Bạn có một ý tưởng tuyệt vời cho một ứng dụng dựa trên AI. Hãy nghĩ về việc tinh chỉnh giống như dạy một thủ thuật mới cho mô hình AI đã được đào tạo trước.
Chắc chắn, nó đã biết nhiều điều từ việc đào tạo trên các bộ dữ liệu khổng lồ, nhưng bạn cần điều chỉnh nó theo nhu cầu của mình. Ví dụ: nếu bạn cần nó để phát hiện những điểm bất thường trong quá trình quét hoặc tìm hiểu ý nghĩa thực sự của phản hồi của khách hàng.
Đó là lúc cần đến siêu tham số. Hãy coi mô hình ngôn ngữ lớn như công thức cơ bản của bạn và siêu tham số như gia vị mà bạn sử dụng để tạo cho ứng dụng của mình “hương vị” độc đáo.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu một số siêu tham số cơ bản và điều chỉnh mô hình nói chung.
Tinh chỉnh là gì?
Hãy tưởng tượng một người giỏi vẽ phong cảnh quyết định chuyển sang vẽ chân dung. Họ hiểu các nguyên tắc cơ bản – lý thuyết màu sắc, nét vẽ, phối cảnh – nhưng bây giờ họ cần điều chỉnh các kỹ năng của mình để nắm bắt các biểu cảm và cảm xúc.
Thách thức là dạy cho mô hình nhiệm vụ mới trong khi vẫn giữ nguyên các kỹ năng hiện có của nó. Bạn cũng không muốn nó quá ‘ám ảnh’ với dữ liệu mới và bỏ lỡ bức tranh toàn cảnh. Đó là lúc việc điều chỉnh siêu tham số sẽ tiết kiệm được công sức.
Tinh chỉnh LLM giúp LLM chuyên môn hóa. Việc này đòi hỏi kiến thức sâu rộng và đào tạo họ để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể bằng cách sử dụng tập dữ liệu nhỏ hơn nhiều.
Tại sao siêu tham số lại quan trọng trong việc tinh chỉnh
Siêu tham số là yếu tố phân biệt các mô hình ‘đủ tốt’ với các mô hình thực sự tuyệt vời. Nếu bạn ép chúng quá mạnh, mô hình có thể quá phù hợp hoặc bỏ lỡ các giải pháp chính. Nếu bạn đi quá dễ dàng, mô hình có thể không bao giờ phát huy hết tiềm năng của nó.
Hãy coi việc điều chỉnh siêu tham số như một kiểu quy trình làm việc tự động hóa kinh doanh. Bạn đang nói chuyện với người mẫu của mình; bạn điều chỉnh, quan sát và tinh chỉnh cho đến khi thành công.
7 siêu tham số quan trọng cần biết khi tinh chỉnh
Tinh chỉnh thành công phụ thuộc vào việc điều chỉnh một vài cài đặt quan trọng. Điều này nghe có vẻ phức tạp nhưng các cài đặt đều hợp lý.
1. Tỷ lệ học tập
Điều này kiểm soát mức độ thay đổi hiểu biết của mô hình trong quá trình đào tạo. Kiểu tối ưu hóa siêu tham số này rất quan trọng vì nếu bạn với tư cách là người vận hành…
- Đi quá nhanh, mô hình có thể bỏ qua các giải pháp tốt hơn,
- Đi quá chậm, bạn có thể có cảm giác như đang nhìn sơn khô – hoặc tệ hơn là sơn bị kẹt hoàn toàn.
Để tinh chỉnh, những điều chỉnh nhỏ, cẩn thận (giống như điều chỉnh công tắc điều chỉnh độ sáng của đèn) thường là một mẹo nhỏ. Ở đây bạn muốn đạt được sự cân bằng hợp lý giữa độ chính xác và kết quả nhanh chóng.
Cách bạn xác định sự kết hợp phù hợp tùy thuộc vào việc điều chỉnh mô hình đang tiến triển tốt như thế nào. Bạn sẽ cần phải kiểm tra định kỳ để xem nó diễn ra như thế nào.
2. Cỡ lô
Đây là số lượng mẫu dữ liệu mà mô hình xử lý cùng một lúc. Khi bạn đang sử dụng trình tối ưu hóa siêu chỉnh sửa, bạn muốn có kích thước vừa phải, bởi vì…
- Các lô lớn hơn được thực hiện nhanh chóng nhưng có thể che mất các chi tiết,
- Các lô nhỏ hơn thì chậm nhưng kỹ lưỡng.
Các lô cỡ trung bình có thể là tùy chọn của Goldilocks – vừa phải. Một lần nữa, cách tốt nhất để tìm số dư là theo dõi cẩn thận kết quả trước khi chuyển sang bước tiếp theo.
3. Kỷ nguyên
Kỷ nguyên là một lần chạy hoàn chỉnh qua tập dữ liệu của bạn. Các mô hình được đào tạo trước đã biết khá nhiều nên thường không cần nhiều kỷ nguyên như các mô hình bắt đầu từ đầu. Có bao nhiêu kỷ nguyên là đúng?
- Quá nhiều và mô hình có thể bắt đầu ghi nhớ thay vì học (xin chào, trang bị quá mức),
- Quá ít, và nó có thể không học đủ để hữu ích.
