Giới thiệu

Là một người đắm chìm sâu trong thế giới trí tuệ nhân tạo, tôi đã tận mắt chứng kiến ​​​​việc tinh chỉnh cách mạng hóa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo trước như thế nào. Việc thu hẹp khoảng cách giữa đào tạo AI nói chung và các nhiệm vụ cụ thể đã khơi dậy niềm yêu thích của tôi trong việc khám phá việc tinh chỉnh. Tinh chỉnh cũng giống như chuyên sâu vào một lĩnh vực sau khi được đào tạo rộng rãi. LLM điều chỉnh kiến ​​thức chung của họ cho phù hợp với các nhiệm vụ hoặc bộ dữ liệu cụ thể, nâng cao hiệu suất, độ chính xác và hiệu quả của họ trong các ứng dụng khác nhau. Trong bài viết này, tôi thường hỏi những câu hỏi phỏng vấn tinh chỉnh kèm theo câu trả lời cho bạn.

Hãy bắt đầu nào.

Q1. Tinh chỉnh là gì?

Ans. Tinh chỉnh điều chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được đào tạo trước để hoạt động tốt hơn trong một lĩnh vực cụ thể bằng cách tiếp tục đào tạo với tập dữ liệu tập trung liên quan đến nhiệm vụ. Giai đoạn đào tạo ban đầu trang bị cho LLM hiểu biết rộng về ngôn ngữ từ một lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, việc tinh chỉnh cho phép mô hình trở nên thành thạo trong một lĩnh vực cụ thể bằng cách sửa đổi các tham số của nó để phù hợp với nhu cầu và đặc điểm riêng của khu vực đó.

Trong giai đoạn này, mô hình tinh chỉnh các trọng số của nó bằng cách sử dụng tập dữ liệu phù hợp với nhiệm vụ cụ thể, cho phép mô hình nắm bắt được các đặc điểm ngôn ngữ, thuật ngữ và bối cảnh quan trọng đối với nhiệm vụ đó. Cải tiến này giúp giảm khoảng cách giữa mô hình ngôn ngữ phổ quát và mô hình phù hợp với nhu cầu cụ thể, giúp LLM hiệu quả và chính xác hơn trong việc tạo đầu ra cho ứng dụng đã chọn. Tinh chỉnh tối đa hóa hiệu quả của LLM trong các nhiệm vụ cụ thể, cải thiện tiện ích của chúng và tùy chỉnh các chức năng của chúng để giải quyết các nhu cầu học thuật hoặc tổ chức cụ thể.

Q2. Mô tả quá trình Tinh chỉnh.

Ans. Việc tinh chỉnh mô hình được đào tạo trước cho một ứng dụng hoặc trường hợp sử dụng cụ thể đòi hỏi một quy trình chi tiết để tối ưu hóa kết quả. Đưa ra dưới đây là các bước tinh chỉnh:

• Chuẩn bị dữ liệu: Việc chọn và xử lý trước tập dữ liệu bao gồm việc làm sạch, xử lý các giá trị còn thiếu và sắp xếp văn bản để đáp ứng các tiêu chí đầu vào. Tăng cường dữ liệu tăng cường khả năng phục hồi.
• Lựa chọn mô hình đào tạo trước phù hợp: Xem xét kích thước, tính chất dữ liệu huấn luyện và hiệu suất của các nhiệm vụ tương tự.
• Xác định các thông số tinh chỉnh: Đặt các tham số như tốc độ học tập, kỷ nguyên và kích thước lô. Việc đóng băng một số lớp sẽ ngăn ngừa việc trang bị quá mức.
• Xác nhận: Kiểm tra mô hình đã tinh chỉnh dựa trên tập dữ liệu xác thực, theo dõi các số liệu như độ chính xác, độ mất, độ chính xác và khả năng thu hồi.
• Lặp lại mô hình: Điều chỉnh các tham số dựa trên kết quả xác thực, bao gồm tốc độ học tập, kích thước lô và lớp đóng băng.
• Triển khai mô hình: Xem xét phần cứng, khả năng mở rộng, chức năng thời gian thực và các giao thức bảo mật để triển khai mô hình tinh chỉnh.

