您有一個基於 AI 的應用程式的好主意。將微調視為教授預訓練的 AI 模型一個新的技巧。
當然,它已經從大型資料集的訓練中學習了很多,但您需要根據自己的需求對其進行調整。例如,如果您需要它來捕捉掃描中的異常情況或弄清客戶反饋的真正含義。
這就是超引數的用武之地。將大型語言模型視為基本配方,而超引數則是您用來賦予應用程式獨特"風味"的調料。
在本文中,我們將介紹一些基本的超引數和模型調優。
什麼是微調?
想象一個擅長繪製風景畫的人決定轉向肖像畫。他們理解基礎知識 - 色彩理論、筆觸、透視 - 但現在他們需要調整自己的技能來捕捉表情和情感。
挑戰在於教會模型新任務,同時保持其現有技能不變。您也不希望它過於"痴迷"於新資料而忽視大局。這就是超引數調整拯救局面的地方。
LLM 微調有助於 LLM專業化。它利用較小的資料集,將它們的廣泛知識訓練成擅長特定任務。
為什麼超引數在微調中很重要
超引數是將"勉強夠用"的模型變成真正出色模型的關鍵。如果您過度推動,模型可能會過度擬合或錯過關鍵解決方案。如果您過於溫和,模型可能永遠無法發揮其全部潛力。
將超引數調整視為一種業務自動化工作流程。您正在與模型對話;您調整、觀察並不斷改進,直到一切就位。
微調時要了解的 7 個關鍵超引數
微調成功取決於調整幾個重要設定。這可能聽起來很複雜,但這些設定都很合乎邏輯。
1. 學習率
這控制了模型在訓練過程中改變其理解的程度。這種型別的超引數最佳化至關重要,因為如果您作為操作員...
- 走得太快,模型可能會跳過更好的解決方案,
- 走得太慢,它可能會讓您感覺像在看油漆幹 - 或者更糟,它會完全卡住。
對於微調,通常需要小心謹慎的調整(就像調節燈光的調光開關一樣)。在這裡,您需要在準確性和快速結果之間找到平衡。
您如何確定正確的組合取決於模型調整的進展情況。您需要定期檢查進度。
2. 批次大小
這是模型一次處理的資料樣本數量。當您使用超級調整最佳化器時,您希望獲得恰當的大小,因為...
- 較大的批次速度快但可能會忽略細節,
- 較小的批次速度慢但更徹底。
中等大小的批次可能是最佳選擇 - 剛剛好。同樣,找到平衡的最佳方法是仔細監控結果,然後再進入下一步。
3. 紀元
紀元是完整執行資料集的次數。預訓練模型已經知道很多,所以通常不需要像從頭開始訓練的模型那樣多的紀元。多少個紀元是合適的?
- 太多,模型可能開始記憶而不是學習(你好,過度擬合),
- 太少,它可能無法學習足夠的知識而變得有用。
4. 丟棄率
這就像強迫模型變得有創意。您透過在訓練期間隨機關閉模型的某些部分來實現這一點。這是一個很好的方法,可以阻止您的模型過度依賴特定路徑並變得懶惰。相反,它鼓勵 LLM 使用更多樣化的問題解決策略。
如何才能做到這一點?最佳丟棄率取決於資料集的複雜程度。一般經驗法則是,丟棄率應與異常值的機率相匹配。
因此,對於醫療診斷工具,使用較高的丟棄率來提高模型的準確性是有意義的。如果您正在建立翻譯軟體,您可能需要略微降低該率以提高訓練速度。
5. 權重衰減
這可以防止模型過於依戀任何一個特徵,從而有助於防止過度擬合。可以將其視為一種溫和的提醒,讓模型"保持簡單"。
6. 學習率排程
這會隨時間調整學習率。通常,您會從大幅更新開始,然後逐漸過渡到微調模式 - 就像在畫布上從大筆觸開始,然後細化細節一樣。
7. 凍結和解凍層
預訓練模型帶有知識層。凍結某些層意味著您鎖定了它們現有的學習,而解凍其他層則允許它們適應您的新任務。您是否凍結或解凍取決於舊任務和新任務的相似程度。
微調的常見挑戰
微調聽起來很棒,但讓我們不要掩飾它 - 您可能會遇到一些障礙:
- 過度擬合:小型資料集使模型很容易變懶並記住而不是概括。您可以使用早停、權重衰減和丟棄等技術來控制這種行為,
- 計算成本:測試超引數似乎就像在玩打地鼠遊戲。這很耗時,而且可能需要大量資源。更糟糕的是,這有點像猜謎遊戲。您可以使用 Optuna 或 Ray Tune 等工具來自動化一些繁重的工作。
- 每個任務都不同:沒有一刀切的方法。對於一個專案有效的技術可能會對另一個專案造成災難性後果。您需要進行實驗。
成功微調 AI 模型的技巧
請記住以下建議:
- 從預設值開始:檢查任何預訓練模型的推薦設定。將它們用作起點或作弊表,
- 考慮任務相似性:如果您的新任務與原始任務非常相似,請進行小幅調整並凍結大部分層。如果是 180 度大轉彎,請讓更多層適應並使用適度的學習率,
- 密切關注驗證效能:檢查模型在單獨的驗證集上的表現,以確保它正在學習概括而不是僅僅記住訓練資料。
- 從小開始:在執行整個模型之前,先用較小的資料集進行測試。這是一種快速捕捉錯誤的方法,避免它們雪球般擴大。
最後的想法
使用超引數可以更輕鬆地訓練您的模型。您需要經歷一些反覆試驗,但結果值得付出的努力。當您做對了,模型就會出色地完成任務,而不是隻做出平庸的努力。
本文最初發表於《AI News》。