4. Tỷ lệ bỏ học
Hãy nghĩ về điều này giống như việc buộc người mẫu phải sáng tạo. Bạn thực hiện việc này bằng cách tắt các phần ngẫu nhiên của mô hình trong quá trình đào tạo. Đó là một cách tuyệt vời để ngăn mô hình của bạn quá phụ thuộc vào các lộ trình cụ thể và trở nên lười biếng. Thay vào đó, nó khuyến khích LLM sử dụng các chiến lược giải quyết vấn đề đa dạng hơn.
Làm thế nào để bạn có được điều này đúng? Tỷ lệ bỏ học tối ưu phụ thuộc vào mức độ phức tạp của tập dữ liệu của bạn. Nguyên tắc chung là bạn phải khớp tỷ lệ bỏ học với khả năng xảy ra các trường hợp ngoại lệ.
Vì vậy, đối với một công cụ chẩn đoán y tế, việc sử dụng tỷ lệ bỏ qua cao hơn để cải thiện độ chính xác của mô hình là điều hợp lý. Nếu bạn đang tạo phần mềm dịch thuật, bạn có thể muốn giảm tốc độ một chút để cải thiện tốc độ đào tạo.
5. Giảm cân
Điều này giúp mô hình không bị gắn quá nhiều vào bất kỳ tính năng nào, giúp ngăn chặn việc trang bị quá mức. Hãy coi đó như một lời nhắc nhở nhẹ nhàng rằng ‘hãy giữ mọi việc đơn giản’.
6. Bảng tỷ lệ học tập
Điều này điều chỉnh tốc độ học tập theo thời gian. Thông thường, bạn bắt đầu với các bản cập nhật đậm nét, sâu rộng và giảm dần sang chế độ tinh chỉnh – giống như bắt đầu bằng các nét rộng trên khung vẽ và tinh chỉnh các chi tiết sau đó.
7. Lớp đóng băng và giải phóng
Các mô hình được đào tạo trước đi kèm với các lớp kiến thức. Việc đóng băng một số lớp nhất định có nghĩa là bạn khóa việc học hiện có của chúng, trong khi việc giải phóng các lớp khác cho phép chúng thích ứng với nhiệm vụ mới của bạn. Việc bạn đóng băng hay không đóng băng tùy thuộc vào mức độ giống nhau của nhiệm vụ cũ và nhiệm vụ mới.
Những thách thức chung đối với việc tinh chỉnh
Tinh chỉnh nghe có vẻ hay, nhưng đừng tô vẽ nó – có một số trở ngại có thể bạn sẽ gặp phải:
- Trang bị quá mức: Các tập dữ liệu nhỏ khiến các mô hình dễ lười biếng và ghi nhớ thay vì khái quát hóa. Bạn có thể kiểm soát hành vi này bằng cách sử dụng các kỹ thuật như dừng sớm, giảm cân và bỏ học,
- Chi phí tính toán: Việc kiểm tra các siêu tham số có thể giống như chơi một trò chơi đánh đòn. Việc này tốn thời gian và có thể tốn nhiều tài nguyên. Tệ hơn nữa, đó là một trò chơi đoán mò. Bạn có thể sử dụng các công cụ như Optuna hoặc Ray Tune để tự động hóa một số công việc khó khăn.
- Mỗi nhiệm vụ đều khác nhau: Không có cách tiếp cận chung nào phù hợp cho tất cả. Một kỹ thuật hoạt động tốt cho một dự án có thể là thảm họa đối với một dự án khác. Bạn sẽ cần phải thử nghiệm.
Mẹo để tinh chỉnh mô hình AI thành công
Hãy ghi nhớ những lời khuyên này:
- Bắt đầu với giá trị mặc định: Kiểm tra cài đặt được đề xuất cho mọi mô hình được đào tạo trước. Sử dụng chúng làm điểm bắt đầu hoặc bảng ghi chú,
- Xem xét sự tương đồng của nhiệm vụ: Nếu nhiệm vụ mới của bạn gần giống với nhiệm vụ ban đầu, hãy thực hiện các chỉnh sửa nhỏ và đóng băng hầu hết các lớp. Nếu nó quay ngoắt 180 độ, hãy để nhiều lớp hơn thích ứng và sử dụng tốc độ học tập vừa phải,
- Theo dõi hiệu suất xác thực: Kiểm tra cách mô hình hoạt động trên một bộ xác thực riêng biệt để đảm bảo mô hình đang học cách khái quát hóa chứ không chỉ ghi nhớ dữ liệu huấn luyện.
- Bắt đầu từ quy mô nhỏ: Chạy thử nghiệm với tập dữ liệu nhỏ hơn trước khi bạn chạy toàn bộ mô hình trong quá trình đào tạo. Đó là một cách nhanh chóng để phát hiện lỗi trước khi chúng lăn cầu tuyết.
Suy nghĩ cuối cùng
Việc sử dụng siêu tham số giúp bạn huấn luyện mô hình của mình dễ dàng hơn. Bạn sẽ cần phải trải qua một số thử nghiệm và sai sót, nhưng kết quả đạt được khiến nỗ lực này trở nên đáng giá. Khi bạn làm đúng điều này, mô hình sẽ hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ của nó thay vì chỉ nỗ lực ở mức tầm thường.
