Gabatarwa

Kamar yadda wani ya nutse cikin duniyar hankali na wucin gadi, na ga da idon basira yadda daidaitawa ke kawo sauyi da aka riga aka horar da manyan harsuna (LLMs). Ƙaddamar da tazara tsakanin horarwar AI na gabaɗaya da takamaiman ayyuka ya haifar da sha'awar bincikar daidaitawa. Kyakkyawan daidaitawa kamar ƙware ne a fagen bayan samun ilimi mai faɗi. LLMs daidaita iliminsu na gaba ɗaya zuwa takamaiman ayyuka ko saitin bayanai, haɓaka aikinsu, daidaito, da inganci a aikace-aikace daban-daban. A cikin wannan labarin, na yi ta yawan yin tambayoyin hira mai kyau tare da amsoshi a gare ku.

Bari mu fara.

Q1. Menene Gyaran Gyara?

Ans. Kyakkyawan daidaitawa yana daidaita ƙirar babban harshe da aka riga aka horar da shi (LLM) don yin aiki mafi kyau a takamaiman yanki ta ci gaba da horar da shi tare da saitin bayanai da aka mayar da hankali dangane da aikin. Matakin horarwa na farko yana ba da LLM tare da fahintar fahimtar harshe daga babban jigon bayanai. Gyaran gyare-gyare, duk da haka, yana ba da damar samfurin ya zama ƙware a wani takamaiman fanni ta hanyar gyaggyara sigoginsa don daidaitawa da buƙatu na musamman da halaye na yankin.

A cikin wannan lokaci, ƙirar tana daidaita ma'aunin nauyi ta amfani da saitin bayanai da aka keɓance ga takamaiman ɗawainiya, yana ba shi damar fahimtar keɓantattun fasalulluka na harshe, ƙamus, da mahallin mahimmanci ga aikin. Wannan haɓakawa yana rage rata tsakanin ƙirar harshe na duniya da wanda aka keɓance ga takamaiman buƙatu, yana sa LLM ya fi tasiri da daidaito wajen samar da abubuwan da aka zaɓa don aikace-aikacen da aka zaɓa. Kyakkyawan daidaitawa yana haɓaka tasirin LLMs a cikin takamaiman ayyuka, haɓaka amfanin su, da keɓance ayyukansu don magance takamaiman buƙatun ƙungiya ko ilimi.

Q2. Bayyana tsarin daidaitawa mai kyau.

Ans. Kyakkyawan daidaita samfurin da aka riga aka horar don takamaiman aikace-aikace ko yanayin amfani yana ƙunshe da cikakken hanya don inganta sakamako. An ba da su a ƙasa akwai matakai masu kyau:

• Shirye-shiryen bayanai: Zaɓa da aiwatar da saitin bayanai sun haɗa da tsaftacewa, sarrafa abubuwan da suka ɓace, da tsara rubutu don cika ka'idojin shigarwa. Ƙarfafa bayanai yana haɓaka juriya.
• Zaɓi samfurin da aka riga aka horar da shi: Yi la'akari da girman, yanayin bayanan horo, da aiki akan ayyuka iri ɗaya.
• Gano sigogin daidaitawa mai kyau: Saita sigogi kamar ƙimar koyo, zamani, da girman tsari. Daskare wasu yadudduka yana hana wuce gona da iri.
• Tabbatarwa: Gwada ingantaccen samfurin akan saitin ingantaccen bayanai, bin diddigin ma'auni kamar daidaito, asara, daidaito, da tunawa.
• Ƙimar ƙira: Daidaita sigogi dangane da ingantaccen sakamakon, gami da ƙimar koyo, girman tsari, da daskarewa yadudduka.
• Ƙaddamar da ƙira: Yi la'akari da kayan aiki, haɓakawa, aiki na ainihin lokaci, da ka'idojin tsaro don ƙaddamar da ƙirar da aka daidaita.

