GPT Tuning Feinschliff

1. Wprowadzenie do Dostrojenia

1.1. Definicja i Zalety Dostrojenia Modelu

Dostrojenie to pojęcie związane z głębokim uczeniem, które odnosi się do procesu kontynuowania szkolenia na podstawie wcześniej przeszkolonego modelu, aby dostosować go do konkretnych zadań lub zbiorów danych. Wcześniej przeszkolone modele zostały przeszkolone na ogromnych ilościach danych i nauczyły się bogatych reprezentacji cech. Poprzez dostrojenie wydajność modelu dla konkretnych zadań może zostać dalsze poprawiona na tej podstawie.

Zalety dostrojenia w porównaniu do szkolenia modeli od podstaw obejmują głównie:

Oszczędność Czasu i Zasobów: Wcześniej przeszkolone modele eliminują czas i zasoby obliczeniowe wymagane do szkolenia modeli od zera, co jest szczególnie istotne dla dużych modeli i złożonych zadań.
Efektywność Danych: Dostrojenie zazwyczaj wymaga relatywnie mniej oznakowanych danych, aby osiągnąć dobre wyniki, zwłaszcza w dziedzinach o ograniczonej dostępności danych.
Uczenie Transferowe: Wcześniej przeszkolone modele uczą się na różnorodnych danych, a poprzez dostrojenie można przenieść tę wiedzę na konkretne zadania, poprawiając zdolność uogólnienia.
Poprawa Wydajności: Dostrojenie pozwala modelowi lepiej dostosować się do konkretnych wymagań zadania, pomagając w poprawie jakości modelu i zmniejszeniu wskaźników błędów.

Na przykład, korzystając z interfejsu API OpenAI, użytkownicy mogą dostosować model GPT poprzez dostrojenie, aby uzyskać wyniki wysokiej jakości, oszczędzając koszty związane z długimi zapytaniami i redukując opóźnienia.

1.2. Praktyczne Przykłady Zastosowań

Dostrojenie okazało się być bardzo skuteczne w różnych praktycznych scenariuszach. Na przykład:

Kształtowanie Stylów i Tonów: Poprzez dostrojenie odpowiedzi chatbotów można dostosować do konkretnych stylów lub tonów, takich jak formalny, humorystyczny, lub związany z językiem konkretnej branży.
Zwiększanie Niezawodności: W wrażliwych zastosowaniach, takich jak konsultacje medyczne czy porady prawne, dostrojenie może zmniejszyć nieporozumienia lub niepoprawne odpowiedzi, poprawiając ogólną niezawodność.
Obsługa Złożonych Zapytań: Niektóre zadania wymagają przetwarzania złożonych wejść użytkownika, a dostrojenie może pomóc modelowi lepiej zrozumieć te skomplikowane scenariusze i dostarczać dokładne odpowiedzi.
Poprawa Wydajności dla Konkretnych Zadań: Dla zadań, które są trudne do opisania poprzez pojedyncze zapytanie, takie jak transfer stylu w generowaniu tekstu czy generowanie tekstu na określone tematy, dostrojenie może znacząco poprawić wydajność modelu.

Poprzez te przypadki, widzimy, że dostrojenie umożliwia modelom lepsze dostosowanie do konkretnych scenariuszy aplikacyjnych, dostarczając bardziej dokładnych i spersonalizowanych usług.

2. Kiedy Używać Dostrojenia

2.1. Analiza Wymagań Zadania

Dostrojenie jest strategią stosowaną, gdy stwierdza się, że istniejące ogólne modele nie mogą spełnić konkretnych wymagań. Dostrojenie może być konieczne, gdy zadanie wykazuje następujące cechy:

Specjalne wymagania dotyczące stylu, tonu, formatu lub innych aspektów jakościowych
Potrzeba poprawy niezawodności w generowaniu oczekiwanych wyjść
Konieczność zastosowania konkretnych podejść przy rozpatrywaniu licznych szczegółowych przypadków
Umiejętności lub zadania trudne do jasnego określenia w zapytaniach

Kroki określenia potrzeby dostrojenia obejmują zazwyczaj:

Próby "inżynierii zapytań", dostosowanie sposobu prezentacji wejściowych zapytań w celu optymalizacji wyników.
Analizę skuteczności istniejących modeli w celu określenia konieczności dostrojenia.
Jeśli podejmie się decyzję o dostrojeniu, przygotowanie odpowiednich zbiorów danych do dalszego szkolenia.

