Penyetelan Gemma: Praktis & Nyata

Daya Tarik Fine-Tuning: Melampaui Keterbatasan RAG

Sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG), meskipun berharga, seringkali kesulitan untuk sepenuhnya menangkap nuansa dan kerumitan codebase khusus atau dokumentasi internal. Ketergantungan mereka pada pengambilan informasi yang relevan dari korpus yang lebih besar dapat menyebabkan keterbatasan dalam memahami pola dan hubungan spesifik konteks. Fine-tuning, di sisi lain, menawarkan potensi untuk memberikan pemahaman yang lebih dalam pada model tentang domain target, yang mengarah pada output yang lebih akurat dan relevan.

Proses adaptasi kode untuk fine-tuning melibatkan transformasi kode ke dalam format yang sesuai, biasanya serangkaian pasangan input-output atau representasi data terstruktur. Upaya yang diperlukan untuk transformasi ini dapat bervariasi tergantung pada kompleksitas dan organisasi codebase. Namun, beberapa alat dan teknik, termasuk pustaka Hugging Face dan contoh skrip, dapat secara signifikan menyederhanakan proses ini.

Menavigasi Lanskap Fine-Tuning: Tantangan dan Pertimbangan

Meskipun fine-tuning menjanjikan, penting untuk mengakui tantangan dan trade-off yang melekat:

• Ketergantungan Versi Model: Fine-tuning mengikat Anda ke versi spesifik dari model dasar. Memutakhirkan ke model yang lebih baru mungkin memerlukan pengulangan proses fine-tuning, yang berpotensi menimbulkan biaya waktu dan sumber daya tambahan.
• Fine-Tuning Berkelanjutan: Seiring dengan evolusi codebase yang mendasarinya, model yang disetel dengan baik dapat menjadi usang. Fine-tuning berkelanjutan, meskipun ideal, menghadirkan serangkaian kompleksitas operasionalnya sendiri.
• Alkimia Fine-Tuning: Terlepas dari kemajuan di lapangan, fine-tuning masih mempertahankan elemen seni. Mencapai hasil yang optimal seringkali membutuhkan eksperimen dan penyetelan parameter yang cermat.
• Manajemen Siklus Hidup: Aspek praktis dari pengelolaan model yang disetel dengan baik, termasuk pembaruan data, pembuatan versi model, dan infrastruktur penyajian, menimbulkan tantangan yang signifikan, terutama dalam organisasi besar.

Fine-Tuning dalam Aksi: Kasus Penggunaan Dunia Nyata

Terlepas dari tantangan ini, fine-tuning telah menemukan aplikasi yang sukses di berbagai domain:

• Manajemen Pengetahuan Internal: Organisasi besar memanfaatkan fine-tuning untuk meningkatkan basis pengetahuan internal mereka. Dengan melatih model pada kode, dokumentasi, dan alur kerja eksklusif, mereka dapat membuat asisten cerdas yang memahami konteks spesifik organisasi.
• Panduan Proses Prediktif: Dalam alur kerja yang kompleks, model yang disetel dengan baik dapat memprediksi langkah selanjutnya dalam suatu proses, memandu pengguna melalui tugas-tugas yang rumit. Misalnya, perangkat lunak dapat dikembangkan untuk menyorot bagian yang relevan dalam antarmuka pengguna (DOM) berdasarkan aktivitas pengguna saat ini. Fine-tuning dalam kasus seperti itu biasanya melibatkan banyak data JSON dan DOM.
• Penyelesaian dan Pembuatan Kode: Fine-tuning, terutama teknik seperti ‘fill in the middle’, dapat secara signifikan meningkatkan kemampuan penyelesaian kode dalam lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE). Prosesnya biasanya melibatkan ekstraksi bagian kode dari file dan menugaskan AI untuk memprediksi bagian yang hilang.
• Aplikasi Keuangan, Hukum, dan Kesehatan: Industri dengan persyaratan privasi dan akurasi data yang ketat semakin mengadopsi fine-tuning. Ini termasuk aplikasi seperti:
  • Perdagangan dan analisis data real-time
  • Penguraian headline dan pembuatan sinyal
  • Diagnosis medis dan pemrosesan dokumen
• Distilasi Model: Fine-tuning dapat digunakan untuk menyaring pengetahuan dari model yang lebih besar dan lebih kuat ke model yang lebih kecil dan lebih efisien. Ini sangat berguna untuk menerapkan model pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) dan Direct Preference Optimization (DPO): Organisasi dengan data umpan balik pengguna yang ekstensif dapat memanfaatkan teknik fine-tuning seperti DPO untuk menyelaraskan model dengan preferensi pengguna.
• Vision Language Models (VLMs): Fine-tuning terbukti sangat berharga dalam meningkatkan kemampuan VLM, terutama dalam tugas-tugas seperti:
  • Mengekstraksi data dari dokumen terstruktur (formulir, laporan)
  • Meningkatkan pemahaman dan analisis gambar
  • Memfasilitasi output yang tepat dan terstruktur dari VLM

Catatan tentang Vision Language Models:

Penggunaan model visi terkuantisasi kecil (parameter 2B-7B) dalam aplikasi desktop merupakan perkembangan yang sangat menarik. Meskipun kemampuan pemahaman gambar mentah mungkin tidak berbeda secara drastis dengan fine-tune LORA ringan, kemampuan untuk memperoleh output terstruktur, verbose, dan relevan secara kontekstual meningkat secara signifikan. Fine-tuning ini memungkinkan model yang lebih kecil untuk menghasilkan output yang andal yang selaras dengan harapan aplikasi hilir.

