GPT Fine-tuning

1. Giới thiệu về Fine-tuning

1.1. Định nghĩa và Ưu điểm của việc Fine-tuning mô hình

Fine-tuning là một khái niệm trong học sâu, được áp dụng để tiếp tục huấn luyện dựa trên một mô hình được huấn luyện trước để thích nghi với các nhiệm vụ hoặc tập dữ liệu cụ thể. Các mô hình được huấn luyện trước đã được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu và đã học được các đặc trưng phong phú. Qua việc fine-tuning, hiệu suất của mô hình đối với các nhiệm vụ cụ thể có thể được cải thiện hơn dựa trên nền tảng này.

Các ưu điểm của fine-tuning so với việc huấn luyện mô hình từ đầu chủ yếu bao gồm:

Tiết kiệm Thời gian và Tài nguyên: Các mô hình được huấn luyện trước loại bỏ thời gian và tài nguyên tính toán cần thiết để huấn luyện mô hình từ đầu, đặc biệt là quan trọng đối với các mô hình lớn và nhiệm vụ phức tạp.
Hiệu quả với Dữ liệu: Fine-tuning thường chỉ yêu cầu lượng dữ liệu gắn nhãn tương đối ít để đạt được kết quả tốt, đặc biệt là trong lĩnh vực có ít dữ liệu.
Chuyển giao học: Các mô hình đã được huấn luyện trước học từ các dữ liệu đa dạng, và fine-tuning có thể chuyển giao kiến thức này vào các nhiệm vụ cụ thể, cải thiện khả năng tổng quát.
Cải thiện Hiệu suất: Fine-tuning cho phép mô hình thích ứng tốt hơn với yêu cầu cụ thể của nhiệm vụ, giúp cải thiện chất lượng mô hình và giảm tỷ lệ lỗi.

Ví dụ, thông qua việc sử dụng API của OpenAI, người dùng có thể tinh chỉnh mô hình GPT để thu được kết quả chất lượng cao hơn trong khi tiết kiệm chi phí liên quan đến prompts dài và giảm độ trễ.

1.2. Các Ứng dụng Thực tế

Fine-tuning đã được chứng minh là rất hiệu quả trong các trường hợp thực tế khác nhau. Ví dụ:

Thiết lập Phong cách và Tính cách: Thông qua fine-tuning, các phản ứng của chatbots có thể được tùy chỉnh theo các phong cách hoặc tính cách cụ thể, như trang trọng, hài hước, hoặc phù hợp với ngôn ngữ của một ngành công nghiệp cụ thể.
Nâng cao Độ tin cậy: Trong các ứng dụng nhạy cảm như tư vấn y tế hoặc tư vấn pháp lý, fine-tuning có thể giảm thiểu hiểu lầm hoặc phản hồi không chính xác, do đó cải thiện tổng thể độ tin cậy.
Xử lý Prompt Phức tạp: Một số nhiệm vụ đòi hỏi xử lý đầu vào từ người dùng phức tạp, và fine-tuning có thể giúp mô hình hiểu rõ hơn những tình huống phức tạp này và cung cấp phản hồi chính xác.
Cải thiện Hiệu suất cho Các Nhiệm vụ Cụ thể: Đối với các nhiệm vụ khó mô tả thông qua một prompt duy nhất, như chuyển đổi phong cách trong sinh ra văn bản hoặc sinh ra văn bản trên các chủ đề cụ thể, fine-tuning có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình.

Thông qua những trường hợp này, chúng ta có thể thấy rằng fine-tuning cho phép các mô hình thích ứng tốt hơn với các kịch bản ứng dụng cụ thể, cung cấp dịch vụ chính xác và cá nhân hóa hơn.

2. Khi nào sử dụng Fine-tuning

2.1. Phân tích Yêu cầu Nhiệm vụ

Fine-tuning là một chiến lược được áp dụng khi xác định rằng các mô hình tổng quát hiện có không thể đáp ứng các yêu cầu cụ thể. Fine-tuning có thể cần thiết khi nhiệm vụ có những đặc điểm sau:

Yêu cầu đặc biệt về phong cách, tính cách, định dạng hoặc các khía cạnh chất lượng khác
Cần cải thiện độ tin cậy trong việc tạo ra các đầu ra mong muốn
Yêu cầu các cách tiếp cận cụ thể khi xử lý nhiều trường hợp chi tiết
Kỹ năng hoặc nhiệm vụ khó diễn giải rõ ràng trong các prompt

Các bước xác định nhu cầu sử dụng fine-tuning nói chung bao gồm:

Thử nghiệm "kỹ thuật prompt", điều chỉnh cách đầu vào được đưa ra để tối ưu hóa kết quả.
Phân tích hiệu quả của các mô hình hiện có để xác định sự cần thiết của việc fine-tuning.
Nếu quyết định fine-tuning, chuẩn bị tập dữ liệu liên quan để tiến hành huấn luyện thêm.