Bằng cách tuân thủ cách tiếp cận có cấu trúc này, các kỹ sư có thể nâng cao mô hình một cách có phương pháp, liên tục tinh chỉnh hiệu suất của mô hình để đáp ứng nhu cầu của ứng dụng mong muốn.

Q3. Các phương pháp Tinh chỉnh khác nhau là gì?

Ans. Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng để điều chỉnh các mô hình được đào tạo trước cho phù hợp với các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, nâng cao hiệu suất và khả năng ứng dụng của chúng. Quá trình này bao gồm việc sửa đổi một mô hình được đào tạo trước để nó có thể thực hiện tốt hơn một chức năng cụ thể, tận dụng các khả năng chung của nó trong khi tập trung vào các sắc thái cụ thể của tập dữ liệu. Dưới đây, chúng tôi phác thảo các phương pháp tinh chỉnh khác nhau thường được sử dụng để nâng cao LLM.

Tinh chỉnh giám sát

Tinh chỉnh có giám sát trực tiếp liên quan đến việc đào tạo thêm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên tập dữ liệu mới chứa dữ liệu được gắn nhãn liên quan đến nhiệm vụ cụ thể. Theo cách tiếp cận này, mô hình sẽ điều chỉnh trọng số của nó dựa trên những lỗi mà nó mắc phải khi dự đoán nhãn của các mẫu huấn luyện mới. Phương pháp này đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ có nhãn chính xác, chẳng hạn như nhiệm vụ phân tích hoặc phân loại cảm xúc hoặc trong các tình huống mà kết quả được liên kết với dữ liệu đầu vào.

Các kỹ thuật trong Tinh chỉnh được giám sát:

• Điều chỉnh siêu tham số: Điều chỉnh các tham số mô hình như tốc độ học và kích thước lô để tối ưu hóa hiệu suất.
• Học chuyển tiếp: Sử dụng một mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho nhiệm vụ.
• Học tập đa nhiệm: Tinh chỉnh đồng thời mô hình trên nhiều nhiệm vụ để tận dụng những điểm tương đồng giữa các nhiệm vụ.
• Học ít lần: Huấn luyện mô hình trên một lượng rất nhỏ dữ liệu được gắn nhãn, điển hình cho các tình huống trong đó việc thu thập dữ liệu gặp khó khăn.

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)

RLHF là một hình thức tinh chỉnh phức tạp hơn trong đó các mô hình được điều chỉnh dựa trên phản hồi từ con người thay vì nhãn dữ liệu tĩnh. Cách tiếp cận này được sử dụng để điều chỉnh kết quả đầu ra của mô hình phù hợp với sở thích của con người hoặc kết quả mong muốn. Nó thường bao gồm:

• Mô hình phần thưởng: Đào tạo mô hình để dự đoán sở thích của con người trên các đầu ra khác nhau.
• Tối ưu hóa chính sách gần nhất (PPO): Một thuật toán giúp điều chỉnh chính sách theo từng bước tăng dần, tập trung vào việc cải thiện phần thưởng mong đợi mà không thực hiện những thay đổi mạnh mẽ.
• Xếp hạng so sánh và học tập ưu tiên: Những kỹ thuật này liên quan đến việc con người so sánh và xếp hạng các kết quả đầu ra khác nhau của mô hình, sau đó mô hình sẽ sử dụng kết quả này để tìm hiểu các kết quả đầu ra ưa thích.