2.2. Porównanie Pomiędzy Dostrojeniem a Inżynierią Zapytań

Dostrojenie i inżynieria zapytań są dwiema różnymi strategiami poprawy wydajności modelu. Inżynieria zapytań polega na prowadzeniu modelu do generowania oczekiwanej odpowiedzi poprzez starannie zaprojektowane zapytania, bez modyfikowania samego modelu. Jest to często pierwszy krok w poszukiwaniu poprawy wydajności, ponieważ ma szybki cykl informacji zwrotnej i nie wymaga danych szkoleniowych.

Jednak w pewnych przypadkach nawet przy starannie zaprojektowanych zapytaniach, model może nadal mieć trudności ze osiągnięciem oczekiwanych wyników. W takich scenariuszach dostrojenie staje się koniecznym wyborem do poprawy wydajności modelu. Poprzez dostarczenie dużej liczby przykładów do nauki przez model, dostrojenie może osiągnąć lepsze wyniki w różnych zadaniach w porównaniu tylko z inżynierią zapytań.

3. Modele wspomagające dostrojenie

OpenAI udostępnia szereg modeli wspierających dostrojenie, w tym gpt-3.5-turbo-1106 (zalecany), gpt-3.5-turbo-0613, babbage-002, davinci-002 oraz eksperymentalnie dostępny gpt-4-0613. Te modele mogą być dalej trenowane poprzez dostrojenie, aby dostosować się do konkretnych wymagań użytkownika.

Dostrojenie ma zastosowanie nie tylko do nowych zbiorów danych, ale użytkownicy mogą również kontynuować dostrojenie modeli, które zostały wcześniej dostrojone. Jest to szczególnie przydatne, gdy uzyskano więcej danych i konieczna jest dalsza optymalizacja modelu, bez powtarzania poprzednich kroków treningowych.

Dla większości użytkowników gpt-3.5-turbo jest preferowanym wyborem ze względu na satysfakcjonujące wyniki i łatwość użycia. Biorąc pod uwagę ciągłe usprawnienia i konkretne potrzeby użytkowników, OpenAI może kontynuować aktualizowanie i rozszerzanie gamy modeli wspierających dostrojenie.

4. Przygotowanie danych treningowych

4.1. Format zbioru danych

Do przeprowadzenia dostrojenia, należy przygotować zbiór danych spełniający określone wymagania formatu. Zazwyczaj zbiór ten zawiera serię wejść i ich odpowiadających oczekiwanych wyjść. Interfejs do dostrojenia API OpenAI obsługuje dwa główne formaty danych: model dialogowy i proste pary pytanie-odpowiedź.

Format zbioru danych Modelu dialogowego jest powszechnie używany dla modelu gpt-3.5-turbo. Każdy przykład jest zorganizowany w formie rozmowy, gdzie każda wiadomość ma rolę, zawartość i opcjonalną nazwę. Struktura danych przykładowych wygląda następująco:

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Jesteś pomocnym asystentem."},
    {"role": "user", "content": "Jaka jest dzisiaj pogoda?"},
    {"role": "assistant", "content": "Dzisiaj jest pogoda jest dobra, odpowiednia do wyjścia na zewnątrz."}
  ]
}

Każdy przypadek musi być sformatowany jako plik w formacie JSON Lines (.jsonl), gdzie każda linia reprezentuje przykład treningowy, na przykład:

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv to rzeczowy czatbot, który potrafi być sarkastyczny."}, {"role": "user", "content": "Jaka jest stolica Francji?"}, {"role": "assistant", "content": "Paryż, jakby wszyscy tego nie wiedzieli."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv to rzeczowy czatbot, który potrafi być sarkastyczny."}, {"role": "user", "content": "Kto napisał 'Romea i Julię'?"}, {"role": "assistant", "content": "Ach, jakiś gość o imieniu William Szekspir. Kiedykolwiek o nim słyszeliście?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv to rzeczowy czatbot, który potrafi być sarkastyczny."}, {"role": "user", "content": "Jak daleko jest Księżyc od Ziemi?"}, {"role": "assistant", "content": "Około 384 400 kilometrów. Plus minus kilka, jakby to naprawdę miało znaczenie."}]}

Format zbioru danych Proste pary pytanie-odpowiedź jest odpowiedni dla modeli takich jak babbage-002 i davinci-002. Format jest prostszy, składa się z pary prompt i completion. Przykład wygląda następująco:

{
  "prompt": "Jaka jest dzisiaj pogoda?",
  "completion": "Dzisiaj jest pogoda jest dobra, odpowiednia do wyjścia na zewnątrz."
}

Podobnie, każdy przykład treningowy zajmuje jedną linię, na przykład:

{"prompt": "<tekst zachęty>", "completion": "<idealnie wygenerowany tekst>"}
{"prompt": "<tekst zachęty>", "completion": "<idealnie wygenerowany tekst>"}
{"prompt": "<tekst zachęty>", "completion": "<idealnie wygenerowany tekst>"}

Tworząc dane do dostrojenia, należy starannie rozważyć każdą instrukcję lub zachętę, aby zapewnić spójność między przykładami treningowymi i pokryć wszystkie oczekiwane scenariusze użycia tak dokładnie, jak to możliwe.

4.2. Podział danych treningowych i testowych

Po stworzeniu zestawu danych do dostrojenia, niezmiernie istotne jest odpowiednie podzielenie zbioru danych na część treningową i testową. Zazwyczaj zbiór danych jest dzielony na dwie części, z większością danych użytych do treningu modelu (zwykle od 70% do 90%), a pozostałą częścią do testów (od 10% do 30%). Ten podział pomaga zweryfikować działanie modelu na niewidzianych wcześniej danych i rygorystycznie ocenić jego wydajność.

Podział zbioru danych można przeprowadzić ręcznie lub poprzez napisanie kodu do podziału, co zostanie wyjaśnione w kolejnych sekcjach na temat oceny modelu przy użyciu danych zbioru testowego.

5. Tworzenie dostrojonego modelu

5.1. Wybór odpowiedniego wstępnie nauczony modelu

Przed rozpoczęciem procesu dostrojenia, wybór odpowiedniego wstępnie nauczonego modelu ma kluczowe znaczenie dla sukcesu zadania. Oto kilka sugestii dotyczących wyboru odpowiedniego wstępnie nauczonego modelu:

Rodzaj zadania: W zależności od charakteru zadania, takiego jak zrozumienie języka, generowanie treści lub odpowiadanie na pytania związane z konkretną domeną, wybierz model najlepiej odpowiadający tym zadaniom. Na przykład model gpt-3.5-turbo nadaje się do większości scenariuszy, ponieważ równoważy wydajność i łatwość użycia.
Wielkość danych: Jeśli masz stosunkowo mniej danych treningowych, możesz woleć wybrać mniejszy model, tak jak babbage-002, ponieważ wymaga on mniejszej ilości danych do dostrojenia parametrów.
Wymagania wydajnościowe: Dla scenariuszy wymagających bardziej skomplikowanej i drobiazgowej obróbki zadań, rozważ wybór potężniejszego modelu davinci-002.
Rozważenia kosztów: Różne modele mają różne wymagania obliczeniowe i przechowywania. Zazwyczaj większe modele generują wyższe koszty. Zrównoważ według budżetu i wymagań wydajnościowych.
Funkcje eksperymentalne: Model gpt-4-0613 jest obecnie w fazie eksperymentalnej. Jeśli chcesz wypróbować najnowszą technologię i masz tolerancję dla interfejsów eksperymentalnych, rozważ ubieganie się o dostęp.

