podążania za instrukcjami człowieka.
• Metoda:
  • Tworzenie zbioru danych: Zbierz pary (instrukcja, odpowiedź).
  • Trening: Dostrój model na tym zbiorze danych.
• Efekt: Modele generują bardziej pomocne i trafne odpowiedzi.

2. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

• Cel: Zgodność odpowiedzi modelu z preferencjami ludzi.
• Proces:
  1. Supervised Fine-Tuning:
     • Trening modelu na danych z prawidłowymi odpowiedziami.
  2. Reward Modeling:
     • Ludzie oceniają odpowiedzi; model nagrody uczy się przewidywania tych ocen.
  3. Policy Optimization:
     • Użycie reinforcement learning do dostrojenia modelu w celu maksymalizacji nagród.
• Korzyść: Odpowiedzi bardziej zgodne z wartościami użytkowników.

3. Wskazówki przy LLM

• Zasoby obliczeniowe:
  • LLM są duże; ich dostrajanie wymaga znacznych zasobów.
• Jakość danych:
  • Zadbaj o wysoką jakość danych, by nie wprowadzać biasów.
• Konsekwencje etyczne:
  • Uważnie rozważ potencjalne skutki i ryzyka nadużyć.

Wskazówki i najlepsze praktyki

Udane dostrajanie wymaga przemyślanego planowania i realizacji.

1. Unikanie przeuczenia

• Ryzyko: Model dobrze radzi sobie na danych treningowych, ale słabo na nowych.
• Sposoby ograniczania:
  • Augmentacja danych: Zwiększ różnorodność zbioru danych.
  • Regularizacja: Stosuj dropout, weight decay.
  • Wczesne zatrzymanie: Przerwij trening, gdy wyniki na walidacji się pogarszają.

2. Jakość zbioru danych

• Ważność: Dostrojony model będzie tak dobry, jak użyte dane.
• Działania:
  • Czyszczenie danych: Usuń błędy i niespójności.
  • Zrównoważenie klas: Zadbaj o reprezentację wszystkich klas/kategorii.

3. Współczynniki uczenia

• Strategia: Używaj niższych learning rate podczas dostrajania.
• Powód: Zapobiega dużym zmianom, które mogłyby zniszczyć wyuczone cechy.

4. Strategia zamrażania warstw

• Czynniki decyzyjne:
  • Podobieństwo zadań: Im bardziej podobne zadania, tym mniej zmian potrzebnych.
  • Wielkość zbioru danych: Mniejsze zbiory mogą wymagać zamrożenia większej liczby warstw.

5. Optymalizacja hiperparametrów

• Podejście:
  • Testuj różne ustawienia.
  • Wykorzystaj grid search lub optymalizację bayesowską.

6. Względy etyczne

• Bias i sprawiedliwość:
  • Oceń wyniki pod kątem biasów.
  • Używaj zróżnicowanych i reprezentatywnych danych.
• Prywatność:
  • Dbaj o zgodność z przepisami takimi jak RODO.
• Transparentność:
  • Informuj o możliwościach i ograniczeniach modelu.

7. Monitorowanie i ewaluacja

• Wybór metryk:
  • Dobierz metryki zgodne z celami zadania.
• Regularne testy:
  • Oceniaj na nieznanych wcześniej danych w celu sprawdzenia generalizacji.
• Logowanie i dokumentacja:
  • Prowadź szczegółowe zapisy eksperymentów i wyników.

Metryki oceny dostrojonych modeli

Wybór odpowiednich metryk jest kluczowy.

Zadania klasyfikacyjne

• Accuracy: Ogólna poprawność.
• Precision: Prawidłowe pozytywne przewidywania vs. wszystkie pozytywne przewidywania.
• Recall: Prawidłowe pozytywne przewidywania vs. rzeczywiste pozytywy.
• F1 Score: Średnia harmoniczna precision i recall.
• Confusion Matrix: Graficzny obraz błędów predykcji.

Zadania regresyjne

• Mean Squared Error (MSE): Średnia kwadratowa różnica.
• Mean Absolute Error (MAE): Średnia bezwzględna różnica.
• R-squared: Procent wariancji wyjaśnionej przez model.

Zadania generowania tekstu

• BLEU Score: Mierzy podobieństwo tekstu.
• ROUGE Score: Skupia się na recall przy podsumowywaniu.
• Perplexity: Jak dobrze model przewiduje próbkę.

Zadania generowania obrazów

• Inception Score (IS): Ocena jakości i różnorodności obrazów.
• Fréchet Inception Distance (FID): Mierzy podobieństwo między wygenerowanymi a rzeczywistymi obrazami.

Badania na temat dostrajania modeli

Dostrajanie modeli to kluczowy proces adaptacji wstępnie wytrenowanych modeli do specyficznych zadań, poprawiający wydajność i efektywność. Ostatnie badania eksplorują innowacyjne strategie usprawniające ten proces.

1. Partial Fine-Tuning: A Successor to Full Fine-Tuning for Vision Transformers
   Praca ta przedstawia częściowe dostrajanie jako alternatywę dla pełnego dostrajania transformerów wizji. Autorzy wykazali, że częściowe dostrajanie może zwiększyć efektywność i dokładność. Przetestowano różne strategie częściowego dostrajania na różnych zbiorach danych i architekturach, odkrywając, że np. skupienie się na sieciach FFN lub warstwach uwagi może przewyższać pełne dostrajanie przy mniejszej liczbie parametrów. Zaproponowano nowe metryki wyboru warstw, co umożliwia elastyczne podejście do różnych scenariuszy. Wniosek: częściowe dostrajanie może poprawić wydajność i uogólnienie modelu przy mniejszej liczbie parametrów. Czytaj więcej
2. LayerNorm: A Key Component in Parameter-Efficient Fine-Tuning
   Artykuł bada rolę warstwy LayerNorm w efektywnym dostrajaniu, zwłaszcza w modelach BERT. Odkryto, że warstwa wyjściowa LayerNorm ulega istotnym zmianom podczas dostrajania na różnych zadaniach NLP. Skupiając się wyłącznie na dostrajaniu LayerNorm, osiągnięto wydajność porównywalną lub lepszą niż przy pełnym dostrajaniu. Bazując na informacjach Fishera, wybrano kluczowe podzbiory LayerNorm, pokazując, że dostrajanie tylko niewielkiej części tej warstwy pozwala rozwiązać wiele zadań NLP bez znaczącej utraty wydajności. Czytaj więcej
3. Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive Backpropagation
   Badanie to dotyczy wpływu dostrajania dużych modeli językowych (LLMs) na środowisko i proponuje adaptacyjne metody backpropagation. Dostrajanie, choć skuteczne, jest energochłonne i generuje wysoki ślad węglowy. Autorzy podkreślają, że obecne efektywne techniki dostrajania nie wystarczająco ograniczają koszt obliczeniowy związany z backpropagation. Wskazują na konieczność adaptacyjnych strategii, by zmniejszyć wpływ na środowisko, korelując redukcję FLOPs ze zmniejszeniem zużycia energii. Czytaj więcej