Fein-Tuning GPT

1. Введение в дообучение

1.1. Определение и преимущества дообучения модели

Дообучение - это концепция в глубоком обучении, которая относится к процессу продолжения обучения на основе предварительно обученной модели для адаптации к конкретным задачам или наборам данных. Предварительно обученные модели были обучены на огромных объемах данных и усвоили богатые представления признаков. Через дообучение можно дополнительно улучшить производительность модели для конкретных задач на этой основе.

Преимущества дообучения по сравнению с обучением моделей с нуля в основном включают:

Экономия времени и ресурсов: Предварительно обученные модели устраняют необходимость во времени и вычислительных ресурсах, требующихся для обучения моделей с нуля, особенно это значимо для больших моделей и сложных задач.
Эффективность использования данных: Для достижения хороших результатов обычно требуется относительно меньше размеченных данных, особенно в областях с недостаточными данными.
Перенос обучения: Предварительно обученные модели учатся на разнообразных данных, и дообучение может передать эти знания для конкретных задач, улучшая их обобщающую способность.
Улучшение производительности: Дообучение позволяет модели лучше адаптироваться к конкретным требованиям задачи, помогая улучшить качество модели и снизить уровень ошибок.

Например, используя API OpenAI, пользователи могут настраивать модель GPT через дообучение для получения результатов более высокого качества, экономия затрат на длинные приглашения и снижение задержки.

1.2. Практические примеры применения

Дообучение доказало свою высокую эффективность в различных практических сценариях. Например:

Настройка стилей и тона: Через дообучение ответы чат-ботов могут быть адаптированы к конкретным стилям или тональностям, таким как официальный, юмористический или соответствующий языку определенной отрасли.
Повышение надежности: В чувствительных приложениях, таких как медицинские консультации или юридические консультации, дообучение может уменьшить недопонимания или неточные ответы, тем самым повышая общую надежность.
Работа с комплексными запросами: Некоторые задачи требуют обработки сложных пользовательских вводов, и дообучение помогает модели лучше понимать эти сложные сценарии и предоставлять точные ответы.
Улучшение производительности для конкретных задач: Для задач, которые сложно описать через одно приглашение, таких как перенос стиля в генерации текста или генерация текста на конкретные темы, дообучение может значительно улучшить производительность модели.

Через эти примеры мы видим, что дообучение позволяет моделям лучше адаптироваться к конкретным сценариям применения, предоставляя более точные и персонализированные услуги.

2. Когда использовать дообучение

2.1. Анализ требований задачи

Дообучение - это стратегия, используемая при определении того, что существующие общие модели не могут удовлетворить конкретным требованиям. Дообучение может потребоваться, когда задача обладает следующими характеристиками:

Специальные требования в отношении стиля, тона, формата или других качественных аспектов
Необходимость повышения надежности в производстве желаемых результатов
Требуются специфические подходы при работе с многочисленными деталями
Навыки или задачи, которые сложно четко описать в приглашениях

Шаги для определения необходимости дообучения обычно включают:

Попытку "инженерии приглашений", корректировка способа представления вводных приглашений для оптимизации результатов.
Анализ эффективности существующих моделей для определения необходимости дообучения.
При принятии решения о дообучение подготовка соответствующих наборов данных для дальнейшего обучения.

2.2. Сравнение между дообучением и инженерией приглашений

Дообучение и инженерия приглашений - это две разные стратегии для улучшения производительности модели. Инженерия приглашений относится к направлению модели для генерации ожидаемого ответа с тщательно разработанными приглашениями, без изменения самой модели. Это часто первый шаг в поиске улучшения производительности, поскольку у нее есть быстрый цикл обратной связи и не требует обучающих данных.

Однако в некоторых случаях, даже с тщательно разработанными приглашениями, модель может все равно испытывать затруднения в достижении ожидаемых результатов. В таких сценариях дообучение становится необходимым выбором для улучшения производительности модели. Предоставляя большое количество примеров для изучения моделью, дообучение может достичь лучших результатов на различных задачах по сравнению только с инженерией приглашений.