5.2. Proces dostrojenia

Proces dostrojenia obejmuje wiele kroków, takich jak przygotowanie danych, wysyłanie plików, tworzenie zadań treningowych i monitorowanie postępów. Oto szczegółowe rozłożenie:

5.2.1. Przygotowanie danych

Przygotuj wystarczającą ilość danych treningowych i testowych zgodnie z zadaniem docelowym oraz upewnij się, że format danych spełnia wymagania, takie jak format JSON Lines (.jsonl). Proszę odnieść się do wcześniejszych rozdziałów w celu uzyskania szczegółów dotyczących treści.

5.2.2. Wysyłanie danych

Załaduj pliki z danymi treningowymi za pomocą interfejsu API OpenAI, określając przeznaczenie pliku jako fine-tune, jak pokazano poniżej:

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

Po udanym przesłaniu otrzymasz identyfikator pliku, który zostanie użyty do kolejnych zadań szkoleniowych modelu.

5.2.3. Tworzenie zadań treningowych

Zainicjuj zadania dostrojenia za pomocą narzędzi SDK lub CLI OpenAI, określając wymagane parametry i model. Na przykład:

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

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

Parametr training_file określa identyfikator pliku z danymi treningowymi, a parametr model określa model, który ma zostać użyty do treningu.

5.2.4. Monitorowanie zadań treningowych

Poniżej przedstawiono, jak zapytać o wyniki treningu za pomocą Pythona:

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. Dostosowywanie parametrów podczas procesów dostrojenia

6.1 Zrozumienie i Dostosowanie Hiperparametrów

Hiperparametry to parametry ustawione przed treningiem modelu, i zazwyczaj nie da się ich nauczyć z danych. Oto kilka ważnych hiperparametrów:

Liczba Epok (n_epochs): Określa, ile razy model przeiteruje przez cały zbiór danych. Zbyt wiele epok może prowadzić do przeuczenia, podczas gdy zbyt mało może spowodować niewystarczające nauczenie modelu.
Współczynnik Szybkości Nauki (learning_rate_multiplier): Współczynnik nauki określa, w jakim stopniu model aktualizuje swoje wagi w każdej iteracji. Zbyt wysoki współczynnik nauki może powodować niestabilność w procesie uczenia, podczas gdy zbyt niski może spowolnić proces nauki.
Rozmiar Paczki (batch_size): Rozmiar paczki określa, ile przypadków treningowych jest brane pod uwagę w każdej aktualizacji modelu. Większy rozmiar paczki pomaga stabilizować trening, ale może zwiększyć presję na pamięć.

Dostosowywanie hiperparametrów zazwyczaj wymaga powtórnych eksperymentów, aby znaleźć optymalną kombinację parametrów.

Przykład inicjacji zadania dostrojenia hiperparametrów:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

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

Parametr hyperparameters jest używany do ustawiania hiperparametrów.

6.2 Metody Iteracji i Doskonalenia Modelu

Po pierwotnym dostrojeniu, może być konieczna iteracja w celu dalszej optymalizacji wydajności modelu. Oto kilka strategii iteracji:

Zwiększenie Danych: Jeśli model słabo sobie radzi z pewnymi typami wejść, spróbuj dodać więcej przykładów tych wejść.
Refleksja nad Jakością Danych: Sprawdź, czy dane treningowe zawierają błędne lub wieloznaczne informacje. Te problemy jakościowe mogą prowadzić do słabej wydajności modelu.
Równowaga Danych: Upewnij się, że dane treningowe posiadają różnorodność i równowagę w kategoriach i stylach.
Dostosowanie Hiperparametrów: Jak już wspomniano, dostosowanie liczby epok, współczynnika nauki i rozmiaru paczki może znacząco wpłynąć na wydajność modelu.

Dzięki tym metodom można stopniowo optymalizować dostrojony model, aby osiągnąć najlepszą wydajność.

