GPT Fine-tuning

1. Introduzione al Fine-tuning

1.1. Definizione e vantaggi del Fine-tuning del Modello

Il fine-tuning è un concetto nel deep learning che si riferisce al processo di continuare l'addestramento basato su un modello pre-addestrato per adattarlo a compiti o dataset specifici. I modelli pre-addestrati sono stati addestrati su grandi quantità di dati e hanno imparato rappresentazioni di caratteristiche ricche. Attraverso il fine-tuning, le prestazioni del modello per compiti specifici possono essere ulteriormente migliorate basandosi su questa base.

I vantaggi del fine-tuning rispetto all'addestramento dei modelli da zero principalmente includono:

1. Risparmio di tempo e risorse: I modelli pre-addestrati eliminano il tempo e le risorse computazionali necessarie per addestrare i modelli da zero, soprattutto significativo per modelli di grandi dimensioni e compiti complessi.
2. Efficienza dei dati: Il fine-tuning di solito richiede relativamente meno dati annotati per ottenere buoni risultati, specialmente in settori con dati scarsi.
3. Transfer Learning: I modelli pre-addestrati imparano da dati diversi e il fine-tuning può trasferire questa conoscenza a compiti specifici, migliorando la capacità di generalizzazione.
4. Miglioramento delle prestazioni: Il fine-tuning consente al modello di adattarsi meglio ai requisiti specifici del compito, aiutando a migliorare la qualità del modello e ridurre le percentuali di errore.

Ad esempio, sfruttando l'API di OpenAI, gli utenti possono personalizzare il modello GPT attraverso il fine-tuning per ottenere risultati di migliore qualità, risparmiando costi associati a prompt lunghi e riducendo la latenza.

1.2. Casi di Applicazione Pratica

Il fine-tuning si è dimostrato altamente efficace in vari scenari pratici. Ad esempio:

• Definizione di stili e toni: Attraverso il fine-tuning, le risposte dei chatbot possono essere adattate a stili o toni specifici, come formale, umoristico o allineato con il linguaggio di un particolare settore.
• Miglioramento dell'affidabilità: In applicazioni sensibili come consulenze mediche o consulenze legali, il fine-tuning può ridurre fraintendimenti o risposte inaccurate, migliorando così l'affidabilità complessiva.
• Gestione di prompt complessi: Alcuni compiti richiedono il trattamento di input utente complessi, e il fine-tuning può aiutare il modello a comprendere meglio questi scenari intricati e fornire risposte accurate.
• Miglioramento delle prestazioni per compiti specifici: Per compiti difficili da descrivere attraverso un singolo prompt, come il trasferimento di stile nella generazione di testo o la generazione di testo su argomenti specifici, il fine-tuning può migliorare significativamente le prestazioni del modello.

Attraverso questi casi, possiamo vedere che il fine-tuning consente ai modelli di adattarsi meglio a scenari di applicazione specifici, fornendo servizi più accurati e personalizzati.

2. Quando Utilizzare il Fine-tuning

2.1. Analisi dei Requisiti del Compito

Il fine-tuning è una strategia impiegata quando si determina che i modelli generali esistenti non possono soddisfare requisiti specifici. Il fine-tuning può essere necessario quando il compito presenta le seguenti caratteristiche:

• Requisiti specifici in termini di stile, tono, formato o altri aspetti qualitativi
• Necessità di migliorare l'affidabilità nella produzione di output desiderati
• Approcci specifici richiesti nel trattare numerosi casi dettagliati
• Competenze o compiti difficili da specificare chiaramente nei prompt

I passaggi per determinare la necessità di un fine-tuning includono generalmente:

1. Tentare "l'ingegneria del prompt", regolando il modo in cui vengono presentati i prompt di input per ottimizzare i risultati.
2. Analizzare l'efficacia dei modelli esistenti per determinare la necessità del fine-tuning.
3. Se la decisione di fare il fine-tuning è presa, preparare i dataset rilevanti per ulteriore addestramento.

2.2. Confronto tra Fine-tuning e Ingegneria del Prompt

Il fine-tuning e l'ingegneria del prompt sono due diverse strategie per migliorare le prestazioni del modello. L'ingegneria del prompt si riferisce a guidare il modello per generare la risposta attesa con prompt attentamente progettati, senza modificare il modello stesso. È spesso il primo passo nel cercare un miglioramento delle prestazioni, poiché ha un ciclo di feedback rapido e non richiede dati di addestramento.

Tuttavia, in alcuni casi, anche con prompt attentamente progettati, il modello potrebbe ancora faticare a ottenere i risultati attesi. In tali scenari, il fine-tuning diventa la scelta necessaria per migliorare le prestazioni del modello. Fornendo un gran numero di esempi per il modello da apprendere, il fine-tuning può ottenere risultati migliori su diversi compiti rispetto all'ingegneria del prompt da sola.

