Bạn có một ý tưởng tuyệt vời cho một ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo. Hãy nghĩ về việc tinh chỉnh như việc dạy một mô hình AI đã được huấn luyện trước một trò mới.
Tất nhiên, nó đã biết rất nhiều từ việc huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ, nhưng bạn cần điều chỉnh nó để phù hợp với nhu cầu của mình. Ví dụ, nếu bạn cần nó nhận ra các bất thường trong các bức quét hoặc xác định ý nghĩa thực sự của phản hồi của khách hàng.
Đó là nơi các siêu tham số đến. Hãy nghĩ về mô hình ngôn ngữ lớn như công thức cơ bản của bạn và các siêu tham số như các gia vị bạn sử dụng để mang lại "hương vị" độc đáo cho ứng dụng của mình.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi qua một số siêu tham số cơ bản và việc tinh chỉnh mô hình nói chung.
Tinh chỉnh là gì?
Hãy tưởng tượng một người giỏi vẽ phong cảnh quyết định chuyển sang vẽ chân dung. Họ hiểu các nguyên tắc cơ bản - lý thuyết màu sắc, kỹ thuật sử dụng cọ, góc nhìn - nhưng bây giờ họ cần điều chỉnh kỹ năng của mình để ghi lại biểu cảm và cảm xúc.
Thách thức là dạy mô hình nhiệm vụ mới trong khi vẫn giữ nguyên các kỹ năng hiện có của nó. Bạn cũng không muốn nó "trở nên quá ám ảnh" với dữ liệu mới và bỏ qua cái nhìn tổng thể. Đó là nơi việc điều chỉnh siêu tham số cứu ngày.
Tinh chỉnh LLM giúp các LLM chuyên môn hóa. Nó lấy kiến thức rộng lớn của chúng và huấn luyện chúng để xuất sắc trong một nhiệm vụ cụ thể, sử dụng một tập dữ liệu nhỏ hơn nhiều.
Tại sao siêu tham số lại quan trọng trong việc tinh chỉnh
Các siêu tham số là những gì phân biệt các mô hình "đủ tốt" với những mô hình thực sự tuyệt vời. Nếu bạn ép chúng quá mạnh, mô hình có thể quá khớp hoặc bỏ qua các giải pháp chính yếu. Nếu bạn quá nhẹ tay, một mô hình có thể không bao giờ đạt được tiềm năng tối đa của nó.
Hãy nghĩ về việc điều chỉnh siêu tham số như một loại quy trình tự động hóa kinh doanh. Bạn đang nói chuyện với mô hình của mình; bạn điều chỉnh, quan sát và tinh chỉnh cho đến khi nó hoàn hảo.
7 siêu tham số chính cần biết khi tinh chỉnh
Thành công của việc tinh chỉnh phụ thuộc vào việc điều chỉnh một số cài đặt quan trọng. Điều này có vẻ phức tạp, nhưng các cài đặt là logic.
1. Tỷ lệ học tập
Điều này kiểm soát mức độ mô hình thay đổi hiểu biết của nó trong quá trình đào tạo. Loại tối ưu hóa siêu tham số này rất quan trọng vì nếu bạn, với tư cách là người vận hành...
- Đi quá nhanh, mô hình có thể bỏ qua các giải pháp tốt hơn,
- Đi quá chậm, nó có thể cảm thấy như đang xem sơn khô - hoặc tệ hơn, nó bị mắc kẹt hoàn toàn.
Đối với việc tinh chỉnh, các điều chỉnh nhỏ, cẩn thận (giống như điều chỉnh bộ điều chỉnh ánh sáng) thường là vừa phải. Ở đây bạn muốn tìm ra sự cân bằng đúng giữa độ chính xác và kết quả nhanh chóng.
Cách bạn sẽ xác định được sự kết hợp đúng phụ thuộc vào việc tinh chỉnh mô hình đang diễn ra như thế nào. Bạn sẽ cần kiểm tra định kỳ để xem nó đang diễn ra như thế nào.
2. Kích thước lô
Đây là số lượng mẫu dữ liệu mô hình xử lý cùng một lúc. Khi bạn đang sử dụng một bộ tối ưu hóa siêu tham số, bạn muốn có kích thước vừa phải, bởi vì...
- Các lô lớn thì nhanh nhưng có thể bỏ qua các chi tiết,
- Các lô nhỏ thì chậm nhưng kỹ lưỡng.
Các lô kích thước trung bình có thể là lựa chọn hoàn hảo - vừa phải. Một lần nữa, cách tốt nhất để tìm ra sự cân bằng là theo dõi kết quả cẩn thận trước khi chuyển sang bước tiếp theo.
3. Epoch
Một epoch là một lần chạy hoàn chỉnh qua tập dữ liệu của bạn. Các mô hình được huấn luyện trước đã biết khá nhiều, vì vậy chúng thường không cần nhiều epoch như các mô hình bắt đầu từ đầu. Bao nhiêu epoch là đúng?