Ta bin wannan tsarin da aka tsara, injiniyoyi za su iya haɓaka ƙirar ta hanya, tare da ci gaba da inganta aikin sa don biyan buƙatun aikace-aikacen da ake so.

Q3. Mene ne daban-daban Hanyoyi masu daidaitawa?

Ans. Daidaita manyan nau'ikan harshe (LLMs) wata fasaha ce mai ƙarfi da ake amfani da ita don daidaita ƙirar da aka riga aka horar zuwa takamaiman ayyuka ko yanki, haɓaka aikinsu da fa'ida. Wannan tsari ya ƙunshi gyaggyara samfurin da aka riga aka horar domin ya fi yin takamaiman aiki, yana ba da damar iyawarsa gabaɗaya yayin da yake mai da hankali kan takamaiman nuances na saitin bayanai. A ƙasa, mun zayyana hanyoyi daban-daban na daidaitawa da aka saba amfani da su wajen haɓaka LLMs.

Kyakkyawan Tunawa da Kulawa

Gyaran gyaran gyare-gyaren da ake kulawa kai tsaye ya ƙunshi ƙarin horar da babban tsarin harshe (LLM) akan sabon saitin bayanai mai ɗauke da bayanan da suka dace da takamaiman aiki. A cikin wannan hanya, samfurin yana daidaita ma'aunin nauyi bisa ga kuskuren da ya yi yayin tsinkayar alamun sababbin samfurori na horo. Wannan hanyar tana da amfani musamman ga ayyuka tare da maƙamai masu mahimmanci, kamar nazarin jin daɗi ko ayyukan rarrabawa, ko kuma a cikin yanayin da aka haɗa sakamakon da bayanan shigarwa.

Dabaru a cikin Gyaran Gyaran Hanya:

• Tuning Hyperparameter: Daidaita sigogin ƙira kamar ƙimar koyo da girman tsari don haɓaka aiki.
• Canja wurin Koyo: Yin amfani da ƙirar da aka riga aka horar da kuma daidaita shi akan ƙarami, ƙayyadaddun bayanai na ɗawainiya.
• Koyon ayyuka da yawa: Kyakkyawan daidaita samfurin akan ayyuka da yawa lokaci guda don yin amfani da abubuwan gama gari a cikin ayyuka.
• Koyon-Kadan: Horar da ƙirar akan ƙaramin adadin bayanai masu lakabi, irin na al'amuran da tarin bayanai ke da wahala.

Ƙarfafa Koyo daga Sauraron Dan Adam (RLHF)

RLHF wani tsari ne mai rikitarwa mafi rikitarwa na daidaitawa inda aka daidaita samfura bisa la'akari da ra'ayoyin mutane maimakon tambarin bayanai. Ana amfani da wannan hanyar don daidaita abubuwan samfurin tare da abubuwan da mutane ke so ko sakamakon da ake so. Yawanci ya ƙunshi:

• Samfuran Kyauta: Horar da ƙira don tsinkaya abubuwan da ɗan adam ke so akan abubuwa daban-daban.
• Haɓaka Manufofin Kusa (PPO): Algorithm wanda ke taimakawa wajen daidaita manufofin a cikin matakan haɓakawa, yana mai da hankali kan inganta ladan da ake tsammani ba tare da yin canje-canje masu tsauri ba.
• Kwatancen Daraja da Koyon fifiko: Waɗannan fasahohin sun haɗa da kwatantawa da ƙima da ƙima na samfuran samfuri daban-daban, waɗanda ƙirar ke amfani da su don koyon abubuwan da aka fi so.