2.2. So sánh giữa Fine-tuning và Kỹ thuật Prompt

Fine-tuning và kỹ thuật prompt là hai chiến lược khác nhau để cải thiện hiệu suất của mô hình. Kỹ thuật prompt đề cập đến việc hướng dẫn mô hình tạo ra phản ứng mong muốn thông qua các prompt được thiết kế cẩn thận, mà không cần thay đổi mô hình chính. Đây thường là bước đầu tiên trong việc cải thiện hiệu suất, vì nó có chu kỳ phản hồi nhanh và không đòi hỏi tập dữ liệu huấn luyện.

Tuy nhiên, trong một số trường hợp, ngay cả với các prompt được thiết kế cẩn thận, mô hình vẫn có thể gặp khó khăn trong việc đạt được kết quả mong muốn. Trong những kịch bản như vậy, việc fine-tuning trở thành sự lựa chọn cần thiết để cải thiện hiệu suất của mô hình. Bằng cách cung cấp một lượng lớn các ví dụ để mô hình học, fine-tuning có thể đạt được kết quả tốt hơn trên các nhiệm vụ khác nhau so với việc áp dụng kỹ thuật prompt một mình.

3. Các mô hình hỗ trợ Fine-tuning

OpenAI cung cấp một loạt các mô hình hỗ trợ fine-tuning, bao gồm gpt-3.5-turbo-1106 (được khuyến nghị), gpt-3.5-turbo-0613, babbage-002, davinci-002, và mô hình có thể truy cập thử nghiệm là gpt-4-0613. Những mô hình này có thể được huấn luyện thêm thông qua việc fine-tuning để thích ứng với yêu cầu cụ thể của người dùng.

Fine-tuning không chỉ áp dụng cho các bộ dữ liệu mới mà người dùng cũng có thể tiếp tục fine-tuning trên các mô hình đã được huấn luyện trước đó. Điều này đặc biệt hữu ích khi có thêm dữ liệu và cần tối ưu hóa mô hình mà không cần lặp lại các bước huấn luyện trước đó.

Đối với phần lớn người dùng, gpt-3.5-turbo là lựa chọn ưu tiên nhờ vào kết quả đáng mừng và tính tiện dụng. Xét đến việc cải tiến liên tục và nhu cầu cụ thể của người dùng, OpenAI có thể tiếp tục cập nhật và mở rộng loạt các mô hình hỗ trợ fine-tuning.

4. Chuẩn bị Dữ liệu Huấn luyện

4.1. Định dạng Bộ dữ liệu

Để thực hiện Fine-tuning, bạn cần chuẩn bị một bộ dữ liệu phù hợp với yêu cầu định dạng. Thông thường, bộ dữ liệu này chứa một chuỗi các đầu vào và kết quả dự kiến tương ứng. API Fine-tuning của OpenAI hỗ trợ hai định dạng dữ liệu chính: mô hình đối thoại và cặp câu hỏi - câu trả lời đơn giản.

Định dạng bộ dữ liệu Mô hình Đối thoại thường được sử dụng cho mô hình gpt-3.5-turbo. Mỗi ví dụ được tổ chức dưới dạng một cuộc trò chuyện, trong đó mỗi tin nhắn có vai trò, nội dung, và tên tùy chọn. Cấu trúc dữ liệu ví dụ như sau:

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý hữu ích."},
    {"role": "user", "content": "Hôm nay thời tiết thế nào?"},
    {"role": "assistant", "content": "Thời tiết hôm nay đẹp và thích hợp để đi ra ngoài."}
  ]
}

Mỗi trường hợp phải được định dạng dưới dạng tệp với định dạng JSON Lines (.jsonl), trong đó mỗi dòng biểu thị một mẫu huấn luyện, ví dụ:

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv là một chatbot chân thực mà cũng hài hước."}, {"role": "user", "content": "Thủ đô của Pháp là gì?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, như thể ai cũng không biết rồi."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv là một chatbot chân thực mà cũng hài hước."}, {"role": "user", "content": "Ai đã viết 'Romeo và Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "Ồ, chỉ là một anh chàng tên là William Shakespeare. Nghe có vẻ quen không?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv là một chatbot chân thực mà cũng hài hước."}, {"role": "user", "content": "The Moon cách Trái Đất bao xa?"}, {"role": "assistant", "content": "Khoảng 384.400 kilomet. Chính xác hơn hoặc kém một chút cũng không quan trọng lắm."}]}

Định dạng bộ dữ liệu Cặp Câu hỏi - Câu trả lời Đơn giản phù hợp với các mô hình như babbage-002 và davinci-002. Định dạng này đơn giản hơn, bao gồm một cặp prompt và completion. Một ví dụ như sau:

{
  "prompt": "Hôm nay thời tiết thế nào?",
  "completion": "Thời tiết hôm nay đẹp và thích hợp để đi ra ngoài."
}

Tương tự, mỗi mẫu huấn luyện chiếm một dòng, ví dụ:

{"prompt": "<đoạn văn gợi ý>", "completion": "<đoạn văn sinh ra lý tưởng>"}
{"prompt": "<đoạn văn gợi ý>", "completion": "<đoạn văn sinh ra lý tưởng>"}
{"prompt": "<đoạn văn gợi ý>", "completion": "<đoạn văn sinh ra lý tưởng>"}

Khi tạo bộ dữ liệu Fine-tuning, cân nhắc mỗi hướng dẫn hoặc gợi ý được cung cấp một cách cẩn thận để đảm bảo tính nhất quán giữa các ví dụ huấn luyện và bao phủ tất cả các kịch bản sử dụng dự kiến một cách tối đa.

4.2. Phân chia Dữ liệu Huấn luyện và Kiểm thử

Sau khi tạo bộ dữ liệu Fine-tuning, quan trọng phải phân chia bộ dữ liệu thành hai phần một cách chính xác: phần lớn dùng để huấn luyện mô hình (thường là 70% đến 90%) và phần còn lại dùng cho kiểm thử (10% đến 30%). Việc phân chia này giúp kiểm chứng hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy và đánh giá mạnh mẽ hiệu suất của nó.

Phân chia bộ dữ liệu có thể được thực hiện thủ công hoặc bằng cách viết mã để phân chia, sẽ được giải thích trong các phần tiếp theo về cách đánh giá mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu kiểm thử.

5.1. Lựa Chọn Mô Hình Đã Được Đào Tạo Đúng

Trước khi bắt đầu quá trình điều chỉnh tinh chỉnh, việc lựa chọn mô hình đã được đào tạo đúng là rất quan trọng để đảm bảo thành công của nhiệm vụ. Dưới đây là một số gợi ý để lựa chọn mô hình đã được đào tạo phù hợp:

Loại Nhiệm Vụ: Dựa trên bản chất của nhiệm vụ của bạn, chẳng hạn như hiểu ngôn ngữ, tạo ra nội dung, hoặc trả lời câu hỏi cụ thể trong một lĩnh vực, hãy chọn mô hình phù hợp nhất với những nhiệm vụ này. Ví dụ, mô hình gpt-3.5-turbo thích hợp cho hầu hết các kịch bản vì nó cân bằng giữa hiệu suất và sự dễ sử dụng.
Dung Lượng Dữ Liệu: Nếu bạn có ít dữ liệu huấn luyện, bạn có thể lựa chọn một mô hình nhỏ hơn như babbage-002, vì nó yêu cầu ít dữ liệu hơn để điều chỉnh tham số.
Yêu Cầu Về Hiệu Suất: Đối với những tình huống yêu cầu xử lý nhiệm vụ phức tạp và tinh vi hơn, hãy xem xét chọn mô hình mạnh mẽ hơn như davinci-002.
Xem Xét Chi Phí: Các mô hình khác nhau có yêu cầu tính toán và lưu trữ khác nhau. Thông thường, các mô hình lớn tạo ra chi phí cao hơn. Cân nhắc theo ngân sách và yêu cầu về hiệu suất.
Các Tính Năng Thử Nghiệm: Mô hình gpt-4-0613 hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm. Nếu bạn muốn thử nghiệm công nghệ mới nhất và có sự dung thứ cho các giao diện thử nghiệm, hãy xem xét đăng ký truy cập.

