Hai una grande idea per un'applicazione basata sull'intelligenza artificiale. Pensa alla messa a punto come insegnare un nuovo trucco a un modello di intelligenza artificiale pre-addestrato.
Certo, sa già molto dall'addestramento su enormi set di dati, ma è necessario adattarlo alle proprie esigenze. Ad esempio, se ne hai bisogno per rilevare anomalie nelle scansioni o per capire cosa significa realmente il feedback dei tuoi clienti.
È qui che entrano in gioco gli iperparametri. Pensa al modello linguistico di grandi dimensioni come alla tua ricetta di base e agli iperparametri come alle spezie che usi per dare alla tua applicazione il suo “sapore” unico.
In questo articolo esamineremo alcuni iperparametri di base e l'ottimizzazione del modello in generale.
Cos'è la messa a punto?
Immagina che qualcuno che è bravissimo a dipingere paesaggi decida di passare ai ritratti. Comprendono i fondamenti – teoria del colore, pennellata, prospettiva – ma ora devono adattare le proprie capacità per catturare espressioni ed emozioni.
La sfida è insegnare al modello il nuovo compito mantenendo intatte le sue competenze esistenti. Inoltre, non vuoi che diventi troppo “ossessionato” dai nuovi dati e perda il quadro generale. È qui che l'ottimizzazione degli iperparametri salva la situazione.
Messa a punto del LLM aiuta i LLM specializzarsi. Prende la loro vasta conoscenza e li addestra ad affrontare un compito specifico, utilizzando un set di dati molto più piccolo.
Perché gli iperparametri sono importanti nella messa a punto
Gli iperparametri sono ciò che separa i modelli “abbastanza buoni” da quelli veramente ottimi. Se li spingi troppo forte, il modello può adattarsi eccessivamente o perdere le soluzioni chiave. Se vai troppo piano, un modello potrebbe non raggiungere mai il suo pieno potenziale.
Pensa all'ottimizzazione degli iperparametri come a un tipo di flusso di lavoro di automazione aziendale. Stai parlando con il tuo modello; regoli, osservi e perfezioni finché non scatta.
7 iperparametri chiave da conoscere durante la messa a punto
Successo di precisione dipende dalla modifica di alcune impostazioni importanti. Potrebbe sembrare complesso, ma le impostazioni sono logiche.
1. Tasso di apprendimento
Controlla quanto il modello cambia la sua comprensione durante l'addestramento. Questo tipo di ottimizzazione degli iperparametri è fondamentale perché se tu come operatore…
- Se vai troppo veloce, il modello potrebbe saltare soluzioni migliori,
- Se vai troppo piano, potresti avere la sensazione di guardare la vernice asciugarsi o, peggio ancora, che si blocchi completamente.
Per la messa a punto, piccole e attente regolazioni (piuttosto come regolare il dimmer di una luce) di solito bastano. Qui vuoi trovare il giusto equilibrio tra precisione e risultati rapidi.
Il modo in cui determinerai il giusto mix dipende da quanto bene sta procedendo la messa a punto del modello. Dovrai controllare periodicamente per vedere come sta andando.
2. Dimensione del lotto
Questo è il numero di campioni di dati elaborati contemporaneamente dal modello. Quando utilizzi un ottimizzatore Hyper Tweaks, vuoi ottenere la dimensione giusta, perché…
- I lotti più grandi sono rapidi ma potrebbero sorvolare sui dettagli,
- I lotti più piccoli sono lenti ma accurati.
I lotti di medie dimensioni potrebbero essere l’opzione Riccioli d’oro – giusta. Ancora una volta, il modo migliore per trovare l’equilibrio è monitorare attentamente i risultati prima di passare alla fase successiva.
3. Epoche
Un'epoca è un'esecuzione completa del set di dati. I modelli pre-addestrati sanno già parecchio, quindi di solito non hanno bisogno di tante epoche quanto i modelli che iniziano da zero. Quante epoche sono giuste?
- Troppi e il modello potrebbe iniziare a memorizzare invece di apprendere (ciao, overfitting),
- Troppo pochi e potrebbe non apprendere abbastanza per essere utile.