Tinh chỉnh thông số-hiệu quả (PEFT)

Các kỹ thuật PEFT nhằm mục đích cập nhật một tập hợp con nhỏ hơn các tham số mô hình, giúp giảm chi phí tính toán và bảo toàn phần lớn kiến ​​thức của mô hình được đào tạo trước. Các kỹ thuật bao gồm:

• Lớp bộ điều hợp: Chèn các lớp nhỏ, có thể huấn luyện được giữa các lớp hiện có của mô hình đã được tinh chỉnh trong khi vẫn giữ nguyên phần còn lại của mô hình.
• LoRA: Thích ứng cấp thấp trong đó mô hình được tăng cường bằng ma trận cấp thấp để sửa đổi hành vi của các lớp của nó mà không cần đào tạo lại rộng rãi.
• Điều chỉnh nhắc nhở: Lời nhắc điều chỉnh được sử dụng để gợi ra các phản hồi cụ thể từ mô hình, điều khiển mô hình một cách hiệu quả mà không cần đào tạo lại nhiều.

Việc tinh chỉnh LLM bao gồm nhiều phương pháp phù hợp với nhu cầu và ràng buộc cụ thể của nhiệm vụ hiện tại. Cho dù thông qua học tập có giám sát, tận dụng phản hồi của con người hay sử dụng các chiến lược hiệu quả về tham số, mỗi phương pháp đều có điểm mạnh và trường hợp sử dụng phù hợp. Việc lựa chọn phương pháp tinh chỉnh phụ thuộc phần lớn vào các yêu cầu cụ thể của ứng dụng, dữ liệu có sẵn và kết quả mong muốn.

Trước khi bạn chuyển sang câu hỏi phỏng vấn tinh chỉnh tiếp theo, hãy kiểm tra độc quyền của chúng tôi Chương trình đỉnh cao GenAI!

Q4. Khi nào bạn nên tiến hành tinh chỉnh?

Kịch bản tối ưu để tinh chỉnh

Việc tinh chỉnh cần được xem xét khi cần có những cải tiến hoặc điều chỉnh cụ thể của các mô hình được đào tạo trước để đáp ứng các đặc tả nhiệm vụ hoặc yêu cầu miền duy nhất. Dưới đây là một số tình huống trong đó việc tinh chỉnh trở nên cần thiết:

• Yêu cầu chuyên môn: Nếu nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các chủ đề thích hợp hoặc từ vựng chuyên ngành (ví dụ: lĩnh vực pháp lý, y tế hoặc kỹ thuật), việc tinh chỉnh sẽ giúp điều chỉnh mô hình cho phù hợp với các bối cảnh cụ thể này bằng cách đào tạo về các bộ dữ liệu theo miền cụ thể.
• Cải thiện hiệu suất mô hình: Khi các mô hình cơ sở không thực hiện đầy đủ các nhiệm vụ nhất định do tính chất chung của quá trình đào tạo ban đầu, việc tinh chỉnh dữ liệu dành riêng cho nhiệm vụ có thể nâng cao đáng kể độ chính xác và hiệu quả của chúng.
• Hiệu quả dữ liệu: Tinh chỉnh rất có lợi trong các tình huống khan hiếm dữ liệu. Nó cho phép các mô hình thích ứng với các nhiệm vụ mới bằng cách sử dụng bộ dữ liệu nhỏ hơn đáng kể so với đào tạo từ đầu.
• Giảm lỗi dự đoán: Điều này đặc biệt hữu ích để giảm thiểu sai sót trong kết quả đầu ra của mô hình, đặc biệt là trong các môi trường có tính rủi ro cao, nơi độ chính xác là rất quan trọng, chẳng hạn như phân tích dự đoán về chăm sóc sức khỏe.
• Tùy chỉnh cho nhu cầu cụ thể của người dùng: Trong trường hợp đầu ra cần phù hợp chặt chẽ với mong đợi của người dùng hoặc yêu cầu vận hành cụ thể, việc tinh chỉnh sẽ điều chỉnh đầu ra của mô hình cho phù hợp, cải thiện mức độ phù hợp và sự hài lòng của người dùng.

