بهینه‌سازی گما ۳: ملاحظات و کاربردها

جذابیت Fine-Tuning: فراتر از محدودیت‌های RAG

سیستم‌های RAG، اگرچه ارزشمند هستند، اما اغلب در درک کامل ظرافت‌ها و پیچیدگی‌های پایگاه‌های کد تخصصی یا مستندات داخلی با مشکل مواجه می‌شوند. اتکای آنها به بازیابی اطلاعات مرتبط از یک پیکره بزرگتر می‌تواند منجر به محدودیت‌هایی در درک الگوها و روابط خاص زمینه شود. از سوی دیگر، Fine-tuning این پتانسیل را ارائه می‌دهد که به یک مدل، درک عمیق‌تری از دامنه هدف بدهد و منجر به خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر شود.

فرآیند تطبیق کد برای Fine-tuning شامل تبدیل آن به یک فرمت مناسب است، معمولاً یک سری جفت ورودی-خروجی یا نمایش داده‌های ساختاریافته. تلاش مورد نیاز برای این تبدیل می‌تواند بسته به پیچیدگی و سازماندهی پایگاه کد متفاوت باشد. با این حال، چندین ابزار و تکنیک، از جمله کتابخانه‌های Hugging Face و اسکریپت‌های مثال، می‌توانند این فرآیند را به میزان قابل توجهی ساده کنند.

پیمایش چشم‌انداز Fine-Tuning: چالش‌ها و ملاحظات

در حالی که Fine-tuning نوید بزرگی می‌دهد، شناخت چالش‌ها و معاوضه‌های ذاتی بسیار مهم است:

• وابستگی به نسخه مدل: Fine-tuning شما را به یک نسخه خاص از یک مدل پایه گره می‌زند. ارتقاء به مدل‌های جدیدتر ممکن است نیاز به تکرار فرآیند Fine-tuning داشته باشد، که به طور بالقوه هزینه‌های زمانی و منابع اضافی را به همراه دارد.
• Fine-Tuning مداوم: با تکامل پایگاه کد زیربنایی، مدل Fine-tune شده ممکن است قدیمی شود. Fine-tuning مداوم، در حالی که ایده آل است، مجموعه پیچیدگی‌های عملیاتی خاص خود را ارائه می‌دهد.
• کیمیای Fine-Tuning: با وجود پیشرفت‌ها در این زمینه، Fine-tuning هنوز هم عنصری از هنر را حفظ می‌کند. دستیابی به نتایج بهینه اغلب نیاز به آزمایش و تنظیم دقیق پارامترها دارد.
• مدیریت چرخه حیات: جنبه‌های عملی مدیریت مدل‌های Fine-tune شده، از جمله به‌روزرسانی داده‌ها، نسخه‌بندی مدل و زیرساخت سرویس‌دهی، چالش‌های مهمی را به ویژه در سازمان‌های بزرگ ایجاد می‌کند.

Fine-Tuning در عمل: موارد استفاده در دنیای واقعی

با وجود این چالش‌ها، Fine-tuning کاربردهای موفقی در حوزه‌های مختلف پیدا کرده است:

• مدیریت دانش داخلی: سازمان‌های بزرگ از Fine-tuning برای بهبود پایگاه‌های دانش داخلی خود استفاده می‌کنند. با آموزش مدل‌ها بر روی کد اختصاصی، مستندات و گردش‌های کاری، آنها می‌توانند دستیارهای هوشمندی ایجاد کنند که زمینه خاص سازمان را درک می‌کنند.
• راهنمایی فرآیند پیش‌بینی‌کننده: در گردش‌های کاری پیچیده، مدل‌های Fine-tune شده می‌توانند مراحل بعدی یک فرآیند را پیش‌بینی کنند و کاربران را در انجام وظایف پیچیده راهنمایی کنند. به عنوان مثال، می‌توان نرم‌افزاری را توسعه داد تا بخش‌های مرتبط را در یک رابط کاربری (DOM) بر اساس فعالیت فعلی کاربر برجسته کند. Fine-tuning در چنین مواردی معمولاً شامل حجم زیادی از داده‌های JSON و DOM است.
• تکمیل و تولید کد: Fine-tuning، به ویژه تکنیک‌هایی مانند ‘fill in the middle’، می‌تواند به طور قابل توجهی قابلیت‌های تکمیل کد را در محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) بهبود بخشد. این فرآیند معمولاً شامل استخراج بخشی از کد از یک فایل و واگذاری وظیفه پیش‌بینی قطعه گمشده به هوش مصنوعی است.
• کاربردهای مالی، حقوقی و مراقبت‌های بهداشتی: صنایعی با الزامات سختگیرانه حفظ حریم خصوصی و دقت داده‌ها، به طور فزاینده‌ای Fine-tuning را اتخاذ می‌کنند. اینها شامل برنامه‌هایی مانند:
  • تجارت و تجزیه و تحلیل داده‌های real-time
  • تجزیه سرفصل‌ها و ایجاد سیگنال
  • تشخیص پزشکی و پردازش اسناد
• تقطیر مدل (Model Distillation): می‌توان از Fine-tuning برای تقطیر دانش یک مدل بزرگتر و قدرتمندتر به یک مدل کوچکتر و کارآمدتر استفاده کرد. این امر به ویژه برای استقرار مدل‌ها در دستگاه‌های با منابع محدود مفید است.
• یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) و بهینه‌سازی ترجیح مستقیم (DPO): سازمان‌هایی با داده‌های بازخورد کاربر گسترده می‌توانند از تکنیک‌های Fine-tuning مانند DPO برای همسو کردن مدل‌ها با ترجیحات کاربر استفاده کنند.
• مدل‌های زبان بینایی (VLMs): Fine-tuning در بهبود قابلیت‌های VLMها، به ویژه در وظایفی مانند:
  • استخراج داده‌ها از اسناد ساختاریافته (فرم‌ها، گزارش‌ها)
  • بهبود درک و تجزیه و تحلیل تصویر
  • تسهیل خروجی دقیق و ساختاریافته از VLMها

نکته‌ای در مورد مدل‌های زبان بینایی:

استفاده از مدل‌های بینایی کوانتیزه شده کوچک (پارامترهای 2B-7B) در برنامه‌های دسکتاپ یک پیشرفت جالب توجه است. در حالی که قابلیت‌های درک تصویر خام ممکن است با یک Fine-tune سبک LORA تفاوت چندانی نداشته باشد، توانایی استخراج خروجی ساختاریافته، پرمحتوا و مرتبط با زمینه به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد. این Fine-tuning به مدل‌های کوچکتر اجازه می‌دهد تا به طور قابل اعتمادی خروجی‌ای تولید کنند که با انتظارات برنامه‌های پایین‌دستی مطابقت داشته باشد.

استراتژی‌ها و تکنیک‌های Fine-Tuning

چندین استراتژی و تکنیک را می‌توان برای بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning به کار برد:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA یک تکنیک Fine-tuning کارآمد از نظر حافظه است که بر به‌روزرسانی تنها بخش کوچکی از پارامترهای مدل تمرکز دارد. این امر امکان Fine-tuning مدل‌های بزرگتر را حتی در سخت‌افزارهای با منابع محدود فراهم می‌کند.
• کوانتیزه‌سازی (Quantization): کاهش دقت پارامترهای مدل (به عنوان مثال، به 4 بیت) می‌تواند به طور قابل توجهی ردپای حافظه و الزامات محاسباتی را کاهش دهد و Fine-tuning را در دسترس‌تر کند.
• انتخاب Chat Template: انتخاب Chat Template مناسب برای اطمینان از اینکه مدل Fine-tune شده به طور موثر در یک محیط مکالمه‌ای تعامل می‌کند، بسیار مهم است. بسیاری از کاربران این مرحله را نادیده می‌گیرند که منجر به عملکردی پایین‌تر از حد مطلوب می‌شود.
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): یک تکنیک قدرتمند برای استدلال fine-tuning است، به خصوص زمانی که داده های برچسب گذاری شده “chain-of-thought” در دسترس نیست. این اجازه می دهد تا fine-tuning فقط با استفاده از ورودی ها و خروجی ها، همراه با توابع پاداش سفارشی انجام شود.
• ادغام مدل (Model Merging): تکنیک‌هایی مانند TIES (معرفی شده در mergekit) امکان ادغام وزن‌های مدل پایه، مدل Fine-tune شده (مدل مرحله‌ای) و مدل چت را فراهم می‌کنند. این می‌تواند یک مدل نهایی ایجاد کند که نقاط قوت هر سه را حفظ کند.
• Fine-Tuning تکراری: برای برنامه‌های جستجو، تغذیه تکراری تکه‌های کد یا اسناد به LLM می‌تواند عملکرد را بهبود بخشد. این رویکرد می‌تواند مشکل ‘haystack’ را کاهش دهد، جایی که LLMها با زمینه‌های بسیار بزرگ مشکل دارند.

