Predstavitev

Kot nekdo, ki je globoko potopljen v svet umetne inteligence, sem iz prve roke videl, kako fina nastavitev revolucionira vnaprej usposobljene modele velikih jezikov (LLM). Premoščanje vrzeli med splošnim usposabljanjem AI in posebnimi nalogami je vzbudilo moje zanimanje za raziskovanje natančnega prilagajanja. Fina nastavitev je kot specializacija za neko področje po pridobitvi široke izobrazbe. LLM prilagajajo svoje splošno znanje specifičnim nalogam ali nizom podatkov, s čimer povečajo svojo zmogljivost, natančnost in učinkovitost v različnih aplikacijah. V tem članku sem vam pogosto postavljal vprašanja za natančnejši intervju z odgovori.

Začnimo.

Q1. Kaj je fina nastavitev?

Ans. Natančna nastavitev prilagodi vnaprej usposobljeni model velikega jezika (LLM), da bolje deluje na določenem področju z nadaljevanjem usposabljanja z osredotočenim naborom podatkov, povezanim z nalogo. Faza začetnega usposabljanja opremi LLM s širokim razumevanjem jezika iz velike količine podatkov. Natančna nastavitev pa omogoča, da model postane vešč na določenem področju s spreminjanjem njegovih parametrov, da se uskladijo z edinstvenimi zahtevami in značilnostmi tega področja.

V tej fazi model izpopolni svoje uteži z uporabo nabora podatkov, prilagojenega določeni nalogi, kar mu omogoča razumevanje značilnih jezikovnih značilnosti, terminologije in konteksta, ki je ključnega pomena za nalogo. Ta izboljšava zmanjšuje vrzel med univerzalnim jezikovnim modelom in tistim, ki je prilagojen posebnim potrebam, zaradi česar je LLM učinkovitejši in natančnejši pri ustvarjanju rezultatov za izbrano aplikacijo. Natančna nastavitev poveča učinkovitost LLM-jev pri določenih nalogah, izboljša njihovo uporabnost in prilagodi njihove funkcije za reševanje posebnih organizacijskih ali akademskih potreb.

Q2. Opišite postopek natančne nastavitve.

Ans. Natančna nastavitev vnaprej usposobljenega modela za določeno aplikacijo ali primer uporabe vključuje podroben postopek za optimizacijo rezultatov. Spodaj so navedeni koraki natančnega prilagajanja:

• Priprava podatkov: Izbira in predhodna obdelava nabora podatkov vključuje čiščenje, obravnavanje manjkajočih vrednosti in urejanje besedila, da ustreza vnosnim kriterijem. Razširitev podatkov poveča odpornost.
• Izbira pravega predhodno usposobljenega modela: Upoštevajte velikost, naravo podatkov o usposabljanju in zmogljivost pri podobnih nalogah.
• Prepoznavanje parametrov za natančno nastavitev: Nastavite parametre, kot so hitrost učenja, obdobja in velikost serije. Zamrznitev nekaterih plasti prepreči prekomerno opremljanje.
• Validacija: Preizkusite natančno nastavljen model glede na nabor podatkov za preverjanje, pri čemer sledite meritvam, kot so točnost, izguba, natančnost in priklic.
• Ponovitev modela: Prilagodite parametre na podlagi rezultatov validacije, vključno s stopnjo učenja, velikostjo serije in zamrzovalnimi plastmi.
• Razporeditev modela: Razmislite o strojni opremi, razširljivosti, funkcionalnosti v realnem času in varnostnih protokolih za uvajanje natančno nastavljenega modela.

Z upoštevanjem tega strukturiranega pristopa lahko inženirji metodično izboljšajo model in nenehno izpopolnjujejo njegovo zmogljivost, da zadosti zahtevam želene aplikacije.

Q3. Katere so različne metode natančnega prilagajanja?