Ma'auni-Ingantacciyar Kyawun-Tuning (PEFT)

Dabarun PEFT suna nufin sabunta ƙaramin juzu'in ƙirar ƙira, wanda ke taimakawa rage ƙimar ƙididdiga da adana yawancin ilimin ƙirar da aka riga aka horar. Dabarun sun haɗa da:

• Lambobin Adafta: Saka ƙarami, yadudduka masu horarwa tsakanin yaduddukan ƙirar da ke wanzu waɗanda aka daidaita su yayin da ake ajiye sauran samfurin a daskare.
• LoRA: Umparancin ɗaukar hoto inda samfurin ya zama maƙarƙashiya tare da matrixites ƙananan matries don gyara halayen yadudduka ba tare da wadatar kunsa ba.
• Gyaran Gaggawa: Ana amfani da gyare-gyaren faɗakarwa don haifar da takamaiman martani daga samfurin, da sarrafa shi yadda ya kamata ba tare da ƙarin horo ba.

Kyakkyawan daidaita LLMs ya ƙunshi hanyoyi iri-iri waɗanda aka keɓance ga takamaiman buƙatu da ƙuntata aikin da ke hannu. Ko ta hanyar ilmantarwa mai kulawa, yin amfani da ra'ayin ɗan adam, ko yin amfani da dabaru masu inganci, kowace hanya tana da ƙarfinta da halayen amfani da suka dace. Zaɓin hanyar daidaitawa mai kyau ya dogara da yawa akan takamaiman buƙatun aikace-aikacen, bayanan da ake da su, da sakamakon da ake so.

Kafin ku ci gaba zuwa tambaya ta sake daidaitawa ta gaba, bincika keɓancewar mu Shirin GenAI Pinnacle!

Q4. Yaushe ya kamata ku je don daidaitawa?

Mafi kyawun yanayi don Kyawawan-Tuning

Ya kamata a yi la'akari da daidaitawa mai kyau lokacin da ake buƙatar takamaiman haɓakawa ko daidaitawa na ƙirar da aka riga aka horar don saduwa da ƙayyadaddun ayyuka na musamman ko buƙatun yanki. Anan akwai yanayi da yawa inda daidaitawa ya zama dole:

• Bukatun Musamman: Idan aikin yana buƙatar zurfin fahimtar batutuwa masu mahimmanci ko ƙamus na musamman (misali, shari'a, likitanci, ko filayen fasaha), daidaitawa mai kyau yana taimakawa wajen daidaita ƙirar zuwa waɗannan ƙayyadaddun mahallin ta horo kan takamaiman bayanan yanki.
• Inganta Ayyukan Samfura: Lokacin da ƙididdiga masu tushe ba su yi daidai ba akan wasu ayyuka saboda yanayin horo na farko, daidaitawa tare da takamaiman bayanai na ɗawainiya na iya haɓaka daidaito da inganci sosai.
• Ingancin Bayanai: Kyakkyawan daidaitawa yana da fa'ida sosai a yanayin yanayi inda bayanai ba su da yawa. Yana ba da damar ƙira don daidaitawa zuwa sababbin ayyuka ta amfani da ƙananan ƙananan bayanai idan aka kwatanta da horo daga karce.
• Rage Kurakurai Hasashen: Yana da amfani musamman don rage kurakurai a cikin samfuran samfuri, musamman a cikin manyan mahalli inda daidaito ke da mahimmanci, kamar ƙididdigar kiwon lafiya.
• Keɓancewa don Takamaiman Bukatun Mai amfani: A cikin lokuta inda fitarwa ke buƙatar daidaitawa tare da tsammanin mai amfani ko takamaiman buƙatun aiki, daidaitawa mai kyau yana daidaita abubuwan samfur daidai da haka, haɓaka dacewa da gamsuwar mai amfani.

Mahimman Hukunce-hukunce don Gyaran Gyara

• Kasancewar Bayanai masu Lakabi: Kyakkyawan daidaitawa yana buƙatar saitin bayanai mai lakabi wanda ke nuna nuances na aikace-aikacen da aka yi niyya. Samuwar da ingancin wannan bayanan suna da mahimmanci don nasarar aikin daidaitawa mai kyau.
• Ayyukan Samfurin Farko: Yi kimanta aikin ƙirar da aka riga aka horar akan aikin da aka yi niyya. Idan aikin ya kasance ƙasa da madaidaicin ƙofa, yana da kyau a daidaita shi.
• Samuwar albarkatun: Yi la'akari da albarkatun lissafi da lokaci, saboda daidaitawa na iya zama mai amfani da albarkatu. Yana da mahimmanci don tantance ko yuwuwar haɓakawa ta tabbatar da ƙarin farashi.
• Amfani na dogon lokaci: Idan samfurin yana buƙatar ya kasance mai ƙarfi a kan sauye-sauyen yanayin bayanai da ayyuka, daidaitawa na lokaci-lokaci na iya zama dole don kiyaye dacewa da ingancinsa.

