O que é fino e como funciona?

O desenvolvimento de modelos a partir do design inicial para novas tarefas de ML requer extenso tempo e utilização de recursos no ritmo acelerado atual aprendizado de máquina ecossistema. Felizmente, afinação oferece uma alternativa poderosa.

A técnica permite que modelos pré-treinados se tornem específicos de tarefas sob requisitos de dados reduzidos e necessidades computacionais reduzidas e oferecem valor excepcional a Processamento de linguagem pure (NLP) e domínios de visão e reconhecimento de fala tarefas.

Mas o que exatamente é o ajuste fino no aprendizado de máquina e por que isso se tornou uma estratégia preferida para cientistas de dados e Engenheiros de ML? Vamos explorar.

O que é o ajuste fino no aprendizado de máquina?

Afinação é o processo de tomar um modelo que já foi pré-treinado em um conjunto de dados geral e geral e adaptá-lo para ter um bom desempenho em um novo conjunto de dados ou tarefa, muitas vezes mais específico.

Em vez de treinar um modelo do zero, o ajuste fino permite refinar os parâmetros do modelo geralmente nas camadas posteriores, mantendo o conhecimento geral que obteve na fase de treinamento inicial.

Em aprendizado profundoisso geralmente envolve congelar as primeiras camadas de uma rede neural (que capturam recursos gerais) e treinando as camadas posteriores (que se adaptam aos recursos específicos da tarefa).

O ajuste fino oferece valor actual apenas quando apoiado por fortes fundações de ML. Construir essas fundações com nosso Curso de aprendizado de máquinacom projetos reais e orientação especializada.

Por que usar o ajuste fino?

Os grupos de pesquisa acadêmica adotaram o ajuste fino como método preferido devido à sua execução e resultados superiores. Aqui está o porquê:

• Eficiência: A técnica diminui substancialmente a necessidade de conjuntos de dados maciços e requisitos de recursos da GPU.
• Velocidade: Os tempos de treinamento reduzidos se tornam possíveis com esse método, pois os recursos fundamentais aprendidos anteriormente reduzem a duração do treinamento necessária.
• Desempenho: Essa técnica melhora a precisão nas tarefas específicas do domínio enquanto executa.
• Acessibilidade: Os modelos ML acessíveis permitem que grupos de qualquer tamanho usem recursos complexos do sistema ML.

Como funciona o ajuste fino: uma visão geral passo a passo

Diagrama:

1. Selecione um modelo pré-treinado

Escolha um modelo já treinado em um amplo conjunto de dados (por exemplo, Bert para PNL, Resnet para tarefas de visão).

2. Put together o novo conjunto de dados

Put together seus dados de aplicativos de destino que podem incluir críticas marcadas com sentimentos juntamente com imagens marcadas com doenças através de etapas adequadas de organização e limpeza.

3. Camadas base de congelamento

Você deve manter cedo Rede Neural Extração de recursos através do congelamento da camada.

4. Adicione ou modifique as camadas de saída

As últimas camadas precisam de ajuste ou substituição para gerar saídas compatíveis com seu requisito de tarefa específico, como números de classe.

5. Treine o modelo

O novo modelo precisa de treinamento com uma taxa de aprendizado mínima que proteja a retenção de peso para evitar o excesso de ajustes.

6. Avalie e refine

As verificações de desempenho devem ser seguidas por refinamentos de hiperparâmetro, juntamente com ajustes de camada treinável.

Tuneamento fino vs. Aprendizagem de transferência: Principais diferenças

Aplicações de ajuste fino no aprendizado de máquina

Atualmente, o ajuste fino é usado para várias aplicações em vários campos diferentes:

• Processamento de linguagem pure (NLP): Personalizando os modelos BERT ou GPT para análise de sentimentos, chatbots ou resumo.

• Reconhecimento de fala: Sistemas de adaptação para sotaques, idiomas ou indústrias específicos.

• Assistência médica: Melhorando a precisão do diagnóstico em radiologia e patologia usando modelos de ajuste fino.

• Financiar: Sistemas de detecção de fraude de treinamento em padrões de transação específicos da instituição.

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Exemplo de ajuste fino usando Bert

Vamos percorrer um exemplo simples de ajuste fino de um modelo Bert para classificação de sentimentos.

Etapa 1: Configure seu ambiente

Antes de começar, certifique -se de instalar e importar todas as bibliotecas necessárias, como transformadores, tocha e conjuntos de dados. Isso garante uma configuração suave para carregar modelos, tokenize dados e treinamento.