Ans. Natančna nastavitev velikih jezikovnih modelov (LLM) je zmogljiva tehnika, ki se uporablja za prilagajanje vnaprej usposobljenih modelov specifičnim nalogam ali domenam, s čimer se izboljša njihova zmogljivost in uporabnost. Ta postopek vključuje spreminjanje predhodno usposobljenega modela, tako da lahko bolje izvaja določeno funkcijo, pri čemer izkorišča svoje splošne zmogljivosti, medtem ko se osredotoča na posebne nianse nabora podatkov. Spodaj predstavljamo različne metode natančnega prilagajanja, ki se običajno uporabljajo pri izboljšanju LLM.

Nadzorovano fino uravnavanje

Nadzorovano natančno prilagajanje neposredno vključuje nadaljnje usposabljanje velikega jezikovnega modela (LLM) na novem naboru podatkov, ki vsebuje označene podatke, pomembne za specifično nalogo. Pri tem pristopu model prilagodi svoje uteži glede na napake, ki jih naredi med napovedovanjem oznak novih učnih vzorcev. Ta metoda je še posebej uporabna za naloge z natančnimi oznakami, kot so analiza razpoloženja ali naloge klasifikacije, ali v situacijah, ko so rezultati povezani z vhodnimi podatki.

Tehnike znotraj nadzorovane natančne nastavitve:

• Nastavitev hiperparametrov: Prilagajanje parametrov modela, kot sta stopnja učenja in velikost serije, za optimizacijo delovanja.
• Prenos učenja: Uporaba predhodno usposobljenega modela in njegovo natančno prilagajanje na manjšem naboru podatkov, specifičnem za nalogo.
• Večopravilno učenje: Natančna prilagoditev modela na več nalogah hkrati, da se izkoristijo skupne lastnosti med nalogami.
• Nekajkratno učenje: Usposabljanje modela na zelo majhni količini označenih podatkov, značilnih za scenarije, kjer je zbiranje podatkov zahtevno.

Okrepljeno učenje iz človeških povratnih informacij (RLHF)

RLHF je bolj zapletena oblika natančnega prilagajanja, kjer se modeli prilagodijo na podlagi povratnih informacij ljudi in ne na podlagi statičnih podatkovnih oznak. Ta pristop se uporablja za uskladitev rezultatov modela s človeškimi preferencami ali želenimi rezultati. Običajno vključuje:

• Modeliranje nagrajevanja: Usposabljanje modela za napovedovanje človeških preferenc glede različnih rezultatov.
• Proksimalna optimizacija pravilnika (PPO): Algoritem, ki pomaga pri prilagajanju politike v postopnih korakih, s poudarkom na izboljšanju pričakovane nagrade brez drastičnih sprememb.
• Primerjalno razvrščanje in prednostno učenje: Te tehnike vključujejo ljudi, ki primerjajo in razvrščajo različne rezultate modela, ki jih model nato uporabi za učenje želenih rezultatov.

Parametrsko učinkovito fino uravnavanje (PEFT)

Namen tehnik PEFT je posodobiti manjšo podmnožico parametrov modela, kar pomaga pri zmanjševanju računskih stroškov in ohranja veliko znanja vnaprej usposobljenega modela. Tehnike vključujejo:

• Adapterski sloji: Vstavljanje majhnih slojev, ki jih je mogoče učiti, med obstoječe sloje modela, ki so natančno nastavljeni, preostali del modela pa ostane zamrznjen.
• LoRA: Prilagoditev nizkega ranga, kjer je model razširjen z matricami nizkega ranga, da se spremeni obnašanje njegovih plasti brez obsežnega ponovnega usposabljanja.
• Hitra nastavitev: Prilagoditveni pozivi se uporabljajo za pridobivanje specifičnih odzivov modela in ga učinkovito usmerjajo brez obsežnega ponovnega usposabljanja.

Natančna nastavitev LLM-jev vključuje različne metode, prilagojene posebnim potrebam in omejitvam obravnavane naloge. Vsaka metoda ima svoje prednosti in ustrezne primere uporabe, bodisi z nadzorovanim učenjem, izkoriščanjem človeških povratnih informacij ali uporabo strategij, učinkovitih s parametri. Izbira pristopa natančnega prilagajanja je v veliki meri odvisna od posebnih zahtev aplikacije, razpoložljivih podatkov in želenega rezultata.

Preden nadaljujete z naslednjim vprašanjem za intervju za natančno uravnavanje, si oglejte našo ekskluzivo Program GenAI Pinnacle!