Strategi dan Teknik Fine-Tuning

Beberapa strategi dan teknik dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses fine-tuning:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA adalah teknik fine-tuning hemat memori yang berfokus pada pembaruan hanya sebagian kecil dari parameter model. Ini memungkinkan fine-tuning model yang lebih besar bahkan pada perangkat keras dengan sumber daya terbatas.
• Kuantisasi: Mengurangi presisi parameter model (misalnya, menjadi 4 bit) dapat secara signifikan mengurangi jejak memori dan kebutuhan komputasi, membuat fine-tuning lebih mudah diakses.
• Pemilihan Template Obrolan: Memilih template obrolan yang sesuai sangat penting untuk memastikan bahwa model yang disetel dengan baik berinteraksi secara efektif dalam pengaturan percakapan. Banyak pengguna mengabaikan langkah ini, yang menyebabkan kinerja suboptimal.
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): GRPO adalah teknik yang ampuh untuk fine-tuning penalaran, terutama ketika data ‘chain-of-thought’ berlabel tidak tersedia. Ini memungkinkan fine-tuning hanya menggunakan input dan output, bersama dengan fungsi reward khusus.
• Penggabungan Model: Teknik seperti TIES (diperkenalkan di mergekit) memungkinkan penggabungan bobot model dasar, model yang disetel dengan baik (model stage), dan model obrolan. Ini dapat membuat model akhir yang mempertahankan kekuatan ketiganya.
• Fine-Tuning Iteratif: Untuk aplikasi pencarian, memasukkan potongan kode atau dokumen secara iteratif ke LLM dapat meningkatkan kinerja. Pendekatan ini dapat mengurangi masalah ‘haystack’, di mana LLM kesulitan dengan konteks yang sangat besar.

Pertimbangan Perangkat Keras dan Infrastruktur

Persyaratan perangkat keras untuk fine-tuning bergantung pada ukuran model dan teknik yang dipilih:

• GPU Tunggal: Untuk model yang lebih kecil dan eksperimen, GPU kelas konsumen tunggal (misalnya, 4090, 5090) mungkin cukup. Namun, pelatihan masih bisa memakan waktu beberapa jam.
• GPU Berbasis Cloud: Layanan online seperti RunPod, Vast.ai, dan Google Colab menyediakan akses ke GPU berdaya tinggi (misalnya, H100) dengan basis sewa. Ini seringkali merupakan opsi yang paling hemat biaya untuk model yang lebih besar atau pelatihan yang lebih lama.
• Penskalaan Multi-GPU dan Multi-Node: Meskipun memungkinkan, penskalaan ke beberapa node atau GPU umumnya lebih kompleks daripada penskalaan dalam satu mesin dengan GPU yang lebih besar dan lebih banyak.
• Apple Silicon (Mac): Mac dengan memori terpadu yang cukup (misalnya, 128GB) dapat digunakan untuk melatih adaptor LORA, meskipun dengan kecepatan yang lebih lambat daripada GPU NVIDIA.

Inferensi dan Penerapan

Setelah model disetel dengan baik, menerapkannya untuk inferensi menghadirkan serangkaian pertimbangannya sendiri:

• Self-Hosting: Self-hosting memungkinkan kontrol dan penyesuaian yang lebih besar tetapi memerlukan pengelolaan infrastruktur. Alat seperti vLLM (untuk inferensi) dan solusi tunneling (misalnya, berbasis SSH) dapat menyederhanakan proses ini.
• Penyedia LoRA Tanpa Server: Layanan seperti Together AI menawarkan penerapan adaptor LoRA tanpa server, menghilangkan kebutuhan untuk mengelola infrastruktur dan seringkali tidak menimbulkan biaya tambahan di luar harga model dasar.
• Model Terkuantisasi: Menerapkan versi terkuantisasi 4-bit dari model yang disetel dengan baik dapat secara signifikan mengurangi biaya inferensi dan kebutuhan sumber daya.
• OpenAI dan Google Cloud: Platform ini juga menawarkan layanan fine-tuning dan inferensi, menyediakan solusi yang dapat diskalakan dan terkelola.

Faktor Biaya

Biaya fine-tuning dapat bervariasi secara signifikan tergantung pada pendekatan yang dipilih:

• Menyewa GPU: Menyewa GPU A100 selama beberapa jam dapat menelan biaya dalam kisaran dua digit dolar. Ini adalah biaya satu kali untuk fine-tuning.
• Biaya Inferensi: Menjalankan inferensi dengan model yang dihasilkan dapat menimbulkan biaya berkelanjutan, yang berpotensi mencapai ratusan atau ribuan dolar per bulan untuk aplikasi produksi.
• Opsi Gratis/Biaya Rendah: Google Colab menawarkan waktu GPU gratis (dengan batasan), dan Kaggle menyediakan 30 jam gratis per minggu. Platform ini dapat cocok untuk eksperimen dan fine-tuning skala kecil.

Masa Depan Fine-Tuning

Bidang fine-tuning berkembang pesat. Seiring model menjadi lebih mampu dan efisien, dan seiring alat dan teknik terus meningkat, fine-tuning siap menjadi lebih mudah diakses dan berdampak. Pengembangan dukungan yang lebih baik untuk tugas-tugas seperti pemanggilan alat dan pembuatan output terstruktur akan semakin meningkatkan kepraktisan fine-tuning untuk aplikasi dunia nyata. Tren menuju fine-tuning yang lebih mudah diakses, terutama dengan model yang lebih kecil, QLoRA, dan GRPO, membuka kemungkinan bagi individu dan tim yang lebih kecil untuk bereksperimen dan berinovasi.