3. Модели поддерживающие донастройку

OpenAI предоставляет ряд моделей, поддерживающих донастройку, включая gpt-3.5-turbo-1106 (рекомендуется), gpt-3.5-turbo-0613, babbage-002, davinci-002, а также экспериментально доступную gpt-4-0613. Эти модели могут быть дополнительно обучены с помощью донастройки для адаптации к конкретным потребностям пользователей.

Донастройка применима не только к новым наборам данных, но и пользователи могут продолжать донастройку моделей, которые были ранее донастроены. Это особенно полезно, когда поступают новые данные и необходимо дальнейшее оптимизировать модель без повторения предыдущих этапов обучения.

Для большинства пользователей gpt-3.5-turbo является предпочтительным выбором из-за удовлетворительных результатов и простоты использования. Учитывая непрерывные улучшения и конкретные потребности пользователей, OpenAI может продолжать обновлять и расширять выбор моделей, поддерживающих донастройку.

4. Подготовка обучающих данных

4.1. Формат данных

Для выполнения донастройки необходимо подготовить набор данных, соответствующий определенным требованиям формата. Обычно этот набор данных содержит серию входов и соответствующих им ожидаемых выходов. API донастройки OpenAI поддерживает два основных формата данных: диалоговую модель и простые вопрос-ответ.

Формат набора данных Диалоговая модель часто используется для модели gpt-3.5-turbo. Каждый пример организован в виде разговора, где каждое сообщение имеет роль, содержание и опциональное имя. Структура данных примера выглядит следующим образом:

{
  "messages": [
    {"role": "система", "content": "Ты - полезный помощник."},
    {"role": "пользователь", "content": "Какая сегодня погода?"},
    {"role": "помощник", "content": "Сегодня погода ясная и подходит для прогулок."}
  ]
}

Каждый случай должен быть отформатирован как файл в формате JSON Lines (.jsonl), где каждая строка представляет обучающий пример, например:

{"messages": [{"role": "система", "content": "Марв - фактический чат-бот, который также саркастичен."}, {"role": "пользователь", "content": "Какая столица Франции?"}, {"role": "помощник", "content": "Париж, как будто все об этом не знают."}]}
{"messages": [{"role": "система", "content": "Марв - фактический чат-бот, который также саркастичен."}, {"role": "пользователь", "content": "Кто написал 'Ромео и Джульетта'?"}, {"role": "помощник", "content": "О, просто какой-то парень по имени Уильям Шекспир. Когда-нибудь о нем слышали?"}]}
{"messages": [{"role": "система", "content": "Марв - фактический чат-бот, который также саркастичен."}, {"role": "пользователь", "content": "Как далеко Луна от Земли?"}, {"role": "помощник", "content": "Примерно 384 400 километров. Плюс-минус немного, как будто это действительно имеет значение."}]}

Формат набора данных Простые вопрос-ответ подходит для моделей как babbage-002 и davinci-002. Формат проще, состоящий из пары prompt и completion. Пример выглядит следующим образом:

{
  "prompt": "Какая сегодня погода?",
  "completion": "Сегодня погода ясная и подходит для прогулок."
}

Аналогично, каждый обучающий пример занимает одну строку:

{"prompt": "<текст запроса>", "completion": "<идеальный сгенерированный текст>"}
{"prompt": "<текст запроса>", "completion": "<идеальный сгенерированный текст>"}
{"prompt": "<текст запроса>", "completion": "<идеальный сгенерированный текст>"}

При создании данных для донастройки внимательно рассмотрите каждую инструкцию или запрос, чтобы обеспечить согласованность между обучающими примерами и охватить все ожидаемые сценарии использования как можно более полно.

4.2. Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

После создания набора данных для донастройки крайне важно правильно разделить набор данных на обучающие и тестовые наборы. Обычно набор данных делится на две части, большая часть используется для обучения модели (обычно 70% - 90%), а оставшаяся часть используется для тестирования (10% - 30%). Это разделение помогает проверить производительность модели на невидимых данных и тщательно оценить ее работу.