Ya kamata yanke shawarar daidaita ƙirar ƙira ta dogara ne akan takamaiman buƙatun ɗawainiya, wadatar bayanai, aikin ƙirar farko, la'akari da albarkatu, da mahimmancin dabarun fitar da samfur. Kyakkyawan daidaitawa yana ba da hanya don haɓaka amfanin ƙirar ƙira ba tare da buƙatar ɗimbin horo daga karce ba, yana mai da shi zaɓi mai amfani a yawancin ayyukan koyan na'ura.

Q5. Menene bambanci tsakanin Gyaran-gyare-gyare da Koyon Canja wurin

Q6. Yin Bayanin RLHF dalla-dalla.

Ans. Ƙarfafa Koyo daga Feedback na ɗan adam (RLHF) wata dabara ce ta koyon injin da ta haɗa da horar da "samfurin lada" tare da ra'ayin ɗan adam kai tsaye sannan kuma amfani da shi don haɓaka aikin wakilin ɗan adam hankali (AI) ta hanyar ƙarfafa koyo. RLHF, wanda kuma aka sani da ƙarfafa koyo daga abubuwan son ɗan adam, ya sami shahara wajen haɓaka dacewa, daidaito, da ɗa'a na manyan nau'ikan harshe (LLMs), musamman wajen amfani da su azaman taɗi.

Yadda RLHF ke Aiki

Horar da LLM tare da RLHF yawanci yana faruwa a matakai huɗu:

• Samfuran Horowa: Ana amfani da RLHF gabaɗaya don daidaitawa da haɓaka ƙirar da aka riga aka horar maimakon azaman hanyar horo na ƙarshe zuwa ƙarshe. Misali, InstructGPT yayi amfani da RLHF don haɓaka ƙirar GPT da ta kasance a baya
• Horon Samfurin Lada: Ra'ayin ɗan adam yana ƙarfafa aikin lada a cikin ƙarfafa koyo, yana buƙatar ƙira ingantaccen samfurin lada don fassara fifikon ɗan adam zuwa siginar lada.
• Inganta Siyasa: Matsala ta ƙarshe ta RLHF ta haɗa da tantance yadda kuma nawa ya kamata a yi amfani da samfurin lada don sabunta manufofin wakilin AI. Proximal Policy ingantawa (PPO) yana ɗaya daga cikin mafi nasara algorithms da aka yi amfani da su don wannan dalili.
• Tabbatarwa, Gyarawa, da Aiwatarwa: Da zarar samfurin AI ya sami horo tare da RLHF, yana samun ingantaccen aiki, daidaitawa, da turawa don tabbatar da ingancinsa da la'akarin ɗabi'a.

Iyakokin RLHF

Duk da sakamako mai ban sha'awa a cikin horar da wakilai AI don ayyuka masu rikitarwa, RLHF yana da iyaka, gami da tsadar yanayin bayanan fifikon ɗan adam da ƙalubalen ƙirƙira ingantaccen samfurin lada saboda yanayin halayen ɗan adam.

Kafin ku ci gaba zuwa tambaya ta sake daidaitawa ta gaba, bincika keɓancewar mu Shirin GenAI Pinnacle!

Q7. Bayanin PEFT dalla-dalla.