Etapa 2: Carregar o modelo pré-treinado

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
mannequin = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

Etapa 3: Tokenize o texto de entrada

textual content = "The product arrived on time and works completely!"
label = 1  # Optimistic sentiment
inputs = tokenizer(textual content, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
inputs("labels") = torch.tensor((label))

Etapa 4: (opcional) Congelar camadas de base

for param in mannequin.bert.parameters():
    param.requires_grad = False

Etapa 5: treine o modelo

from torch.optim import AdamW

optimizer = AdamW(mannequin.parameters(), lr=5e-5)
mannequin.practice()
outputs = mannequin(**inputs)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()

Etapa 6: Avalie o modelo

mannequin.eval()
with torch.no_grad():
    prediction = mannequin(**inputs).logits
    predicted_label = prediction.argmax(dim=1).merchandise()

print("Predicted Label:", predicted_label)

Desafios no ajuste fino

As limitações das taxas estão presentes, embora o ajuste fino ofereça vários benefícios.

• Excesso de ajuste: Especialmente ao usar conjuntos de dados pequenos ou desequilibrados.
• Esquecimento catastrófico: Perder conhecimento aprendido anteriormente se treinado em novos dados.
• Uso de recursos: Requer recursos de GPU/TPU, embora menos que o treinamento completo.
• Sensibilidade do hiperparâmetro: Precisa de um ajuste cuidadoso da taxa de aprendizado, tamanho do lote e seleção de camadas.

Entenda o Diferença entre ajuste excessivo e subjacência no aprendizado de máquina e como isso afeta a capacidade de um modelo de generalizar bem em dados invisíveis.

Melhores práticas para ajuste fino eficaz

Para maximizar a eficiência de ajuste fino:

• Use conjuntos de dados específicos de domínio de alta qualidade.
• Inicie o treinamento com uma baixa taxa de aprendizado para impedir que a perda de informações vitais ocorra.
• A parada antecipada deve ser implementada para impedir que o modelo exagere.
• A seleção de camadas congeladas e treináveis ​​deve corresponder à semelhança das tarefas durante o teste experimental.

Futuro de ajuste fino em ML

Com a ascensão de grandes modelos de linguagem como GPT-4Assim, Gêmeose Claudeo ajuste fino está evoluindo.

Técnicas emergentes como Ajuste fino com eficiência de parâmetro (PEFT) como Lora (adaptação de baixo rank) estão facilitando e mais baratos personalizar os modelos sem recorrer -los completamente.

Também estamos vendo o ajuste fino se expandir para Modelos multimodaisintegrando texto, imagens, áudio e vídeo, ultrapassando os limites do que é possível na IA.

Discover o 10 principais LLMs de código aberto e seus casos de uso Para descobrir como esses modelos estão moldando o futuro da IA.

Perguntas frequentes (perguntas frequentes)

1. O ajuste fino pode ser feito em dispositivos móveis ou de borda?
Sim, mas é limitado. Enquanto o treinamento (ajuste fino) é normalmente feito em máquinas poderosas, alguns modelos ou técnicas leves, como aprendizado no dispositivo e modelos quantizados, podem permitir ajustes fina ou personalização limitados em dispositivos de borda.

2. Quanto tempo leva para ajustar um modelo?
O tempo varia de acordo com o tamanho do modelo, o quantity do conjunto de dados e o poder de computação. Para pequenos conjuntos de dados e modelos de tamanho moderado, como Bert-Base, o ajuste fino pode levar de alguns minutos a algumas horas em uma GPU decente.

3. Preciso de uma GPU para ajustar um modelo?
Embora uma GPU seja altamente recomendada para ajustes finos eficientes, especialmente com modelos de aprendizado profundo, você ainda pode ajustar pequenos modelos em uma CPU, embora com tempos de treinamento significativamente mais longos.

4. Como o ajuste fino é diferente da extração de recursos?
A extração de recursos envolve o uso de um modelo pré-treinado apenas para gerar recursos sem atualizar pesos. Por outro lado, o ajuste fino ajusta alguns ou todos os parâmetros do modelo para ajustar melhor uma nova tarefa.

5. O ajuste fino pode ser feito com conjuntos de dados muito pequenos?
Sim, mas requer regularização cuidadosa, Aumentação de dadose transferir técnicas de aprendizado, como aprendizado de poucos anos, para evitar o excesso de ajustes em pequenos conjuntos de dados.

6. Que métricas devo rastrear durante o ajuste fino?
Rastrear métricas como precisão de validação, perda, escore F1, precisão e recall, dependendo da tarefa. O monitoramento de excesso de ajuste por meio de treinamento versus perda de validação também é crítico.

7. O ajuste fino é aplicável apenas a modelos de aprendizado profundo?
Principalmente, sim. O ajuste fino é mais comum nas redes neurais. No entanto, o conceito pode se aplicar livremente aos modelos clássicos de ML, reciclando com novos parâmetros ou recursos, embora seja menos padronizado.

8. O ajuste fino pode ser automatizado?
Sim, com ferramentas como Automl e Abraçando o treinador de rostopartes do processo de ajuste fino (como otimização de hiperparâmetro, parada precoce and so on.) podem ser automatizadas, tornando-o acessível até para usuários com experiência limitada de ML.