Разделение набора данных можно выполнить вручную или написав код для разделения, о чем будет рассказано в последующих разделах о том, как оценить модель с использованием тестового набора данных.

5. Создание донастроенной модели

5.1. Выбор подходящей готовой модели

Перед началом процесса донастройки выбор правильной готовой модели имеет решающее значение для успешного выполнения задачи. Вот несколько рекомендаций по выбору подходящей готовой модели:

Тип задачи: Исходя из характера вашей задачи, такой как понимание языка, генерация или ответы на вопросы в специфической области, выберите модель, которая лучше всего подходит для этих задач. Например, модель gpt-3.5-turbo подходит для большинства сценариев, так как она обеспечивает баланс производительности и простоты использования.
Объем данных: Если у вас относительно меньше данных для обучения, вы можете предпочесть выбрать более компактную модель, такую как babbage-002, так как для настройки параметров требуется меньше данных.
Требования к производительности: Для сценариев, требующих более сложной и детализированной обработки задач, рассмотрите выбор более мощной модели davinci-002.
Учет затрат: Различные модели имеют различные вычислительные и хранилищные требования. Обычно большие модели вызывают более высокие затраты. Найдите баланс в соответствии с бюджетом и требованиями к производительности.
Экспериментальные функции: Модель gpt-4-0613 в настоящее время находится в экспериментальной стадии. Если вы хотите попробовать новейшую технологию и имеете терпимость к экспериментальным интерфейсам, рассмотрите возможность получения доступа.

5.2. Процесс донастройки

Процесс донастройки включает несколько этапов, таких как подготовка данных, загрузка файлов, создание задач обучения и отслеживание прогресса. Вот подробное описание:

5.2.1. Подготовка данных

Подготовьте достаточное количество обучающих и тестовых данных в соответствии с целевой задачей и убедитесь, что формат данных соответствует требованиям, таким как формат JSON Lines (.jsonl). Пожалуйста, обратитесь к предыдущим главам для подробностей.

5.2.2. Загрузка данных

Загрузите файлы обучающих данных через API Files OpenAI, указав цель файла как fine-tune, как показано ниже:

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

После успешной загрузки вы получите идентификатор файла, который будет использоваться для последующих задач обучения модели.

5.2.3. Создание задач обучения

Инициируйте задачи донастройки с использованием SDK или инструментов командной строки OpenAI, указав необходимые параметры и модель. Например:

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

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

Параметр training_file указывает идентификатор файла обучающих данных, а параметр model указывает модель, которая будет использоваться для обучения.

5.2.4. Отслеживание задач обучения

Ниже приведен пример запроса результатов обучения с использованием 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")

6.1 Понимание и настройка гиперпараметров

Гиперпараметры - это параметры, установленные перед обучением модели, и обычно они не могут быть извлечены из данных. Вот несколько важных гиперпараметров:

Количество эпох (n_epochs): Определяет, сколько раз ваша модель будет проходить через весь набор данных. Слишком много эпох может привести к переобучению, в то время как слишком мало может привести к недостаточному обучению модели.
Скорость обучения (learning_rate_multiplier): Определяет степень, до которой модель обновляет свои веса на каждой итерации. Слишком высокая скорость обучения может вызвать нестабильность в процессе обучения, в то время как слишком низкая скорость может замедлить процесс обучения.
Размер пакета (batch_size): Определяет, сколько образцов обучения учитывается при обновлении модели. Больший размер пакета помогает стабилизировать обучение, но может увеличить давление на память.

Настройка гиперпараметров обычно требует многократных экспериментов для нахождения оптимальной комбинации параметров.

Пример задания задачи тонкой настройки с гиперпараметрами:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

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

Параметр гиперпараметров используется для установки гиперпараметров.

