כוונון עדין של ג'מה: שיקולים ויישומים

המשיכה של Fine-Tuning: מעבר למגבלות של RAG

מערכות RAG, על אף היותן בעלות ערך, מתקשות לעיתים קרובות לתפוס את הניואנסים והמורכבויות של בסיסי קוד ייעודיים או תיעוד פנימי. ההסתמכות שלהן על אחזור מידע רלוונטי מקורפוס גדול יותר עלולה להוביל למגבלות בהבנת דפוסים ויחסים ספציפיים להקשר. Fine-tuning, לעומת זאת, מציע את הפוטנציאל להקנות למודל הבנה מעמיקה יותר של תחום היעד, מה שמוביל לפלטים מדויקים ורלוונטיים יותר.

תהליך התאמת הקוד ל-Fine-tuning כולל הפיכתו לפורמט מתאים, בדרך כלל סדרה של צמדי קלט-פלט או ייצוגי נתונים מובנים. המאמץ הנדרש לטרנספורמציה זו יכול להשתנות בהתאם למורכבות ולארגון של בסיס הקוד. עם זאת, מספר כלים וטכניקות, כולל ספריות Hugging Face וסקריפטים לדוגמה, יכולים לייעל משמעותית את התהליך הזה.

ניווט בנוף ה-Fine-Tuning: אתגרים ושיקולים

בעוד ש-Fine-tuning טומן בחובו הבטחה עצומה, חשוב להכיר באתגרים ובפשרות הטבועים בו:

• תלות בגרסת המודל: Fine-tuning קושר אותך לגרסה ספציפית של מודל בסיס. שדרוג למודלים חדשים יותר עשוי לחייב חזרה על תהליך ה-Fine-tuning, מה שעלול לגרור עלויות נוספות של זמן ומשאבים.
• Fine-Tuning מתמשך: ככל שבסיס הקוד הבסיסי מתפתח, המודל המכוונן עשוי להתיישן. Fine-tuning מתמשך, על אף היותו אידיאלי, מציג מערך מורכבויות תפעוליות משלו.
• האלכימיה של Fine-Tuning: למרות ההתקדמות בתחום, Fine-tuning עדיין שומר על אלמנט של אמנות. השגת תוצאות מיטביות דורשת לעיתים קרובות ניסויים וכוונון פרמטרים קפדני.
• ניהול מחזור חיים: ההיבטים המעשיים של ניהול מודלים מכווננים, כולל עדכוני נתונים, ניהול גרסאות מודל ותשתית הגשה, מציבים אתגרים משמעותיים, במיוחד בארגונים גדולים.

Fine-Tuning בפעולה: תרחישי שימוש בעולם האמיתי

למרות האתגרים הללו, Fine-tuning מצא יישומים מוצלחים בתחומים מגוונים:

• ניהול ידע פנימי: ארגונים גדולים ממנפים Fine-tuning כדי לשפר את בסיסי הידע הפנימיים שלהם. על ידי אימון מודלים על קוד קנייני, תיעוד ותהליכי עבודה, הם יכולים ליצור עוזרים חכמים שמבינים את ההקשר הספציפי של הארגון.
• הדרכה תהליכית חזויה: בתהליכי עבודה מורכבים, מודלים מכווננים יכולים לחזות את השלבים הבאים בתהליך, ולהדריך משתמשים במשימות מורכבות. לדוגמה, ניתן לפתח תוכנה כדי להדגיש חלקים רלוונטיים בממשק משתמש (DOM) בהתבסס על הפעילות הנוכחית של המשתמש. ה-Fine-tuning במקרים כאלה כולל בדרך כלל שפע של נתוני JSON ו-DOM.
• השלמת קוד ויצירת קוד: Fine-tuning, במיוחד טכניקות כמו ‘fill in the middle’, יכול לשפר משמעותית את יכולות השלמת הקוד בסביבות פיתוח משולבות (IDEs). התהליך כולל בדרך כלל חילוץ קטע קוד מקובץ והטלת המשימה על ה-AI לחזות את החלק החסר.
• יישומים פיננסיים, משפטיים ורפואיים: תעשיות עם דרישות מחמירות לפרטיות נתונים ודיוק מאמצות יותר ויותר Fine-tuning. אלה כוללים יישומים כגון:
  • מסחר וניתוח נתונים בזמן אמת
  • ניתוח כותרות ויצירת אותות
  • אבחון רפואי ועיבוד מסמכים
• זיקוק מודלים (Model Distillation): ניתן להשתמש ב-Fine-tuning כדי לזקק את הידע של מודל גדול וחזק יותר למודל קטן ויעיל יותר. זה שימושי במיוחד לפריסת מודלים במכשירים מוגבלים במשאבים.
• למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF) ואופטימיזציה ישירה של העדפות (DPO): ארגונים עם נתוני משוב משתמשים נרחבים יכולים למנף טכניקות Fine-tuning כמו DPO כדי להתאים מודלים להעדפות המשתמשים.
• מודלים של שפת חזון (VLMs): Fine-tuning מוכיח את עצמו כבעל ערך רב בשיפור היכולות של VLMs, במיוחד במשימות כמו:
  • חילוץ נתונים ממסמכים מובנים (טפסים, דוחות)
  • שיפור הבנת תמונה וניתוח
  • הקלה על פלט מדויק ומובנה מ-VLMs

הערה על מודלים של שפת חזון:

השימוש במודלים חזותיים קטנים ומכומתים (2B-7B פרמטרים) ביישומי שולחן עבודה הוא התפתחות מעניינת במיוחד. בעוד שיכולות הבנת תמונה גולמית עשויות שלא להשתנות באופן דרסטי עם כוונון עדין של LORA קל, היכולת להפיק פלט מובנה, מילולי ורלוונטי מבחינה הקשרית משתפרת משמעותית. Fine-tuning זה מאפשר למודלים קטנים יותר לייצר באופן אמין פלט התואם את הציפיות של יישומים במורד הזרם.

אסטרטגיות וטכניקות Fine-Tuning

ניתן להשתמש במספר אסטרטגיות וטכניקות כדי למטב את תהליך ה-Fine-tuning:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA היא טכניקת Fine-tuning חסכונית בזיכרון המתמקדת בעדכון רק חלק קטן מהפרמטרים של המודל. זה מאפשר Fine-tuning של מודלים גדולים יותר אפילו על חומרה מוגבלת במשאבים.
• Quantization: הפחתת הדיוק של פרמטרי המודל (למשל, ל-4 סיביות) יכולה להפחית משמעותית את טביעת הרגל של הזיכרון ואת דרישות החישוב, מה שהופך את ה-Fine-tuning לנגיש יותר.
• בחירת תבנית צ’אט: בחירת תבנית הצ’אט המתאימה היא קריטית להבטחת אינטראקציה יעילה של המודל המכוונן בהגדרה של שיחה. משתמשים רבים מתעלמים משלב זה, מה שמוביל לביצועים לא מיטביים.
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): GRPO היא טכניקה רבת עוצמה ל-Fine-tuning של חשיבה, במיוחד כאשר נתוני ‘chain-of-thought’ מתויגים אינם זמינים. היא מאפשרת Fine-tuning באמצעות קלטים ופלטים בלבד, יחד עם פונקציות תגמול מותאמות אישית.
• מיזוג מודלים: טכניקות כמו TIES (שהוצגו ב-mergekit) מאפשרות מיזוג של משקלי מודל הבסיס, המודל המכוונן (מודל שלב) ומודל הצ’אט. זה יכול ליצור מודל סופי ששומר על החוזקות של כל השלושה.
• Fine-Tuning איטרטיבי: עבור יישומי חיפוש, הזנה איטרטיבית של נתחי קוד או מסמכים ל-LLM יכולה לשפר את הביצועים. גישה זו יכולה להפחית את בעיית ‘הערימה’, שבה LLMs מתקשים עם הקשרים גדולים מאוד.