Q4. Kdaj bi morali iti na fino nastavitev?

Optimalni scenariji za fino uravnavanje

Natančno uravnavanje je treba upoštevati, kadar so potrebne posebne izboljšave ali prilagoditve vnaprej usposobljenih modelov za izpolnjevanje edinstvenih specifikacij nalog ali zahtev domene. Tukaj je več scenarijev, kjer je potrebna natančna nastavitev:

• Zahteva za specializacijo: Če naloga zahteva globoko razumevanje nišnih tem ali specializiranih besednjakov (npr. pravna, medicinska ali tehnična področja), fina nastavitev pomaga prilagoditi model tem specifičnim kontekstom z usposabljanjem na naborih podatkov, specifičnih za domeno.
• Izboljšanje delovanja modela: Ko osnovni modeli ne delujejo ustrezno pri določenih nalogah zaradi splošne narave njihovega začetnega usposabljanja, lahko fina nastavitev s podatki, specifičnimi za nalogo, znatno izboljša njihovo natančnost in učinkovitost.
• Podatkovna učinkovitost: Natančna nastavitev je zelo koristna v scenarijih, kjer je podatkov malo. Modelom omogoča, da se prilagodijo novim nalogam z uporabo precej manjših naborov podatkov v primerjavi z usposabljanjem iz nič.
• Zmanjšanje napak pri napovedovanju: Zlasti uporabno je zmanjšati napake v rezultatih modela, zlasti v okoljih z visokimi vložki, kjer je natančnost ključnega pomena, kot je napovedna analitika zdravstvenega varstva.
• Prilagoditev za specifične potrebe uporabnika: V primerih, ko mora biti izhod tesno usklajen s pričakovanji uporabnikov ali posebnimi operativnimi zahtevami, fina nastavitev ustrezno prilagodi izhode modela, kar izboljša ustreznost in zadovoljstvo uporabnikov.

Odločitvene točke za fino nastavitev

• Prisotnost označenih podatkov: Natančna nastavitev zahteva označen nabor podatkov, ki odraža nianse predvidene aplikacije. Razpoložljivost in kakovost teh podatkov sta ključni za uspeh postopka natančnega prilagajanja.
• Začetna zmogljivost modela: Ocenite uspešnost vnaprej usposobljenega modela pri ciljni nalogi. Če je zmogljivost pod zahtevanim pragom, je priporočljiva natančna nastavitev.
• Razpoložljivost virov: Upoštevajte računske in časovne vire, saj lahko fina nastavitev zahteva veliko virov. Bistveno je oceniti, ali morebitne izboljšave upravičujejo dodatne stroške.
• Dolgoročna korist: Če mora biti model robusten glede na spreminjajočo se naravo podatkov in nalog, bo morda potrebno redno natančno prilagajanje, da se ohrani njegova ustreznost in učinkovitost.

Odločitev o natančnem prilagajanju modela bi morala temeljiti na posebnih zahtevah naloge, razpoložljivosti podatkov, začetni zmogljivosti modela, vprašanjih glede virov in strateškem pomenu rezultatov modela. Natančna nastavitev ponuja pot do znatnega izboljšanja uporabnosti modela brez potrebe po obsežnem prekvalificiranju od začetka, zaradi česar je praktična izbira v številnih delovnih tokovih strojnega učenja.

V5. Kakšna je razlika med Fine-tuning in Transfer Learning

V6. Podrobna razlaga RLHF.

Ans. Okrepitveno učenje iz človeških povratnih informacij (RLHF) je tehnika strojnega učenja, ki vključuje usposabljanje »modela nagrajevanja« z neposrednimi človeškimi povratnimi informacijami in nato njegovo uporabo za optimizacijo delovanja agenta umetne inteligence (AI) s pomočjo učenja okrepitve. RLHF, znan tudi kot krepitveno učenje iz človeških preferenc, je pridobil pomembnost pri povečevanju ustreznosti, natančnosti in etičnosti velikih jezikovnih modelov (LLM), zlasti pri njihovi uporabi kot chatboti.

