Jemné ladění modelu LLM

Jemné ladění modelu LLM (Large Language Model) je způsob, jak zvýšit výkon předtrénovaných LLM pro konkrétní úkoly nebo domény s cílem dosáhnout lepší kvality odvození s omezenými zdroji. Jemné ladění je klíčové pro aplikace specifické pro doménu, kde předem připraveným modelům chybí nezbytný kontext, taxonomie nebo specializované znalosti. Tento článek příspěvek se ponoří do různých možností doladění, včetně metod bez dozoru, pod dohledem a metod založených na instrukcích, přičemž pro každou metodu probírá vhodný případ použití. Diskutovali jsme také o pokročilých technikách aktualizace předem připravených závaží LLM, jako je úplné jemné ladění, ladění založené na adaptéru a parametricky efektivní jemné ladění, z nichž každá má své výhody a omezení. Tyto techniky umožňují LLM efektivněji se přizpůsobit úkolům a vyvažovat efektivitu s výkonem v závislosti na zvoleném přístupu.

Doladění nebo rychlé inženýrství?

Při pokusu o aplikaci řešení založeného na LLM na obchodní problém se zákazníci často ptají, zda výzvu doladit nebo optimalizovat. Závisí to na složitosti problému, velikosti datové sady, míře přesnosti očekávané od systému a rozpočtu s tím souvisejícím. Můžete vyřešit nepřeberné množství obchodních problémů pečlivým vytvořením výzvy pomocí nejjednoduššího přístupu nulového výstřelu bez příkladu. Mnoho problémů můžete vyřešit několikanásobným nebo kontextovým učením, kde výzva obsahuje jeden nebo více příkladů, z nichž se LLM poučí a vytvoří podobnou odpověď. Tyto přístupy můžete vidět jako optimalizaci za běhu, kde se nemění žádné váhy LLM. Navzdory tomu, že jsou jednoduché, snadno implementovatelné a účinné, techniky založené na pohotovosti nefungují vždy.

Případ použití: Proč je nutné jemné doladění LLM

Navzdory rozsáhlým školicím datům používaným pro školení LLM je doladění nezbytné, zejména v kontextu aplikací specifických pro doménu. Zatímco předtrénované LLM vynikají v zachycení obecných jazykových vzorců a sémantiky z rozsáhlých korpusů, jejich účinnost při řešení konkrétních úkolů v rámci specializovaných domén může být výrazně zvýšena jemným doladěním.

V této souvislosti zvažte následující případy použití:

• Generování podpůrných e-mailů: V telekomunikační společnosti řeší zákaznická podpora neustálý příval dotazů a stížností. Každý den přicházejí tisíce e-mailů, od řešení problémů s telekomunikačním softwarem až po podávání stížností. Tyto e-maily jsou pečlivě kategorizovány, což zajišťuje, že se dostanou k nejkvalifikovanějšímu oddělení pro rychlé vyřešení. Protokoly odezvy často zahrnují nastínění jasných, krok za krokem řešení problémů zákazníků. V tomto scénáři LLM vyškolení na veřejně dostupných webových datech nejsou schopni efektivně kategorizovat e-maily nebo generovat vhodná řešení pro dotazy zákazníků.
• Shrnutí historie pacientů ve zdravotnickém zařízení: Automatické generování souhrnů lékařské historie pacientů zkracuje čas, který zdravotníci stráví čtením dlouhých záznamů. Stručné shrnutí předchozích záznamů jim umožňuje věnovat více času jiným životně důležitým úkolům. Historie lékařských uživatelů je vysoce citlivá a není veřejně dostupná přes internet pro krmení předem vyškolených LLM.

Protože data domény nejsou vidět, předškolení LLM často zaostávají za očekáváním, protože nejsou schopni porozumět složitosti lékařských dat. Tento problém může vést k nepřesným souhrnům, které mohou negativně ovlivnit péči o pacienty.

V obou případech použití generické předtrénované LLM postrádají specializované znalosti domény a nemohou produkovat optimální výstup. Doladění na cílených souborech dat v rámci těchto specifických domén překlenuje tuto mezeru, což vede k výraznému zlepšení přesnosti a účinnosti.

Typy jemného ladění LLM

Jemné ladění LLM se dodává v několika variantách, včetně následujících příkladů:

• Doladění bez dozoru: Tato metoda nevyžaduje označená data. Místo toho je LLM vystaven velkému korpusu neoznačeného textu z cílové domény. LLM analyzuje statistické vlastnosti a vztahy mezi slovy v rámci těchto dat specifických pro doménu a zpřesňuje své chápání jazyka používaného v této oblasti. Tyto informace pomáhají LLM pustit se do nových oblastí, jako je právní nebo lékařská, kde je důležitější identifikace širokých témat, neobvyklých vzorců a doménově specifického slovníku. Doladění bez dozoru se běžně používá pro úlohy, jako je jazykové modelování, kde se model učí předpovídat další slovo v sekvenci na základě jeho kontextu. Tento přístup však může být méně přesný, pokud jde o konkrétní úkoly, jako je klasifikace nebo sumarizace.
• Supervised finetuning (SFT): Příklad SFT poskytující LLM označená data specificky navržená pro cílovou úlohu. Chcete-li například doladit LLM pro klasifikaci textu specifickou pro obchodní jednotku, můžeme jí poskytnout datovou sadu textových úryvků s připojenými štítky tříd. Analýzou označených dat LLM identifikuje vzory v textu, které korelují s těmito štítky. Tato schopnost mu umožňuje zlepšit jeho schopnost kategorizovat nový, neviditelný text z této domény do předdefinovaných štítků poskytovaných během školení. Doladění pod dohledem je účinná technika. Vyžaduje však značné množství označených dat, jejichž shromažďování a anotování může být nákladné a časově náročné. V některých případech může být vytvoření syntetických označených dat schůdnou alternativou k ruční anotaci.
• Jemné ladění instrukcí: Na rozdíl od řízeného jemného ladění, které do značné míry závisí na označených datech, se jemné ladění instrukcí zaměřuje na poskytování instrukcí LLM v přirozeném jazyce. Představte si, že chcete vytvořit asistenta podpory specifického pro organizaci. Jemné ladění instrukcí vám umožňuje poskytovat pokyny jako „Napište odpověď zákazníkovi, který čelí následujícímu problému…“ nebo „Shrňte následující přepis chatu mezi agentem podpory a zákazníkem…“ LLM se naučí interpretovat tyto pokyny, což mu umožní provádět specifické úkoly nebo plnit specifické funkce, aniž byste pro každý úkol potřebovali obrovské množství označených dat. Zatímco jemné ladění instrukcí umožňuje kontrolu, přizpůsobivost a snižuje závislost na datech, návrh výzvy nebo instrukcí může být náročný. Špatně navržené výzvy mohou vést k neoptimálnímu výkonu modelu a mají omezené možnosti zobecnění.

Techniky pro aktualizaci předtrénovaných závaží LLM pro jemné doladění

V předchozí části jsme prozkoumali různé metodologie pro doladění LLM na základě struktury trénovací datové sady. Tato část se ponoří do různých technik používaných k aktualizaci vah předem vyškolených LLM. LLM váhy se vztahují k parametrům, které se LLM naučili během tréninku. Tyto parametry určují, jak se vstupní data zpracovávají a převádějí na smysluplný výstup. Tyto váhy jsou jádrem jazykového porozumění modelu. Optimalizace vah LLM je zásadní pro doladění výkonu modelu na konkrétní úkoly, protože úprava těchto parametrů umožňuje modelu lépe zachytit základní vzorce a složitosti přítomné v datech, což v konečném důsledku optimalizuje jeho výkon směrem k našim požadovaným cílům.

• Úplné doladění: Úplné doladění je komplexní přístup pro přizpůsobení LLM konkrétním úkolům. Zahrnuje v podstatě přeškolení celé architektury LLM na datovém souboru označených příkladů relevantních pro požadovaný výsledek. Úplné doladění je použitelné pro úlohy, kde je důležitá vysoká přesnost, máme přístup k velkému množství označených dat specificky přizpůsobených cílové úloze a situacím, kdy složitost úlohy vyžaduje plnou přizpůsobivost architektury LLM. Úplné doladění zvyšuje přesnost, avšak trénování všech vrstev velkých modelů je nákladné a náročné na zdroje, zejména u velkých datových sad. Efektivní jemné ladění navíc často vyžaduje značné množství označených dat specifických pro cílový úkol, přičemž získávání a anotování těchto dat může být časově náročné a nákladné.
• Jemné ladění založené na adaptéru: Tato metoda si v poslední době získala obrovskou popularitu, protože je výpočetně efektivní, flexibilní, lehká a lze ji bez problémů integrovat do velkých systémů. Na rozdíl od úplného doladění, které upravuje celou architekturu LLM, moduly adaptérů fungují jako specializované doplňky. Tyto malé, trénovatelné moduly jsou integrovány do specifických vrstev v rámci předtrénovaného LLM. Tato technika také minimalizuje riziko, že LLM zapomene své předem natrénované znalosti, známé jako katastrofické zapomínání. Zatímco adaptéry mohou zlepšit výkon u konkrétních úloh, nemusí se efektivně zobecňovat na nové úlohy nebo datové sady.
• Parametrově efektivní jemné ladění (PEFT): Na rozdíl od metod úplného jemného ladění, které aktualizují každý parametr v LLM během učení pod dohledem, PEFT strategicky vybírá konkrétní komponenty modelu pro trénování a zmrazuje zbývající parametry. Tato metoda vede k dramatickému snížení počtu trénovatelných parametrů, někdy až o 15–20 % původního modelu, což má za následek nízké náklady na výpočet a rychlejší školení. PEFT také ukládá malou stopu parametrů pro každou vyladěnou úlohu, což nejen zmírňuje problémy s úložištěm, ale také umožňuje současné načítání více vyladěných modelů do paměti se základním LLM.

Tyto popsané tradiční techniky jemného ladění ne vždy zaručují výstupy preferované lidmi. Některé navržené pokročilé techniky mohou překlenout mezeru, jako je posílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF) a přímá optimalizace výkonu (DPO).

Závěr

Finetuning LLM představuje flexibilní a výkonný způsob, jak přizpůsobit pokročilé nástroje umělé inteligence tak, aby splňovaly specifické obchodní nebo výzkumné potřeby. Použitím různých metod jemného ladění – ať už bez dozoru, pod dohledem nebo na základě instrukcí – mohou organizace výrazně zlepšit použitelnost a přesnost LLM ve specializovaných doménách. Techniky, jako je úplné jemné ladění, ladění založené na adaptéru a ladění efektivní z hlediska parametrů, dále zdokonalují tento proces přizpůsobení, což umožňuje cílený přístup, který maximalizuje výkon a zároveň minimalizuje spotřebu zdrojů. Pochopení a aplikace těchto technik může nakonec přeměnit univerzální LLM na specializovaný nástroj, který pohání inovace a efektivitu v jakékoli oblasti.

Zdroj: Oracle