Điểm quyết định để tinh chỉnh

• Sự hiện diện của dữ liệu được gắn nhãn: Việc tinh chỉnh yêu cầu một tập dữ liệu được gắn nhãn phản ánh các sắc thái của ứng dụng dự định. Tính sẵn có và chất lượng của dữ liệu này rất quan trọng cho sự thành công của quá trình tinh chỉnh.
• Hiệu suất mô hình ban đầu: Đánh giá hiệu suất của mô hình được đào tạo trước đối với nhiệm vụ mục tiêu. Nếu hiệu suất dưới ngưỡng yêu cầu thì nên tinh chỉnh.
• Nguồn lực sẵn có: Hãy xem xét các tài nguyên tính toán và thời gian, vì việc tinh chỉnh có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên. Điều quan trọng là phải đánh giá liệu những cải tiến tiềm năng có biện minh cho chi phí bổ sung hay không.
• Tiện ích lâu dài: Nếu mô hình cần phải mạnh mẽ trước tính chất ngày càng phát triển của dữ liệu và nhiệm vụ thì việc tinh chỉnh định kỳ có thể là cần thiết để duy trì mức độ phù hợp và hiệu quả của mô hình.

Quyết định tinh chỉnh mô hình phải dựa trên các yêu cầu nhiệm vụ cụ thể, tính sẵn có của dữ liệu, hiệu suất ban đầu của mô hình, cân nhắc về nguồn lực và tầm quan trọng chiến lược của đầu ra của mô hình. Tinh chỉnh cung cấp một lộ trình để nâng cao đáng kể tiện ích mô hình mà không cần đào tạo lại từ đầu, khiến nó trở thành lựa chọn thiết thực trong nhiều quy trình học máy.

Q5. Sự khác biệt giữa Tinh chỉnh và Học chuyển giao

Q6. Giải thích chi tiết về RLHF.

Ans. Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một kỹ thuật học máy bao gồm việc đào tạo một “mô hình phần thưởng” bằng phản hồi trực tiếp của con người, sau đó sử dụng nó để tối ưu hóa hiệu suất của tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) thông qua học tăng cường. RLHF, còn được gọi là học tăng cường từ sở thích của con người, đã trở nên nổi bật trong việc nâng cao mức độ liên quan, độ chính xác và đạo đức của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đặc biệt là trong việc sử dụng chúng làm chatbot.

RLHF hoạt động như thế nào

Việc đào tạo LLM bằng RLHF thường diễn ra theo bốn giai đoạn:

• Mô hình đào tạo trước: RLHF thường được sử dụng để tinh chỉnh và tối ưu hóa mô hình được đào tạo trước hơn là một phương pháp đào tạo từ đầu đến cuối. Ví dụ: InstructGPT đã sử dụng RLHF để nâng cao mô hình GPT hiện có
• Đào tạo mô hình khen thưởng: Phản hồi của con người hỗ trợ chức năng khen thưởng trong học tập củng cố, đòi hỏi phải thiết kế một mô hình khen thưởng hiệu quả để chuyển sở thích của con người thành tín hiệu khen thưởng bằng số.
• Tối ưu hóa chính sách: Rào cản cuối cùng của RLHF liên quan đến việc xác định mức độ và mức độ sử dụng mô hình phần thưởng để cập nhật chính sách của tác nhân AI. Tối ưu hóa chính sách gần nhất (PPO) là một trong những thuật toán thành công nhất được sử dụng cho mục đích này.
• Xác thực, điều chỉnh và triển khai: Sau khi mô hình AI được đào tạo bằng RLHF, nó sẽ trải qua quá trình xác thực, điều chỉnh và triển khai để đảm bảo tính hiệu quả và các cân nhắc về đạo đức.