5.2. Quá Trình Điều Chỉnh Tinh Chỉnh

Quá trình điều chỉnh tinh chỉnh bao gồm nhiều bước như chuẩn bị dữ liệu, tải lên tập tin, tạo các nhiệm vụ huấn luyện và theo dõi tiến độ. Dưới đây là một phân tích chi tiết:

5.2.1. Chuẩn Bị Dữ Liệu

Chuẩn bị đủ dữ liệu huấn luyện và kiểm tra dữ liệu tùy theo nhiệm vụ đích và đảm bảo rằng định dạng dữ liệu đáp ứng các yêu cầu, chẳng hạn như định dạng JSON Lines (.jsonl). Vui lòng tham khảo các chương trước để biết chi tiết nội dung.

5.2.2. Tải Lên Dữ Liệu

Tải lên tập tin dữ liệu huấn luyện qua Files API của OpenAI, chỉ định mục đích của tập tin là fine-tune, như dưới đây:

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

Khi tải lên thành công, bạn sẽ nhận được một ID tập tin để sử dụng cho các nhiệm vụ huấn luyện mô hình sau này.

5.2.3. Tạo Các Nhiệm Vụ Huấn Luyện

Bắt đầu các nhiệm vụ điều chỉnh tinh chỉnh bằng cách sử dụng SDK hoặc công cụ CLI của OpenAI, chỉ định các tham số cần thiết và mô hình. Ví dụ:

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

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

Tham số training_file chỉ định ID tập tin dữ liệu huấn luyện, và tham số model chỉ định mô hình sẽ được sử dụng cho việc huấn luyện.

5.2.4. Theo Dõi Các Nhiệm Vụ Huấn Luyện

Dưới đây là cách truy vấn kết quả huấn luyện bằng 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. Điều Chỉnh Tham Số Trong Quá Trình Tinh Chỉnh Fine-tuning

6.1 Hiểu và Điều Chỉnh Siêu Tham Số

Siêu tham số là các tham số được thiết lập trước khi huấn luyện mô hình, và thông thường chúng không thể được học từ dữ liệu. Dưới đây là một số siêu tham số quan trọng:

Số lượng Epochs (n_epochs): Điều này xác định mô hình của bạn sẽ lặp lại toàn bộ tập dữ liệu bao nhiêu lần. Quá nhiều epochs có thể dẫn đến overfitting, trong khi quá ít có thể dẫn đến mô hình không học đủ.
Tỷ lệ Học (learning_rate_multiplier): Tỷ lệ học xác định mức độ mà mô hình cập nhật trọng số của nó trong mỗi lần lặp. Một tỷ lệ học quá cao có thể gây không ổn định trong quá trình học, trong khi tỷ lệ quá thấp có thể làm chậm quá trình học.
Kích Thước Batch (batch_size): Kích thước batch xác định bao nhiêu ví dụ huấn luyện được xem xét trong mỗi lần cập nhật mô hình. Kích thước batch lớn giúp ổn định quá trình huấn luyện nhưng có thể tăng áp lực về bộ nhớ.

Việc điều chỉnh siêu tham số thường đòi hỏi thực nghiệm lặp lại để tìm ra sự kết hợp tham số tối ưu.

Ví dụ về khởi tạo nhiệm vụ điều chỉnh tinh chỉnh với siêu tham số:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

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

Tham số siêu tham số được sử dụng để thiết lập các siêu tham số.

6.2 Phương Pháp Lặp và Cải Thiện Mô Hình

Sau quá trình tinh chỉnh ban đầu, có thể cần phải lặp lại để tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Dưới đây là một số chiến lược lặp lại:

Tăng Dữ Liệu: Nếu mô hình hoạt động kém trên một số loại đầu vào, hãy thử thêm nhiều ví dụ hơn của những đầu vào đó.
Xem Xét Chất Lượng Dữ Liệu: Kiểm tra xem dữ liệu huấn luyện có chứa thông tin không chính xác hoặc mơ hồ không. Những vấn đề về chất lượng này có thể dẫn đến hiệu suất mô hình kém.
Cân Bằng Dữ Liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu huấn luyện có sự đa dạng và cân bằng về các danh mục và kiểu dáng.
Điều Chỉnh Siêu Tham Số: Như đã đề cập trước, việc điều chỉnh số lượng epochs, tỷ lệ học và kích thước batch có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của mô hình.

Thông qua những phương pháp này, bạn có thể dần dần tối ưu hóa mô hình tinh chỉnh của mình để đạt được hiệu suất tốt nhất.