Kako deluje RLHF

Usposabljanje LLM z RLHF običajno poteka v štirih fazah:

• Modeli pred usposabljanjem: RLHF se običajno uporablja za natančno nastavitev in optimizacijo vnaprej usposobljenega modela in ne kot metoda usposabljanja od konca do konca. Na primer, InstructGPT je uporabil RLHF za izboljšanje že obstoječega modela GPT
• Usposabljanje modela nagrajevanja: Človeške povratne informacije poganjajo funkcijo nagrajevanja pri učenju s krepitvijo, kar zahteva oblikovanje učinkovitega modela nagrajevanja za prevajanje človeških preferenc v numerični signal nagrajevanja.
• Optimizacija pravilnika: Zadnja ovira RLHF vključuje določanje, kako in koliko naj se model nagrajevanja uporabi za posodobitev politike agenta AI. Proximal policy optimization (PPO) je eden najuspešnejših algoritmov, ki se uporabljajo v ta namen.
• Preverjanje, prilagajanje in uvajanje: Ko je model AI usposobljen z RLHF, je podvržen validaciji, nastavitvi in ​​uvedbi, da se zagotovi njegova učinkovitost in etični vidiki.

Omejitve RLHF

Kljub impresivnim rezultatom pri usposabljanju agentov AI za zapletene naloge ima RLHF omejitve, vključno z drago naravo podatkov o človeških preferencah in izzivom oblikovanja učinkovitega modela nagrajevanja zaradi subjektivne narave človeških vrednot.

Preden nadaljujete z naslednjim vprašanjem za intervju za natančno uravnavanje, si oglejte našo ekskluzivo Program GenAI Pinnacle!

V7. Podrobna razlaga PEFT.

Ans. PEFT ali Parameter-Efficient Fine Tuning je tehnika, ki se uporablja za prilagoditev velikih jezikovnih modelov (LLM) za specifične naloge ob uporabi omejenih računalniških virov. Ta metoda obravnava računalniško in pomnilniško zahtevno naravo natančnega prilagajanja velikih modelov tako, da natančno prilagodi le majhno število dodatnih parametrov, medtem ko zamrzne večino vnaprej usposobljenega modela. To preprečuje katastrofalno pozabljanje v velikih modelih in omogoča fino nastavitev z omejenimi računalniškimi viri.

Temeljni koncepti PEFT

PEFT temelji na ideji učinkovitega prilagajanja velikih jezikovnih modelov za specifične naloge. Ključni koncepti PEFT vključujejo:

• Modularna narava: PEFT omogoča prilagoditev istega predhodno usposobljenega modela za več nalog z dodajanjem majhnih uteži, specifičnih za nalogo, s čimer se izognete potrebi po shranjevanju celotnih kopij.
• Metode kvantizacije: Tehnike, kot je 4-bitna natančna kvantizacija, lahko dodatno zmanjšajo porabo pomnilnika, kar omogoča natančno nastavitev modelov z omejenimi viri.
• PEFT tehnike: PEFT združuje priljubljene tehnike, kot so LoRA, Prefix Tuning, AdaLoRA, Prompt Tuning, MultiTask Prompt Tuning in LoHa s Transformers in Accelerate.

Prednosti PEFT

PEFT ponuja številne prednosti, vključno z:

• Učinkovita prilagoditev: Omogoča učinkovito prilagajanje velikih jezikovnih modelov z uporabo omejenih računalniških virov.
• Širša dostopnost: PEFT odpira velike zmožnosti jezikovnega modela za veliko širšo publiko, saj omogoča natančno nastavitev modelov z omejenimi viri.
• Zmanjšana poraba pomnilnika: Metode kvantizacije in modularna narava PEFT prispevajo k zmanjšani uporabi pomnilnika, zaradi česar je bolj izvedljivo natančno prilagajanje modelov z omejenimi viri.

Implementacija PEFT

Izvedba PEFT vključuje več korakov, vključno z:

• Natančna nastavitev modela: PEFT vključuje fino nastavitev majhnega števila dodatnih parametrov, medtem ko zamrzne večino vnaprej usposobljenega modela.
• Konfiguracija PEFT: Ustvarjanje konfiguracije PEFT, ki ovije ali uri model, kar omogoča učinkovito prilagajanje velikih jezikovnih modelov.
• 4-bitna kvantizacija: Implementacija 4-bitnih tehnik kvantizacije za premagovanje izzivov, povezanih z nalaganjem velikih jezikovnih modelov na potrošniške GPE ali GPE Colab.