3. Modelli che Supportano il Fine-tuning

OpenAI fornisce una serie di modelli che supportano il fine-tuning, inclusi gpt-3.5-turbo-1106 (raccomandato), gpt-3.5-turbo-0613, babbage-002, davinci-002, e sperimentalmente accessibile gpt-4-0613. Questi modelli possono essere ulteriormente addestrati attraverso il fine-tuning per adattarsi ai requisiti specifici dell'utente.

Il fine-tuning è applicabile non solo ai nuovi set di dati, ma gli utenti possono anche continuare il fine-tuning su modelli che sono stati precedentemente addestrati. Questo è particolarmente utile quando si ottengono più dati e c'è la necessità di ottimizzare ulteriormente il modello senza ripetere i passaggi di addestramento precedenti.

Per la maggior parte degli utenti, gpt-3.5-turbo è la scelta preferita per i suoi risultati soddisfacenti e facilità d'uso. Considerando i continui miglioramenti e le esigenze specifiche degli utenti, OpenAI potrebbe continuare ad aggiornare ed espandere la gamma di modelli che supportano il fine-tuning.

4. Preparazione dei Dati di Addestramento

4.1. Formato del Dataset

Per eseguire il Fine-tuning, è necessario preparare un dataset che soddisfi i requisiti specificati. Tipicamente, questo dataset contiene una serie di input e i relativi output attesi. L'API di Fine-tuning di OpenAI supporta due principali formati di dati: il modello di dialogo e semplici coppie domanda-risposta.

Il formato del dataset del Modello di Dialogo è comunemente usato per il modello gpt-3.5-turbo. Ogni esempio è organizzato sotto forma di conversazione, in cui ogni messaggio ha un ruolo, contenuto e un nome opzionale. La struttura dei dati di esempio è la seguente:

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Sei un assistente utile."},
    {"role": "user", "content": "Com'è il tempo oggi?"},
    {"role": "assistant", "content": "Il tempo oggi è sereno e adatto per uscire."}
  ]
}

Ogni caso deve essere formattato come un file con il formato JSON Lines (.jsonl), dove ogni riga rappresenta un esempio di addestramento, ad esempio:

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv è un chatbot fattuale che è anche sarcastico."}, {"role": "user", "content": "Qual è la capitale della Francia?"}, {"role": "assistant", "content": "Parigi, come se non lo sapessero già tutti."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv è un chatbot fattuale che è anche sarcastico."}, {"role": "user", "content": "Chi ha scritto 'Romeo e Giulietta'?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, solo un certo William Shakespeare. Mai sentito parlare di lui?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv è un chatbot fattuale che è anche sarcastico."}, {"role": "user", "content": "Quanto è distante la Luna dalla Terra?"}, {"role": "assistant", "content": "Circa 384.400 chilometri. Dà o prende qualcuno, come se avesse davvero importanza."]}

Il formato del dataset delle Semplici Coppie Domanda-Risposta è adatto ai modelli come babbage-002 e davinci-002. Il formato è più semplice, consistendo in una coppia di input e output. Un esempio è il seguente:

{
  "prompt": "Com'è il tempo oggi?",
  "completion": "Il tempo oggi è sereno e adatto per uscire."
}

Analogamente, ogni esempio di addestramento occupa una riga, ad esempio:

{"prompt": "<testo dell'input>", "completion": "<testo ideale generato>"}
{"prompt": "<testo dell'input>", "completion": "<testo ideale generato>"}
{"prompt": "<testo dell'input>", "completion": "<testo ideale generato>"}

Nella creazione dei dati di Fine-tuning, è importante considerare attentamente ciascuna istruzione o input fornito per garantire la coerenza tra gli esempi di addestramento e coprire il più possibile tutti gli scenari d'uso attesi.

4.2. Divisione dei Dati di Addestramento e Test

Dopo aver creato il dataset di Fine-tuning, è cruciale dividere correttamente il dataset in set di addestramento e test. Tipicamente, il dataset viene diviso in due parti, con la maggior parte utilizzata per addestrare il modello (di solito dal 70% al 90%) e la parte restante utilizzata per il testing (dal 10% al 30%). Questa suddivisione aiuta a validare le prestazioni del modello su dati non visti ed a valutarne rigorosamente le prestazioni.

La divisione del dataset può essere fatta manualmente o scrivendo del codice per effettuare la suddivisione, come verrà spiegato nelle sezioni successive su come valutare il modello utilizzando i dati del set di test.