7. Đánh Giá và Sử Dụng Mô Hình Tinh Chỉnh

7.1 Đánh Giá Mô hình Tinh Chỉnh

Khi chúng ta đã hoàn tất quá trình tinh chỉnh mô hình, việc đánh giá hiệu suất của mô hình tinh chỉnh là rất quan trọng. Dưới đây là một số phương pháp đánh giá tiêu chuẩn:

So Sánh Mẫu: Sử dụng các mẫu kiểm tra đã chuẩn bị để gọi riêng mô hình cơ bản và mô hình tinh chỉnh, sau đó so sánh kết quả đầu ra để đánh giá hiệu quả của mô hình tinh chỉnh.
Thống Kê: Theo dõi các chỉ số như giảm mất mát và độ chính xác trong quá trình tinh chỉnh. Mất mát nên giảm trong quá trình huấn luyện, trong khi độ chính xác nên tăng.
A/B Testing: Thiết kế thử nghiệm, chia lưu lượng và chạy cả mô hình cơ bản và mô hình tinh chỉnh đồng thời để quan sát sự khác biệt về hiệu suất trong môi trường thực tế.
Phản Hồi Người Dùng: Thu thập phản hồi từ người dùng về việc sử dụng mô hình, đặc biệt là đối với nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi sự hài lòng của người dùng là một chỉ số quan trọng của hiệu suất mô hình.

7.2 Cách Sử Dụng Mô Hình Tinh Chỉnh

Việc sử dụng một mô hình tinh chỉnh rất đơn giản. Bạn chỉ cần truyền tên của mô hình tinh chỉnh của bạn như một tham số trong cuộc gọi API. Dưới đây là một đoạn mã mẫu để sử dụng một mô hình tinh chỉnh:

Ví dụ Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='API Key của bạn')

response = client.chat.completions.create(
  model="Tên mô hình",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý hữu ích."},
    {"role": "user", "content": "Xin chào!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

Ở đây, thay thế "Tên Mô hình" bằng tên cụ thể của mô hình tinh chỉnh của bạn, ví dụ: "ft:tên mô hình:tổ chức của bạn:tên tinh chỉnh của bạn:ID".

Chương 7: Thực Tiễn Tốt Nhất Cho Việc Điều Chỉnh Tinh Lọc

Trong quá trình điều chỉnh tinh lọc, chúng ta có thể tuân theo một số thực tiễn tốt nhất để cải thiện hiệu suất của mô hình:

Chất lượng Dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu huấn luyện chất lượng cao và đa dạng để tránh hiệu suất mô hình kém do dữ liệu không chính xác hoặc đơn điệu.
Phân Phối Dữ Liệu: Dữ liệu huấn luyện nên bao gồm tất cả các tình huống đầu vào có thể để đảm bảo hiệu suất của mô hình trong các tình huống thực tế.
Cải Tiến Theo Bước: Tăng dần dữ liệu huấn luyện và quan sát sự thay đổi trong hiệu suất mô hình, thay vì thêm một lượng lớn dữ liệu cùng một lúc.
Điều Chỉnh Siêu Tham Số: Điều chỉnh siêu tham số như tốc độ học, kích thước batch và số lần lặp dựa trên hiệu suất của mô hình.
Cải Thiện Liên Tục: Điều chỉnh tinh lọc mô hình không phải là quá trình một lần. Các lần cải tiến định kỳ để cập nhật bộ dữ liệu và mô hình có thể liên tục cải thiện hiệu suất của mô hình.

Các Vấn Đề Phổ Biến và Giải Pháp:

Q: Phải làm gì nếu mô hình điều chỉnh tinh lọc không đạt được kết quả mong đợi?
- A: Kiểm tra cẩn thận và cải thiện chất lượng và đa dạng của dữ liệu huấn luyện, và điều chỉnh chiến lược huấn luyện dựa trên kết quả đánh giá.
Q: Làm thế nào để xử lý hiệu suất mô hình kém trong các tình huống cụ thể?
- A: Tăng số mẫu huấn luyện cho tình huống đó để tăng khả năng xử lý của mô hình trong tình huống cụ thể đó.
Q: Làm thế nào để kiểm soát chi phí trong quá trình điều chỉnh tinh lọc?
- A: Ước lượng số lượng token trước và đánh giá chi phí của các mô hình khác nhau.

Bằng cách tích hợp các đề xuất và công cụ này, bạn sẽ có thể tối đa hóa hiệu quả của quá trình điều chỉnh tinh lọc mô hình và đảm bảo rằng quá trình điều chỉnh tinh lọc phù hợp với mong đợi và nhu cầu của bạn.