ملاحظات سخت‌افزاری و زیرساختی

الزامات سخت‌افزاری برای Fine-tuning به اندازه مدل و تکنیک‌های انتخاب شده بستگی دارد:

• تک GPU: برای مدل‌های کوچکتر و آزمایش، یک GPU تک مصرف‌کننده (به عنوان مثال، 4090، 5090) ممکن است کافی باشد. با این حال، آموزش هنوز هم می‌تواند چندین ساعت طول بکشد.
• GPUهای مبتنی بر ابر: خدمات آنلاین مانند RunPod، Vast.ai و Google Colab دسترسی به GPUهای پرقدرت (به عنوان مثال، H100) را به صورت اجاره‌ای فراهم می‌کنند. این اغلب مقرون به صرفه‌ترین گزینه برای مدل‌های بزرگتر یا دوره‌های آموزشی طولانی‌تر است.
• مقیاس‌بندی چند GPU و چند Node: در حالی که امکان‌پذیر است، مقیاس‌بندی به چندین Node یا GPU به طور کلی پیچیده‌تر از مقیاس‌بندی در یک ماشین واحد با GPUهای بزرگتر و متعددتر است.
• Apple Silicon (Mac): مک‌های دارای حافظه یکپارچه کافی (به عنوان مثال، 128 گیگابایت) را می‌توان برای آموزش آداپتورهای LORA استفاده کرد، البته با سرعتی کمتر از GPUهای NVIDIA.

استنتاج و استقرار (Inference and Deployment)

هنگامی که یک مدل Fine-tune شد، استقرار آن برای استنتاج مجموعه ملاحظات خاص خود را ارائه می‌دهد:

• Self-Hosting: Self-Hosting امکان کنترل و سفارشی‌سازی بیشتر را فراهم می‌کند، اما نیاز به مدیریت زیرساخت دارد. ابزارهایی مانند vLLM (برای استنتاج) و راه‌حل‌های تونل‌سازی (به عنوان مثال، مبتنی بر SSH) می‌توانند این فرآیند را ساده کنند.
• ارائه‌دهندگان Serverless LoRA: خدماتی مانند Together AI استقرار بدون سرور آداپتورهای LoRA را ارائه می‌دهند، که نیاز به مدیریت زیرساخت را از بین می‌برد و اغلب هیچ هزینه اضافی فراتر از قیمت مدل پایه ندارد.
• مدل‌های کوانتیزه شده: استقرار نسخه‌های کوانتیزه شده 4 بیتی مدل‌های Fine-tune شده می‌تواند به طور قابل توجهی هزینه‌های استنتاج و الزامات منابع را کاهش دهد.
• OpenAI و Google Cloud: این پلتفرم‌ها همچنین خدمات Fine-tuning و استنتاج را ارائه می‌دهند که یک راه‌حل مقیاس‌پذیر و مدیریت شده را فراهم می‌کند.

عامل هزینه

هزینه Fine-tuning می‌تواند بسته به رویکرد انتخاب شده به طور قابل توجهی متفاوت باشد:

• اجاره GPU: اجاره GPUهای A100 برای چند ساعت می‌تواند در محدوده ده‌ها دلار هزینه داشته باشد. این یک هزینه یک‌باره برای Fine-tuning است.
• هزینه‌های استنتاج: اجرای استنتاج با مدل حاصل می‌تواند هزینه‌های جاری را به همراه داشته باشد که به طور بالقوه برای برنامه‌های تولیدی به صدها یا هزاران دلار در ماه می‌رسد.
• گزینه‌های رایگان/کم‌هزینه: Google Colab زمان GPU رایگان (با محدودیت) ارائه می‌دهد و Kaggle 30 ساعت رایگان در هفته ارائه می‌دهد. این پلتفرم‌ها می‌توانند برای آزمایش و Fine-tuning در مقیاس کوچکتر مناسب باشند.

آینده Fine-Tuning

حوزه Fine-tuning به سرعت در حال تحول است. با توانمندتر و کارآمدتر شدن مدل‌ها و بهبود مستمر ابزارها و تکنیک‌ها، Fine-tuning قرار است حتی در دسترس‌تر و تاثیرگذارتر شود. توسعه پشتیبانی بهتر برای وظایفی مانند فراخوانی ابزار و تولید خروجی ساختاریافته، کاربردی بودن Fine-tuning را برای برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی بیشتر خواهد کرد. روند به سمت Fine-tuning در دسترس‌تر، به ویژه با مدل‌های کوچکتر، QLoRA و GRPO، امکاناتی را برای افراد و تیم‌های کوچکتر برای آزمایش و نوآوری باز می‌کند.