5. Creazione del Modello Fine-tuned

5.1. Scelta del modello pre-addestrato

Prima di iniziare il processo di raffinamento, scegliere il modello pre-addestrato corretto è cruciale per garantire il successo del compito. Ecco alcuni suggerimenti per scegliere il modello pre-addestrato appropriato:

1. Tipo di compito: In base alla natura del tuo compito, come comprensione del linguaggio, generazione o risposta a domande specifiche di un dominio, scegli il modello che meglio si adatta a questi compiti. Ad esempio, il modello gpt-3.5-turbo è adatto per la maggior parte degli scenari in quanto bilancia prestazioni e facilità d'uso.

2. Volume dei dati: Se si dispone di meno dati di addestramento, è preferibile scegliere un modello più piccolo come babbage-002, in quanto richiede meno dati per l'ottimizzazione dei parametri.

3. Requisiti di prestazioni: Per scenari che richiedono un'elaborazione del compito più complessa e raffinata, considera di scegliere il modello più potente davinci-002.

4. Considerazioni sul costo: Diversi modelli hanno requisiti computazionali e di archiviazione diversi. Tipicamente, i modelli più grandi comportano costi più elevati. Bilancia in base al budget e ai requisiti di prestazioni.

5. Funzionalità sperimentali: Il modello gpt-4-0613 si trova attualmente nella fase sperimentale. Se desideri provare la tecnologia più recente e hai tolleranza per interfacce sperimentali, considera di richiedere l'accesso.

5.2. Processo di raffinamento

Il processo di raffinamento copre diverse fasi come la preparazione dei dati, il caricamento dei file, la creazione dei compiti di addestramento e il monitoraggio del progresso. Ecco una dettagliata suddivisione:

5.2.1. Preparazione dei dati

Prepara dati di addestramento e di test sufficienti in base al compito target e assicurati che il formato dei dati soddisfi i requisiti, come il formato JSON Lines (.jsonl). Consulta i capitoli precedenti per i dettagli del contenuto.

5.2.2. Caricamento dei dati

Carica i file dei dati di addestramento tramite l'API dei File di OpenAI, specificando lo scopo del file come fine-tune, come mostrato di seguito:

   curl https://api.openai.com/v1/files \
     -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
     -F purpose="fine-tune" \
     -F file="@mydata.jsonl"

Dopo aver caricato con successo, riceverai un ID file da utilizzare per i successivi compiti di addestramento del modello.

5.2.3. Creazione dei compiti di addestramento

Inizia i compiti di raffinamento utilizzando gli strumenti SDK o CLI di OpenAI, specificando i parametri richiesti e il modello. Ad esempio:

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

   client.fine_tuning.jobs.create(
     training_file="file-abc123", 
     model="gpt-3.5-turbo"
   )

Il parametro training_file specifica l'ID del file dei dati di addestramento, e il parametro model specifica il modello da utilizzare per l'addestramento.

5.2.4. Monitoraggio dei compiti di addestramento

Di seguito è illustrato come interrogare i risultati dell'addestramento utilizzando Python:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.list(limit=10)

client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id="ftjob-abc123", limit=10)

client.models.delete("ft:gpt-3.5-turbo:acemeco:suffix:abc123")

6. Regolazione dei parametri durante i processi di raffinamento

6.1 Comprensione e Regolazione degli Iperparametri

Gli iperparametri sono parametri impostati prima dell'addestramento del modello e di solito non possono essere appresi dai dati. Ecco alcuni iperparametri importanti:

• Numero di Epoche (n_epochs): Questo determina quante volte il tuo modello itererà attraverso l'intero set di dati. Troppo molte epoche possono portare all'overfitting, mentre troppo poche possono risultare nel modello che non impara in modo sufficiente.

• Tasso di Apprendimento (learning_rate_multiplier): Il tasso di apprendimento determina in che misura il modello aggiorna i suoi pesi in ogni iterazione. Un tasso di apprendimento troppo alto può causare instabilità nel processo di apprendimento, mentre un tasso troppo basso può rallentare il processo di apprendimento.

• Dimensione del Batch (batch_size): La dimensione del batch determina quanti esempi di addestramento vengono considerati in ciascun aggiornamento del modello. Una dimensione del batch più grande aiuta a stabilizzare l'addestramento ma può aumentare la pressione sulla memoria.

L'adattamento degli iperparametri richiede di solito sperimentazioni ripetute per trovare la combinazione ottimale dei parametri.

Esempio di avvio del compito di messa a punto con gli iperparametri:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file="file-abc123",
  model="gpt-3.5-turbo",
  hyperparameters={
    "n_epochs":2
  }
)

Il parametro hyperparameters è utilizzato per impostare gli iperparametri.