- Quá nhiều, và mô hình có thể bắt đầu ghi nhớ thay vì học tập (chào mừng bạn, quá khớp),
- Quá ít, và nó có thể không học được đủ để trở nên hữu ích.
4. Tỷ lệ dropout
Hãy nghĩ về điều này như là buộc mô hình phải sáng tạo. Bạn làm điều này bằng cách tắt ngẫu nhiên các phần của mô hình trong quá trình đào tạo. Đây là một cách tuyệt vời để ngăn không cho mô hình của bạn quá phụ thuộc vào các con đường cụ thể và trở nên lười biếng. Thay vào đó, nó khuyến khích LLM sử dụng nhiều chiến lược giải quyết vấn đề hơn.
Làm thế nào để bạn làm được điều này đúng? Tỷ lệ dropout tối ưu phụ thuộc vào mức độ phức tạp của tập dữ liệu của bạn. Một quy tắc chung là bạn nên phù hợp tỷ lệ dropout với xác suất của các giá trị ngoại lai.
Vì vậy, đối với một công cụ chẩn đoán y tế, việc sử dụng tỷ lệ dropout cao hơn để cải thiện độ chính xác của mô hình là hợp lý. Nếu bạn đang tạo phần mềm dịch thuật, bạn có thể muốn giảm tỷ lệ một chút để cải thiện tốc độ đào tạo.
5. Suy giảm trọng số
Điều này giữ cho mô hình không quá gắn bó với bất kỳ tính năng nào, giúp ngăn ngừa quá khớp. Hãy nghĩ về nó như một lời nhắc nhở nhẹ nhàng để "giữ nó đơn giản."
6. Lịch trình tỷ lệ học tập
Điều này điều chỉnh tỷ lệ học tập theo thời gian. Thông thường, bạn bắt đầu với các bản cập nhật táo bạo, rộng lớn và dần dần chuyển sang chế độ tinh chỉnh - giống như bắt đầu với những nét rộng lớn trên một bức tranh và sau đó tinh chỉnh các chi tiết.
7. Đóng băng và mở băng các lớp
Các mô hình được huấn luyện trước đến với các lớp kiến thức. Đóng băng một số lớp có nghĩa là bạn khóa các kiến thức hiện có của chúng, trong khi mở băng những lớp khác cho phép chúng thích ứng với nhiệm vụ mới của bạn. Việc bạn đóng băng hay mở băng phụ thuộc vào mức độ tương tự giữa các nhiệm vụ cũ và mới.
Những thách thức phổ biến khi tinh chỉnh
Tinh chỉnh nghe có vẻ tuyệt vời, nhưng hãy không phủ nhận rằng - có một số rào cản bạn có thể sẽ gặp phải:
- Quá khớp: Các tập dữ liệu nhỏ khiến cho các mô hình dễ dàng trở nên lười biếng và ghi nhớ thay vì khái quát hóa. Bạn có thể giữ hành vi này trong tầm kiểm soát bằng cách sử dụng các kỹ thuật như dừng sớm, suy giảm trọng số và dropout,
- Chi phí tính toán: Kiểm tra các siêu tham số có vẻ như chơi trò "đập chuột". Nó tốn thời gian và có thể tốn nhiều tài nguyên. Tệ hơn, nó là một trò chơi đoán. Bạn có thể sử dụng các công cụ như Optuna hoặc Ray Tune để tự động hóa một số công việc nặng nhọc.
- Mỗi nhiệm vụ đều khác nhau: Không có phương pháp tiếp cận một kích thước phù hợp với tất cả. Một kỹ thuật hoạt động tốt cho một dự án này có thể là thảm họa cho một dự án khác. Bạn sẽ cần phải thử nghiệm.
Mẹo để tinh chỉnh các mô hình AI thành công
Hãy nhớ những mẹo này:
- Bắt đầu với các cài đặt mặc định: Kiểm tra các cài đặt được khuyến nghị cho bất kỳ mô hình nào được huấn luyện trước. Sử dụng chúng làm điểm khởi đầu hoặc bảng ghi chép,
- Xem xét sự tương tự của nhiệm vụ: Nếu nhiệm vụ mới của bạn là họ hàng gần gũi với nhiệm vụ ban đầu, hãy thực hiện các điều chỉnh nhỏ và đóng băng hầu hết các lớp. Nếu nó là một chuyển hướng 180 độ, hãy để nhiều lớp thích ứng hơn và sử dụng tỷ lệ học tập vừa phải,
- Theo dõi hiệu suất xác nhận: Kiểm tra cách mô hình hoạt động trên một tập xác nhận riêng biệt để đảm bảo nó đang học cách khái quát hóa và không chỉ ghi nhớ dữ liệu đào tạo.
- Bắ
