Fine-Tuning Gemma: Guida Pratica

Il Fascino del Fine-Tuning: Oltre i Limiti di RAG

I sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation), sebbene utili, spesso faticano a catturare appieno le sfumature e le complessità di codebase specializzate o documentazione interna. La loro dipendenza dal recupero di informazioni rilevanti da un corpus più ampio può portare a limitazioni nella comprensione di modelli e relazioni specifici del contesto. Il fine-tuning, d’altra parte, offre il potenziale per infondere in un modello una comprensione più profonda del dominio di destinazione, portando a risultati più accurati e pertinenti.

Il processo di adattamento del codice per il fine-tuning comporta la sua trasformazione in un formato adatto, in genere una serie di coppie input-output o rappresentazioni di dati strutturate. Lo sforzo richiesto per questa trasformazione può variare a seconda della complessità e dell’organizzazione della codebase. Tuttavia, diversi strumenti e tecniche, tra cui le librerie Hugging Face e gli script di esempio, possono semplificare notevolmente questo processo.

Navigare nel Panorama del Fine-Tuning: Sfide e Considerazioni

Sebbene il fine-tuning sia molto promettente, è fondamentale riconoscere le sfide e i compromessi intrinseci:

• Dipendenza dalla Versione del Modello: Il fine-tuning ti lega a una versione specifica di un modello di base. L’aggiornamento a modelli più recenti potrebbe richiedere la ripetizione del processo di fine-tuning, con potenziali costi aggiuntivi in termini di tempo e risorse.
• Fine-Tuning Continuo: Man mano che la codebase sottostante si evolve, il modello ottimizzato potrebbe diventare obsoleto. Il fine-tuning continuo, sebbene ideale, presenta una serie di complessità operative.
• L’Alchimia del Fine-Tuning: Nonostante i progressi nel campo, il fine-tuning conserva ancora un elemento di arte. Ottenere risultati ottimali richiede spesso sperimentazione e un’attenta regolazione dei parametri.
• Gestione del Ciclo di Vita: Gli aspetti pratici della gestione dei modelli ottimizzati, inclusi gli aggiornamenti dei dati, il versioning del modello e l’infrastruttura di servizio, pongono sfide significative, in particolare nelle grandi organizzazioni.

Il Fine-Tuning in Azione: Casi d’Uso Reali

Nonostante queste sfide, il fine-tuning ha trovato applicazioni di successo in diversi settori:

• Gestione della Conoscenza Interna: Le grandi organizzazioni stanno sfruttando il fine-tuning per migliorare le proprie basi di conoscenza interne. Addestrando modelli su codice proprietario, documentazione e flussi di lavoro, possono creare assistenti intelligenti che comprendono il contesto specifico dell’organizzazione.
• Guida Predittiva ai Processi: In flussi di lavoro complessi, i modelli ottimizzati possono prevedere i passaggi successivi in un processo, guidando gli utenti attraverso attività complesse. Ad esempio, è possibile sviluppare software per evidenziare sezioni pertinenti all’interno di un’interfaccia utente (DOM) in base all’attività corrente dell’utente. Il fine-tuning in questi casi in genere coinvolge una grande quantità di dati JSON e DOM.
• Completamento e Generazione del Codice: Il fine-tuning, in particolare tecniche come ‘fill in the middle’, può migliorare significativamente le capacità di completamento del codice all’interno degli ambienti di sviluppo integrati (IDE). Il processo di solito prevede l’estrazione di una sezione di codice da un file e l’assegnazione all’AI del compito di prevedere il pezzo mancante.
• Applicazioni Finanziarie, Legali e Sanitarie: I settori con requisiti rigorosi in materia di privacy e accuratezza dei dati stanno adottando sempre più il fine-tuning. Questi includono applicazioni come:
  • Trading e analisi dei dati in tempo reale
  • Analisi dei titoli e creazione di segnali
  • Diagnosi medica ed elaborazione di documenti
• Distillazione del Modello: Il fine-tuning può essere utilizzato per distillare la conoscenza di un modello più grande e potente in uno più piccolo ed efficiente. Ciò è particolarmente utile per la distribuzione di modelli su dispositivi con risorse limitate.
• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) e Direct Preference Optimization (DPO): Le organizzazioni con dati di feedback degli utenti estesi possono sfruttare tecniche di fine-tuning come DPO per allineare i modelli alle preferenze degli utenti.
• Vision Language Models (VLMs): Il fine-tuning si sta dimostrando prezioso per migliorare le capacità dei VLM, in particolare in attività come:
  • Estrazione di dati da documenti strutturati (moduli, report)
  • Miglioramento della comprensione e dell’analisi delle immagini
  • Facilitazione di output precisi e strutturati dai VLM

Una Nota sui Vision Language Models:

L’uso di modelli di visione piccoli e quantizzati (parametri 2B-7B) in applicazioni desktop è uno sviluppo particolarmente interessante. Sebbene le capacità di comprensione delle immagini grezze potrebbero non differire drasticamente con un leggero fine-tuning LORA, la capacità di ottenere output strutturati, verbosi e contestualmente rilevanti è significativamente migliorata. Questo fine-tuning consente ai modelli più piccoli di produrre in modo affidabile output che si allineano alle aspettative delle applicazioni a valle.