7. Ocena i Używanie Dostrojonych Modeli

7.1 Ocena Dostrojonych Modeli

Po zakończeniu dostrojenia modelu, ocena wydajności dostrojonego modelu jest kluczowa. Oto kilka standardowych metod oceny:

Porównanie Próbek: Użyj przygotowanych próbek testowych, aby osobno wywołać model bazowy i dostrojony model, a następnie porównaj wyniki wyjściowe, aby ocenić skuteczność dostrojonego modelu.
Metryki Statystyczne: Śledź metryki takie jak straty i dokładność podczas procesu dostrojenia. Straty powinny maleć podczas treningu, podczas gdy dokładność powinna rosnąć.
Testy A/B: Projektuj eksperymenty, dziel ruch i równolegle uruchamiaj zarówno model bazowy, jak i dostrojony model, aby obserwować różnice wydajności w rzeczywistym środowisku.
Opinia Użytkownika: Zbieraj opinie użytkowników na temat korzystania z modelu, zwłaszcza w przypadku zadań przetwarzania języka naturalnego, gdzie zadowolenie użytkownika jest kluczowym miernikiem wydajności modelu.

7.2 Sposób Użycia Dostrojonych Modeli

Korzystanie z dostrojonego modelu jest bardzo proste. Wystarczy przekazać nazwę swojego dostrojonego modelu jako parametr w wywołaniu interfejsu API. Oto przykładowy kod użycia dostrojonego modelu:

Przykład w Pythonie

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='Twój klucz API')

response = client.chat.completions.create(
  model="Nazwa Modelu",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "Jesteś pomocnym asystentem."},
    {"role": "user", "content": "Cześć!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

Tutaj zastąp "Nazwa Modelu" konkretną nazwą swojego dostrojonego modelu, na przykład "ft:nazwa modelu:nazwa twojej organizacji:nazwa twojego dostrojania:id".

Rozdział 7: Najlepsze praktyki dostrojenia

Podczas procesu dostrojenia możemy zastosować kilka najlepszych praktyk, aby dalsze poprawić wydajność modelu:

Jakość danych: Zapewnij wysokiej jakości i zróżnicowane dane treningowe, aby uniknąć słabej wydajności modelu spowodowanej przez niedokładne lub pojedyncze dane.
Dystrybucja danych: Dane treningowe powinny obejmować wszystkie możliwe scenariusze wejściowe, aby zapewnić wydajność modelu w rzeczywistych sytuacjach.
Iteracje stopniowe: Stopniowo zwiększaj dane treningowe i obserwuj zmiany w wydajności modelu, zamiast dodawać dużą ilość danych naraz.
Dostrojenie hiperparametrów: Dostosuj hiperparametry, takie jak współczynnik uczenia, rozmiar partii i liczbę iteracji, w oparciu o wydajność modelu.
Ciągłe doskonalenie: Dostrojenie modelu to nie jednorazowy proces. Regularne iteracje w celu aktualizacji zbioru danych i modelu mogą ciągle poprawiać skuteczność modelu.

Typowe problemy i rozwiązania:

P: Co zrobić, jeśli dostrojony model nie osiąga oczekiwanych wyników?
- O: Dokładnie sprawdź i popraw jakość i zróżnicowanie danych treningowych oraz dostosuj strategię treningową na podstawie wyników ewaluacji.
P: Jak radzić sobie z niską wydajnością modelu w konkretnych scenariuszach?
- O: Zwiększ liczbę próbek treningowych dla danego scenariusza, aby wzmocnić zdolność modelu do przetwarzania w tej konkretnej sytuacji.
P: Jak kontrolować koszty podczas procesu dostrojenia?
- O: Wcześniej oszacuj liczbę tokenów i oceniaj koszty różnych modeli.

Poprzez zastosowanie tych sugestii i narzędzi, będziesz w stanie maksymalizować skuteczność dostrojenia modelu i zapewnić, że proces dostrojenia odpowiada Twoim oczekiwaniom i potrzebom.