Ans. PEFT, ko Parameter-Efficient Fine-Tuning, wata dabara ce da ake amfani da ita don daidaita manyan nau'ikan harshe (LLMs) don takamaiman ayyuka yayin amfani da ƙayyadaddun albarkatun kwamfuta. Wannan hanyar tana magance yanayin ƙididdigewa da ƙwaƙwalwar ƙwaƙwalwar ajiya na ingantaccen daidaita manyan samfura ta hanyar daidaita ƙaramin adadin ƙarin sigogi yayin daskarewa mafi yawan ƙirar da aka riga aka horar. Wannan yana hana mantawa da bala'i a cikin manyan samfura kuma yana ba da damar daidaitawa tare da iyakataccen albarkatun kwamfuta.

Core Concepts na PEFT

PEFT ya dogara ne akan ra'ayin daidaita manyan nau'ikan harshe don takamaiman ayyuka cikin ingantacciyar hanya. Mahimman ra'ayoyin PEFT sun haɗa da:

• Yanayin Modular: PEFT yana ba da damar samfurin da aka riga aka horar da su don daidaitawa don ayyuka masu yawa ta hanyar ƙara ƙananan ma'auni na musamman, guje wa buƙatar adana cikakkun kwafi.
• Hanyoyin ƙididdigewa: Dabaru kamar ƙididdige madaidaicin 4-bit na iya ƙara rage amfani da ƙwaƙwalwar ajiya, yana ba da damar daidaita ƙirar ƙira tare da iyakataccen albarkatu.
• Dabarun PEFT: PEFT ya haɗu da shahararrun fasahohin kamar LoRA, Tuning Prefix, AdaLoRA, Saurin Sauƙaƙe, MultiTask Prompt Tuning, da LoHa tare da Masu Canzawa da Haɗawa.

Fa'idodin PEFT

PEFT yana ba da fa'idodi da yawa, gami da:

• Ingantacciyar Daidaitawa: Yana ba da damar ingantacciyar karbuwa na manyan harsuna ta amfani da ƙayyadaddun kayan ƙididdigewa.
• Mafi Faɗin Dama: PEFT yana buɗe manyan damar ƙirar harshe ga ɗimbin masu sauraro ta hanyar ba da damar daidaita ƙirar ƙira tare da iyakataccen albarkatu.
• Rage Amfanin Ƙwaƙwalwa: Hanyoyin ƙididdigewa da yanayin PEFT na yau da kullun suna ba da gudummawa ga rage yawan amfani da ƙwaƙwalwar ajiya, yana sa ya fi dacewa don daidaita ƙirar ƙira tare da iyakataccen albarkatu.

Aiwatar da PEFT

Aiwatar da PEFT ya ƙunshi matakai da yawa, ciki har da:

• Samfura Mai Kyau: PEFT ya haɗa da daidaita ƙaramin adadin ƙarin sigogi yayin daskarewa yawancin ƙirar da aka riga aka horar.
• Tsarin PEFT: Ƙirƙirar tsarin PEFT wanda ke nannade ko horar da samfurin, yana ba da damar ingantaccen daidaitawa na manyan harsuna.
• Ƙididdigar 4-bit: Aiwatar da dabarun ƙididdigewa na 4-bit don shawo kan ƙalubalen da suka shafi loda manyan samfuran harshe akan mabukaci ko Colab GPUs.

Q8. Bambanci tsakanin Injiniya Mai Sauƙi vs RAG vs Fine-tuning.

Kafin ku ci gaba zuwa tambayar hira mai kyau ta ƙarshe, duba keɓaɓɓen mu Shirin GenAI Pinnacle!

Q9. Menene LoRA da QLoRA?

Ans. LoRA da QLoRA fasaha ne na ci gaba da ake amfani da su don daidaitawa Manyan Samfuran Harshe (LLMs) don haɓaka inganci da aiki a fagen sarrafa Harshen Halitta (NLP).