Strategie e Tecniche di Fine-Tuning

Diverse strategie e tecniche possono essere impiegate per ottimizzare il processo di fine-tuning:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA è una tecnica di fine-tuning efficiente dal punto di vista della memoria che si concentra sull’aggiornamento di una piccola frazione dei parametri del modello. Ciò consente di ottimizzare modelli più grandi anche su hardware con risorse limitate.
• Quantizzazione: La riduzione della precisione dei parametri del modello (ad esempio, a 4 bit) può ridurre significativamente l’ingombro di memoria e i requisiti di calcolo, rendendo il fine-tuning più accessibile.
• Selezione del Modello di Chat: La scelta del modello di chat appropriato è fondamentale per garantire che il modello ottimizzato interagisca efficacemente in un contesto di conversazione. Molti utenti trascurano questo passaggio, portando a prestazioni non ottimali.
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): GRPO è una tecnica potente per il fine-tuning del ragionamento, in particolare quando i dati ‘chain-of-thought’ etichettati non sono disponibili. Consente il fine-tuning utilizzando solo input e output, insieme a funzioni di ricompensa personalizzate.
• Unione di Modelli: Tecniche come TIES (introdotte in mergekit) consentono di unire i pesi del modello di base, del modello ottimizzato (modello di fase) e del modello di chat. Questo può creare un modello finale che conserva i punti di forza di tutti e tre.
• Fine-Tuning Iterativo: Per le applicazioni di ricerca, l’invio iterativo di blocchi di codice o documenti all’LLM può migliorare le prestazioni. Questo approccio può mitigare il problema del ‘pagliaio’, in cui gli LLM faticano con contesti molto ampi.

Considerazioni su Hardware e Infrastruttura

I requisiti hardware per il fine-tuning dipendono dalle dimensioni del modello e dalle tecniche scelte:

• Singola GPU: Per modelli più piccoli e sperimentazione, una singola GPU di livello consumer (ad esempio, 4090, 5090) può essere sufficiente. Tuttavia, l’addestramento può comunque richiedere diverse ore.
• GPU Basate su Cloud: Servizi online come RunPod, Vast.ai e Google Colab forniscono accesso a GPU ad alta potenza (ad esempio, H100) a noleggio. Questa è spesso l’opzione più conveniente per modelli più grandi o cicli di addestramento più lunghi.
• Scalabilità Multi-GPU e Multi-Nodo: Sebbene possibile, la scalabilità su più nodi o GPU è generalmente più complessa della scalabilità all’interno di una singola macchina con GPU più grandi e numerose.
• Apple Silicon (Mac): I Mac con ampia memoria unificata (ad esempio, 128 GB) possono essere utilizzati per addestrare adattatori LORA, anche se a un ritmo più lento rispetto alle GPU NVIDIA.

Inferenza e Distribuzione

Una volta che un modello è stato ottimizzato, la sua distribuzione per l’inferenza presenta una serie di considerazioni:

• Self-Hosting: L’hosting autonomo consente un maggiore controllo e personalizzazione, ma richiede la gestione dell’infrastruttura. Strumenti come vLLM (per l’inferenza) e soluzioni di tunneling (ad esempio, basate su SSH) possono semplificare questo processo.
• Provider Serverless LoRA: Servizi come Together AI offrono la distribuzione serverless di adattatori LoRA, eliminando la necessità di gestire l’infrastruttura e spesso senza costi aggiuntivi oltre al prezzo del modello di base.
• Modelli Quantizzati: La distribuzione di versioni quantizzate a 4 bit di modelli ottimizzati può ridurre significativamente i costi di inferenza e i requisiti di risorse.
• OpenAI e Google Cloud: Queste piattaforme offrono anche servizi di fine-tuning e inferenza, fornendo una soluzione scalabile e gestita.

Il Fattore Costo

Il costo del fine-tuning può variare significativamente a seconda dell’approccio scelto:

• Noleggio di GPU: Il noleggio di GPU A100 per alcune ore può costare nell’ordine delle decine di dollari. Questo è un costo una tantum per il fine-tuning.
• Costi di Inferenza: L’esecuzione dell’inferenza con il modello risultante può comportare costi continui, potenzialmente raggiungendo centinaia o migliaia di dollari al mese per le applicazioni di produzione.
• Opzioni Gratuite/a Basso Costo: Google Colab offre tempo GPU gratuito (con limitazioni) e Kaggle fornisce 30 ore gratuite a settimana. Queste piattaforme possono essere adatte per la sperimentazione e il fine-tuning su scala ridotta.

Il Futuro del Fine-Tuning

Il campo del fine-tuning è in rapida evoluzione. Man mano che i modelli diventano più capaci ed efficienti e man mano che gli strumenti e le tecniche continuano a migliorare, il fine-tuning è destinato a diventare ancora più accessibile e di impatto. Lo sviluppo di un migliore supporto per attività come il tool-calling e la generazione di output strutturati migliorerà ulteriormente la praticità del fine-tuning per le applicazioni del mondo reale. La tendenza verso un fine-tuning più accessibile, in particolare con modelli più piccoli, QLoRA e GRPO, apre possibilità per individui e team più piccoli di sperimentare e innovare.