Hạn chế của RLHF

Mặc dù có kết quả ấn tượng trong việc đào tạo các tác nhân AI cho các nhiệm vụ phức tạp, RLHF vẫn có những hạn chế, bao gồm tính chất tốn kém của dữ liệu sở thích của con người và thách thức trong việc thiết kế mô hình khen thưởng hiệu quả do tính chất chủ quan của các giá trị con người.

Trước khi bạn chuyển sang câu hỏi phỏng vấn tinh chỉnh tiếp theo, hãy kiểm tra độc quyền của chúng tôi Chương trình đỉnh cao GenAI!

Q7. Giải thích chi tiết về PEFT.

Ans. PEFT, hay Tinh chỉnh hiệu quả tham số, là một kỹ thuật được sử dụng để điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các tác vụ cụ thể trong khi sử dụng tài nguyên máy tính hạn chế. Phương pháp này giải quyết tính chất tính toán và sử dụng nhiều bộ nhớ của việc tinh chỉnh các mô hình lớn bằng cách chỉ tinh chỉnh một số lượng nhỏ các tham số bổ sung trong khi đóng băng hầu hết mô hình được đào tạo trước. Điều này ngăn ngừa tình trạng quên thảm họa trong các mô hình lớn và cho phép tinh chỉnh với nguồn tài nguyên máy tính hạn chế.

Các khái niệm cốt lõi của PEFT

PEFT dựa trên ý tưởng điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho các nhiệm vụ cụ thể một cách hiệu quả. Các khái niệm chính của PEFT bao gồm:

• Bản chất mô-đun: PEFT cho phép điều chỉnh cùng một mô hình được đào tạo trước cho nhiều tác vụ bằng cách thêm các trọng số nhỏ dành riêng cho tác vụ, tránh nhu cầu lưu trữ các bản sao đầy đủ.
• Phương pháp lượng tử hóa: Các kỹ thuật như lượng tử hóa chính xác 4 bit có thể giảm mức sử dụng bộ nhớ hơn nữa, giúp tinh chỉnh các mô hình có nguồn lực hạn chế.
• Kỹ thuật PEFT: PEFT tích hợp các kỹ thuật phổ biến như LoRA, Điều chỉnh tiền tố, AdaLoRA, Điều chỉnh nhắc nhở, Điều chỉnh nhắc nhở đa nhiệm và LoHa với Transformers và Tăng tốc.

Lợi ích của PEFT

PEFT mang lại một số lợi ích, bao gồm:

• Thích ứng hiệu quả: Nó cho phép điều chỉnh hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng tài nguyên tính toán hạn chế.
• Khả năng tiếp cận rộng hơn: PEFT mở ra khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn cho nhiều đối tượng hơn bằng cách giúp tinh chỉnh các mô hình với nguồn lực hạn chế.
• Giảm mức sử dụng bộ nhớ: Các phương pháp lượng tử hóa và tính chất mô-đun của PEFT góp phần giảm mức sử dụng bộ nhớ, giúp việc tinh chỉnh các mô hình có nguồn lực hạn chế trở nên khả thi hơn.

Triển khai PEFT

Việc triển khai PEFT bao gồm một số bước, bao gồm:

• Tinh chỉnh mô hình: PEFT liên quan đến việc tinh chỉnh một số lượng nhỏ các tham số bổ sung trong khi đóng băng hầu hết mô hình được đào tạo trước.
• Cấu hình PEFT: Tạo cấu hình PEFT bao bọc hoặc huấn luyện mô hình, cho phép điều chỉnh hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Lượng tử hóa 4 bit: Triển khai các kỹ thuật lượng tử hóa 4 bit để vượt qua các thách thức liên quan đến việc tải các mô hình ngôn ngữ lớn trên GPU dành cho người tiêu dùng hoặc GPU Colab.

Q8. Sự khác biệt giữa Kỹ thuật nhắc nhở, RAG và Tinh chỉnh.

Trước khi bạn chuyển sang câu hỏi phỏng vấn tinh chỉnh cuối cùng, hãy kiểm tra độc quyền của chúng tôi Chương trình đỉnh cao GenAI!