4. Tasso di abbandono
Pensa a questo come forzare il modello a diventare creativo. A tale scopo, disattivare le parti casuali del modello durante l'addestramento. È un ottimo modo per evitare che il tuo modello dipenda eccessivamente da percorsi specifici e diventi pigro. Invece, incoraggia il LLM a utilizzare strategie di risoluzione dei problemi più diversificate.
Come puoi farlo bene? Il tasso di abbandono ottimale dipende da quanto è complicato il tuo set di dati. Una regola pratica generale è che dovresti abbinare il tasso di abbandono alla possibilità di valori anomali.
Pertanto, per uno strumento diagnostico medico, ha senso utilizzare un tasso di abbandono più elevato per migliorare l'accuratezza del modello. Se stai creando un software di traduzione, potresti voler ridurre leggermente la velocità per migliorare la velocità di addestramento.
5. Decadimento del peso
Ciò impedisce al modello di attaccarsi troppo a una qualsiasi caratteristica, il che aiuta a prevenire l'adattamento eccessivo. Consideratelo come un gentile promemoria per “mantenerlo semplice”.
6. Pianificazioni delle tariffe di apprendimento
Ciò regola il tasso di apprendimento nel tempo. Di solito, si inizia con aggiornamenti audaci e radicali per poi passare gradualmente alla modalità di messa a punto, un po' come iniziare con tratti ampi su una tela e perfezionare i dettagli in un secondo momento.
7. Strati di congelamento e scongelamento
I modelli pre-addestrati sono dotati di livelli di conoscenza. Congelare determinati livelli significa bloccare l'apprendimento esistente, mentre sbloccare altri consente loro di adattarsi al nuovo compito. Il blocco o lo sblocco dipende da quanto simili sono le attività vecchie e nuove.
Sfide comuni per la messa a punto
La regolazione fine sembra fantastica, ma non edulcoriamola: ci sono alcuni ostacoli che probabilmente incontrerai:
- Overfitting: i set di dati di piccole dimensioni rendono facile per i modelli diventare pigri e memorizzare invece di generalizzare. Puoi tenere sotto controllo questo comportamento utilizzando tecniche come l'arresto anticipato, il decadimento del peso e l'abbandono,
- Costi computazionali: testare gli iperparametri può sembrare come giocare a “Colpisci la talpa”. Richiede molto tempo e può richiedere un uso intensivo di risorse. Peggio ancora, è una specie di gioco d'ipotesi. Puoi utilizzare strumenti come Optuna o Ray Tune per automatizzare parte del lavoro duro.
- Ogni attività è diversa: non esiste un approccio valido per tutti. Una tecnica che funziona bene per un progetto potrebbe essere disastrosa per un altro. Avrai bisogno di sperimentare.
Suggerimenti per ottimizzare con successo i modelli di intelligenza artificiale
Tieni a mente questi suggerimenti:
- Inizia con le impostazioni predefinite: controlla le impostazioni consigliate per eventuali modelli pre-addestrati. Usateli come punto di partenza o come foglietto illustrativo,
- Considera la somiglianza delle attività: se la tua nuova attività è molto vicina all'originale, apporta piccole modifiche e congela la maggior parte dei livelli. Se si tratta di una svolta totale di 180 gradi, lascia che più livelli si adattino e utilizzino un tasso di apprendimento moderato,
- Tieni d'occhio le prestazioni di convalida: controlla le prestazioni del modello su un set di convalida separato per assicurarti che stia imparando a generalizzare e non solo a memorizzare i dati di addestramento.
- Inizia in piccolo: esegui un test con un set di dati più piccolo prima di eseguire l'intero modello attraverso l'addestramento. È un modo rapido per individuare gli errori prima che diventino una valanga.
Considerazioni finali
L'utilizzo degli iperparametri semplifica l'addestramento del modello. Dovrai passare attraverso alcuni tentativi ed errori, ma i risultati valgono lo sforzo. Quando lo fai bene, il modello eccelle nel suo compito invece di fare uno sforzo mediocre.
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