6.2 Iterazione e Metodi di Miglioramento del Modello

Dopo la messa a punto iniziale, potrebbe essere necessaria un'iterazione per ottimizzare ulteriormente le prestazioni del modello. Ecco alcune strategie di iterazione:

• Aumentare i Dati: Se il modello si comporta male su determinati tipi di input, prova ad aggiungere più esempi di quegli input.

• Riflettete sulla Qualità dei Dati: Verifica se i dati di addestramento contengono informazioni errate o ambigue. Questi problemi di qualità possono portare a prestazioni scadenti del modello.

• Bilanciare i Dati: Assicurati che i dati di addestramento abbiano diversità e equilibrio nelle categorie e negli stili.

• Regolare gli Iperparametri: Come già accennato, regolare il numero di epoche, il tasso di apprendimento e la dimensione del batch può influenzare significativamente le prestazioni del modello.

Attraverso questi metodi, puoi ottimizzare gradualmente il tuo modello messo a punto per ottenere le migliori prestazioni.

7. Valutazione e Utilizzo dei Modelli Messi a Punto

7.1 Valutazione dei Modelli Messi a Punto

Quando hai completato la messa a punto del modello, valutare le prestazioni del modello messo a punto è fondamentale. Ecco alcuni metodi di valutazione standard:

1. Confrontare Campioni: Utilizza i campioni di test preparati per chiamare separatamente il modello di base e il modello messo a punto, quindi confronta i risultati ottenuti per valutare l'efficacia del modello messo a punto.

2. Metriche Statistiche: Tieni traccia delle metriche come perdita e precisione durante il processo di messa a punto. La perdita dovrebbe diminuire durante l'addestramento, mentre la precisione dovrebbe aumentare.

3. Test A/B: Progetta esperimenti, suddividi il traffico ed esegui simultaneamente sia il modello di base che il modello messo a punto per osservare le differenze nelle prestazioni in un ambiente reale.

4. Feedback degli Utenti: Raccogli il feedback degli utenti sull'utilizzo del modello, specialmente per compiti di elaborazione del linguaggio naturale, dove la soddisfazione dell'utente è una misura critica delle prestazioni del modello.

7.2 Come Utilizzare i Modelli Messi a Punto

Utilizzare un modello messo a punto è molto semplice. Devi solo passare il nome del tuo modello messo a punto come parametro nella chiamata API. Ecco un esempio di codice per utilizzare un modello messo a punto:

Esempio in Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='La Tua Chiave API')

response = client.chat.completions.create(
  model="Nome del Modello",
  messages=[
    {"role": "sistema", "content": "Sei un assistente utile."},
    {"role": "utente", "content": "Ciao!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

Qui, sostituisci "Nome del Modello" con il nome specifico del tuo modello messo a punto, ad esempio "ft:nome modello:la tua organizzazione:il nome della tua messa a punto:id".

Capitolo 7: Migliori Pratiche per il Perfezionamento

Durante il processo di perfezionamento, possiamo seguire alcune migliori pratiche per migliorare ulteriormente le prestazioni del modello:

1. Qualità dei Dati: Assicurarsi di avere dati di addestramento di alta qualità e diversificati per evitare prestazioni scadenti del modello causate da dati inaccurati o singoli.

2. Distribuzione dei Dati: I dati di addestramento dovrebbero coprire tutti gli scenari di input possibili per garantire le prestazioni del modello in situazioni reali.

3. Iterazioni Incrementali: Aumentare gradualmente i dati di addestramento e osservare i cambiamenti nelle prestazioni del modello, anziché aggiungere una grande quantità di dati in una sola volta.

4. Taratura degli Iperparametri: Regolare gli iperparametri come il tasso di apprendimento, la dimensione del batch e il numero di iterazioni in base alle prestazioni del modello.

5. Miglioramento Continuo: Perfezionare un modello non è un processo unico. Iterazioni regolari per aggiornare il dataset e il modello possono migliorare continuamente l'efficacia del modello.

Problemi Comuni e Soluzioni:

• D: Cosa fare se il modello perfezionato non raggiunge i risultati attesi?

  • R: Controllare attentamente e migliorare la qualità e la diversità dei dati di addestramento e regolare la strategia di addestramento in base ai risultati dell'valutazione.

• D: Come gestire prestazioni scadenti del modello in scenari specifici?

  • R: Aumentare i campioni di addestramento per quel determinato scenario per potenziare la capacità di elaborazione del modello in quella particolare situazione.

• D: Come controllare i costi durante il processo di perfezionamento?

  • R: Stimare preventivamente il conteggio dei token e valutare i costi dei diversi modelli.

Integrando questi suggerimenti e strumenti, sarai in grado di massimizzare l'efficacia del perfezionamento del tuo modello e garantire che il processo di perfezionamento sia allineato alle tue aspettative e esigenze.