Q9. LoRA và QLoRA là gì?

Ans. LoRA và QLoRA là các kỹ thuật tiên tiến được sử dụng để tinh chỉnh Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nhằm nâng cao hiệu quả và hiệu suất trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

LoRA

Thích ứng cấp thấp là một phương pháp giới thiệu các tham số có thể huấn luyện mới để điều chỉnh mô hình mà không làm tăng số lượng tham số tổng thể của nó. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng kích thước mô hình không thay đổi trong khi vẫn được hưởng lợi từ việc tinh chỉnh tham số hiệu quả. Về bản chất, LoRA cho phép sửa đổi đáng kể hành vi và hiệu suất của mô hình mà không cần chi phí truyền thống liên quan đến việc đào tạo các mô hình lớn. Nó hoạt động như một phương pháp tiếp cận bộ điều hợp, duy trì độ chính xác của mô hình đồng thời giảm yêu cầu về bộ nhớ.

QLoRA

QLoRA, hay LoRA lượng tử hóa, được xây dựng dựa trên nền tảng của LoRA bằng cách kết hợp các kỹ thuật lượng tử hóa để giảm hơn nữa mức sử dụng bộ nhớ trong khi vẫn duy trì hoặc thậm chí nâng cao hiệu suất mô hình. Kỹ thuật này giới thiệu các khái niệm như Phao thông thường 4 bit, Lượng tử hóa kép và Trình tối ưu hóa phân trang để đạt được hiệu quả tính toán cao với yêu cầu lưu trữ thấp. QLoRA được ưa thích để tinh chỉnh LLM vì nó mang lại hiệu quả mà không ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Các nghiên cứu so sánh đã tiết lộ rằng QLoRA duy trì hiệu suất mô hình trong khi giảm đáng kể yêu cầu về bộ nhớ, khiến nó trở thành lựa chọn ưu tiên để tinh chỉnh LLM.

Ý nghĩa của LoRA và QLoRA

Những kỹ thuật này, cùng với các biến thể khác như LongLoRA, đã cách mạng hóa quy trình tinh chỉnh LLM, mang lại hiệu quả và hiệu suất phù hợp với nhu cầu tính toán giảm. Bằng cách tận dụng tinh chỉnh LoRA và QLoRA, doanh nghiệp có thể tùy chỉnh LLM theo yêu cầu riêng của mình, nâng cao hiệu suất và cho phép các dịch vụ được cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Ngoài ra, LoRA và QLoRA đóng một vai trò quan trọng trong việc dân chủ hóa khả năng tiếp cận các mô hình tiên tiến, giảm thiểu các thách thức liên quan đến việc đào tạo các mô hình lớn và mở ra những con đường mới cho sự đổi mới và ứng dụng trong lĩnh vực NLP.

Cũng đọc: Tinh chỉnh tham số hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn với LoRA và QLoRA

Kết luận

Tôi hy vọng những câu hỏi phỏng vấn tinh chỉnh này cung cấp cho bạn những hiểu biết sâu sắc có giá trị về khía cạnh quan trọng này của việc phát triển AI cho cuộc phỏng vấn tiếp theo của bạn. Tinh chỉnh là rất quan trọng trong việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho các tác vụ cụ thể. Thông qua học tập có giám sát, củng cố từ phản hồi của con người hoặc các kỹ thuật hiệu quả về tham số, việc tinh chỉnh cho phép tùy chỉnh các công cụ AI theo những cách mà việc đào tạo trước trên phổ rộng không thể đạt được một mình.

Hãy cho tôi biết suy nghĩ của bạn trong phần bình luận bên dưới.

Nếu bạn muốn nắm vững các khái niệm về AI sáng tạo, hãy xem Chương trình đỉnh cao GenAI ngày hôm nay!

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/fine-tuning-interview-questions-and-answers/