V8. Razlika med Prompt Engineering vs RAG vs Fine tuning.

Preden nadaljujete z zadnjim vprašanjem za intervju za natančno uravnavanje, si oglejte našo ekskluzivo Program GenAI Pinnacle!

V9. Kaj je LoRA in QLoRA?

Ans. LoRA in QLoRA sta napredni tehniki, ki se uporabljata za natančno prilagajanje velikih jezikovnih modelov (LLM) za izboljšanje učinkovitosti in zmogljivosti na področju obdelave naravnega jezika (NLP).

LoRA

Prilagoditev nizkega ranga je metoda, ki uvaja nove parametre, ki jih je mogoče učiti, da prilagodi model brez povečanja njegovega skupnega števila parametrov. Ta pristop zagotavlja, da velikost modela ostane nespremenjena, medtem ko ima še vedno koristi od natančnega prilagajanja parametrov. V bistvu LoRA omogoča znatne spremembe vedenja in zmogljivosti modela brez tradicionalnih režijskih stroškov, povezanih z usposabljanjem velikih modelov. Deluje kot pristop adapterja, ki ohranja natančnost modela in hkrati zmanjšuje zahteve po pomnilniku.

QLoRA

QLoRA ali kvantizirana LoRA temelji na temeljih LoRA z vključevanjem tehnik kvantizacije za nadaljnje zmanjšanje uporabe pomnilnika ob ohranjanju ali celo izboljšanju zmogljivosti modela. Ta tehnika uvaja koncepte, kot so 4-bitno normalno lebdenje, dvojna kvantizacija in ostranjeni optimizatorji za doseganje visoke računalniške učinkovitosti z nizkimi zahtevami za shranjevanje. QLoRA je prednostna za fino nastavitev LLM-jev, saj ponuja učinkovitost brez ogrožanja natančnosti modela. Primerjalne študije so pokazale, da QLoRA ohranja zmogljivost modela, medtem ko občutno zmanjšuje zahteve po pomnilniku, zaradi česar je prednostna izbira za natančno nastavitev LLM-jev.

Pomen LoRA in QLoRA

Te tehnike, skupaj z drugimi različicami, kot je LongLoRA, so revolucionirale postopek natančnega uravnavanja za LLM, saj ponujajo učinkovitost in prilagojeno zmogljivost z zmanjšanimi računalniškimi zahtevami. Z izkoriščanjem natančnega prilagajanja z LoRA in QLoRA lahko podjetja prilagodijo LLM svojim edinstvenim zahtevam, izboljšajo zmogljivost in omogočijo bolj prilagojene in učinkovite storitve. Poleg tega imata LoRA in QLoRA ključno vlogo pri demokratizaciji dostopa do naprednih modelov, blažitvi izzivov, povezanih z usposabljanjem velikih modelov, in odpiranju novih poti za inovacije in uporabo na področju NLP.

Preberite tudi: Parametrsko učinkovito fino uravnavanje velikih jezikovnih modelov z LoRA in QLoRA

zaključek

Upam, da vam bodo ta vprašanja za intervju za natančno nastavitev zagotovila dragocen vpogled v ta kritični vidik razvoja umetne inteligence za vaš naslednji intervju. Natančna nastavitev je ključna pri izpopolnjevanju velikih jezikovnih modelov za posebne naloge. Z nadzorovanim učenjem, okrepitvijo s človeškimi povratnimi informacijami ali s parametri učinkovitimi tehnikami fina nastavitev omogoča prilagoditev orodij umetne inteligence na načine, ki jih samo s predhodnim usposabljanjem širokega spektra ni mogoče doseči.

Sporočite mi svoje misli v spodnjem oddelku za komentarje.

Če želite obvladati koncepte generativne umetne inteligence, si oglejte naše Program GenAI Pinnacle še danes!

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/fine-tuning-interview-questions-and-answers/