LoRA

Ƙarƙashin Ƙarƙashin Matsayi hanya ce da ke gabatar da sababbin sigogi masu horarwa don daidaita samfurin ba tare da ƙara yawan adadin sigar sa ba. Wannan hanya tana tabbatar da cewa girman samfurin ya kasance baya canzawa yayin da har yanzu ana fa'ida daga daidaitawa mai inganci mai inganci. Ainihin, LoRA yana ba da damar gyare-gyare masu mahimmanci ga ƙirar ƙira da aikinta ba tare da kan al'adar da ke da alaƙa da horar da manyan samfura ba. Yana aiki azaman hanyar adaftar, yana kiyaye daidaiton ƙira yayin rage buƙatun ƙwaƙwalwar ajiya.

QLoRA

QLoRA, ko LoRA mai ƙididdigewa, yana ginawa akan harsashin LoRA ta hanyar haɗa dabarun ƙididdigewa don ƙara rage yawan amfani da ƙwaƙwalwar ajiya yayin kiyayewa ko haɓaka aikin ƙira. Wannan dabara tana gabatar da ra'ayoyi kamar 4-bit Normal Float, Quantization Double Quantization, da Paged Optimizers don cimma ingantacciyar ƙididdiga tare da ƙarancin buƙatun ajiya. An fi son QLoRA don daidaita LLMs saboda yana ba da inganci ba tare da lalata daidaiton ƙirar ba. Nazarin kwatancen sun nuna cewa QLoRA yana kula da aikin ƙirar yayin da yake rage buƙatun ƙwaƙwalwa sosai, yana mai da shi zaɓin da aka fi so don daidaitawa LLMs.

Muhimmancin LoRA da QLoRA

Waɗannan fasahohin, tare da wasu bambance-bambancen karatu irin su LongLoRA, sun kawo sauyi ga kyakkyawan tsarin daidaitawa don LLMs, suna ba da inganci da ingantaccen aiki tare da rage buƙatun lissafi. Ta hanyar yin amfani da ingantaccen daidaitawa tare da LoRA da QLoRA, kasuwanci za su iya keɓance LLMs zuwa buƙatun su na musamman, haɓaka aiki da ba da damar ƙarin keɓaɓɓun ayyuka masu inganci. Bugu da ƙari, LoRA da QLoRA suna taka muhimmiyar rawa wajen ƙaddamar da damar yin amfani da samfuran ci gaba, rage ƙalubalen da ke da alaƙa da horar da manyan samfura da buɗe sabbin hanyoyin ƙirƙira da aikace-aikace a fagen NLP.

Har ila yau Karanta: Ma'auni-Ingantacciyar Kyakkyawan-Tuning Manyan Samfuran Harshe tare da LoRA da QLoRA

Kammalawa

Ina fatan waɗannan tambayoyin hira masu kyau suna ba ku kyakkyawar fahimta game da wannan muhimmin al'amari na ci gaban AI don hirarku ta gaba. Gyaran gyare-gyare yana da mahimmanci wajen tace manyan nau'ikan harshe don takamaiman ayyuka. Ta hanyar ilmantarwa mai kulawa, ƙarfafawa daga ra'ayoyin ɗan adam, ko ingantattun dabaru, daidaitawa mai kyau yana ba da damar keɓance kayan aikin AI ta hanyoyin da babban horo kafin horo ba zai iya cimma shi kaɗai ba.

Ku sanar da ni ra'ayoyin ku a cikin sashin sharhin da ke ƙasa.

Idan kuna son sanin dabarun Generative AI, duba mu Shirin GenAI Pinnacle a yau!

• Ƙunshin Ƙarfafa SEO & Rarraba PR. Samun Girma a Yau.
• PlatoData.Network Tsaye Generative Ai. Karfafa Kanka. Shiga Nan.
• PlatoAiStream. Web3 Mai hankali. Ilmi Ya Faru. Shiga Nan.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Kuzari, Muhalli, Solar, Gudanar da Sharar gida. Shiga Nan.
• PlatoHealth. Biotech da Clinical Trials Intelligence. Shiga Nan.
• Source: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/fine-tuning-interview-questions-and-answers/