שיקולי חומרה ותשתית

דרישות החומרה עבור Fine-tuning תלויות בגודל המודל ובטכניקות הנבחרות:

• GPU יחיד: עבור מודלים קטנים יותר וניסויים, GPU יחיד ברמת הצרכן (למשל, 4090, 5090) עשוי להספיק. עם זאת, האימון עדיין יכול להימשך מספר שעות.
• GPUs מבוססי ענן: שירותים מקוונים כמו RunPod, Vast.ai ו-Google Colab מספקים גישה ל-GPUs בעלי הספק גבוה (למשל, H100) על בסיס השכרה. זוהי לעתים קרובות האפשרות המשתלמת ביותר עבור מודלים גדולים יותר או ריצות אימון ארוכות יותר.
• קנה מידה מרובה GPUs ומרובה צמתים: בעוד שזה אפשרי, קנה מידה למספר צמתים או GPUs הוא בדרך כלל מורכב יותר מאשר קנה מידה בתוך מכונה אחת עם GPUs גדולים ורבים יותר.
• (Mac) Apple Silicon: מחשבי Mac עם זיכרון מאוחד בשפע (למשל, 128GB) יכולים לשמש לאימון מתאמי LORA, אם כי בקצב איטי יותר מאשר GPUs של NVIDIA.

הסקה ופריסה

לאחר שמודל מכוונן, פריסתו להסקה מציגה מערך שיקולים משלה:

• אירוח עצמי: אירוח עצמי מאפשר שליטה והתאמה אישית רבה יותר, אך דורש ניהול של התשתית. כלים כמו vLLM (להסקה) ופתרונות מנהור (למשל, מבוססי SSH) יכולים לפשט תהליך זה.
• ספקי LoRA ללא שרת: שירותים כמו Together AI מציעים פריסה ללא שרת של מתאמי LoRA, ומבטלים את הצורך בניהול תשתית ולעתים קרובות אינם כרוכים בעלות נוספת מעבר למחיר מודל הבסיס.
• מודלים מכומתים: פריסת גרסאות מכומתות של 4 סיביות של מודלים מכווננים יכולה להפחית משמעותית את עלויות ההסקה ואת דרישות המשאבים.
• OpenAI ו-Google Cloud: פלטפורמות אלו מציעות גם שירותי Fine-tuning והסקה, ומספקות פתרון מדרגי ומנוהל.

גורם העלות

העלות של Fine-tuning יכולה להשתנות באופן משמעותי בהתאם לגישה הנבחרת:

• השכרת GPUs: השכרת GPUs מסוג A100 למשך מספר שעות יכולה לעלות בטווח של עשרות דולרים. זוהי עלות חד פעמית עבור Fine-tuning.
• עלויות הסקה: הפעלת הסקה עם המודל המתקבל עלולה לגרור עלויות שוטפות, העלולות להגיע למאות או אלפי דולרים בחודש עבור יישומי ייצור.
• אפשרויות חינמיות/בעלות נמוכה: Google Colab מציע זמן GPU בחינם (עם מגבלות), ו-Kaggle מספק 30 שעות חינם בשבוע. פלטפורמות אלו יכולות להתאים לניסויים ול-Fine-tuning בקנה מידה קטן יותר.

העתיד של Fine-Tuning

תחום ה-Fine-tuning מתפתח במהירות. ככל שהמודלים הופכים ליכולים ויעילים יותר, וככל שהכלים והטכניקות ממשיכים להשתפר, Fine-tuning צפוי להפוך לנגיש ומשפיע עוד יותר. הפיתוח של תמיכה טובה יותר במשימות כמו קריאה לכלים ויצירת פלט מובנה ישפר עוד יותר את המעשיות של Fine-tuning עבור יישומים בעולם האמיתי. המגמה לעבר Fine-tuning נגיש יותר, במיוחד עם מודלים קטנים יותר, QLoRA ו-GRPO, פותחת אפשרויות עבור יחידים וצוותים קטנים יותר להתנסות ולחדש.