6.2 Итерация и методы улучшения модели

После начальной тонкой настройки может потребоваться итерация для дальнейшей оптимизации производительности модели. Вот некоторые стратегии итерации:

Увеличение данных: Если модель плохо справляется с определенными типами входных данных, попробуйте добавить больше примеров этих входных данных.
Анализ качества данных: Проверьте, содержит ли обучающие данные некорректную или неоднозначную информацию. Эти проблемы качества могут привести к плохой производительности модели.
Баланс данных: Обеспечьте разнообразие и баланс в категориях и стилях обучающих данных.
Настройка гиперпараметров: Как уже упоминалось, настройка количества эпох, скорости обучения и размера пакета может значительно влиять на производительность модели.

С помощью этих методов вы можете постепенно оптимизировать свою тонко настроенную модель для достижения лучшей производительности.

7. Оценка и использование тонко настроенных моделей

7.1 Оценка тонко настроенных моделей

Когда мы завершили тонкую настройку модели, оценка производительности тонко настроенной модели имеет ключевое значение. Вот некоторые стандартные методы оценки:

Сравнение образцов: Используйте подготовленные тестовые образцы для отдельного вызова базовой модели и тонко настроенной модели, затем сравните результаты вывода для оценки эффективности тонко настроенной модели.
Статистические метрики: Отслеживайте метрики, такие как потери и точность, во время процесса тонкой настройки. Потери должны уменьшаться во время обучения, а точность должна увеличиваться.
A/B-тестирование: Создавайте эксперименты, разделяйте трафик и одновременно запускайте как базовую модель, так и тонко настроенную модель, чтобы наблюдать различия в производительности в реальной среде.
Обратная связь пользователей: Собирайте обратную связь пользователей при использовании модели, особенно для задач обработки естественного языка, где удовлетворенность пользователей является критическим показателем производительности модели.

7.2 Как использовать тонко настроенные модели

Использование тонко настроенной модели очень просто. Вам просто нужно передать имя своей тонко настроенной модели в качестве параметра при вызове API. Вот пример кода для использования тонко настроенной модели:

Пример на Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='Your API Key')

response = client.chat.completions.create(
  model="Имя модели",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "Hello!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

Здесь замените "Имя модели" конкретным именем вашей тонко настроенной модели, например, "ft:имя модели:ваша организация:имя вашей настройки:идентификатор".

Глава 7: Лучшие практики по настройке

Во время процесса настройки мы можем следовать некоторым лучшим практикам, чтобы дополнительно улучшить производительность модели:

Качество данных: Обеспечьте высококачественные и разнообразные тренировочные данные, чтобы избежать плохой производительности модели из-за неточных или единичных данных.
Распределение данных: Тренировочные данные должны охватывать все возможные сценарии ввода, чтобы гарантировать производительность модели в реальных ситуациях.
Инкрементальные итерации: Постепенно увеличивайте тренировочные данные и наблюдайте изменения в производительности модели, вместо добавления большого количества данных сразу.
Настройка гиперпараметров: Настройте гиперпараметры, такие как скорость обучения, размер пакета и количество итераций, основываясь на производительности модели.
Непрерывное улучшение: Настройка модели - это не одноразовый процесс. Регулярные итерации для обновления набора данных и модели могут непрерывно улучшать эффективность модели.

Общие проблемы и решения:

В: Что делать, если настроенная модель не достигает ожидаемых результатов?
- О: Внимательно проверьте и улучшите качество и разнообразие тренировочных данных, и корректируйте стратегию обучения на основе результатов оценки.
В: Как обрабатывать плохую производительность модели в конкретных сценариях?
- О: Увеличьте образцы обучения для этого сценария, чтобы усилить способность модели обработки в этой конкретной ситуации.
В: Как контролировать затраты во время процесса настройки?
- О: Заранее оцените количество токенов и оцените затраты различных моделей.

Интегрируя эти рекомендации и инструменты, вы сможете максимально увеличить эффективность настройки вашей модели и гарантировать, что процесс настройки соответствует вашим ожиданиям и потребностям.