Gemma 3 finetunen: Praktische tips

De Aantrekkingskracht van Fine-Tuning: Voorbij de Beperkingen van RAG

RAG-systemen (Retrieval-Augmented Generation), hoewel waardevol, hebben vaak moeite om de nuances en complexiteit van gespecialiseerde codebases of interne documentatie volledig te vatten. Hun afhankelijkheid van het ophalen van relevante informatie uit een groter corpus kan leiden tot beperkingen in het begrijpen van contextspecifieke patronen en relaties. Fine-tuning biedt daarentegen de mogelijkheid om een model een dieper begrip van het doeldomein bij te brengen, wat leidt tot nauwkeurigere en relevantere outputs.

Het proces van het aanpassen van code voor fine-tuning omvat het transformeren ervan in een geschikt formaat, meestal een reeks input-output paren of gestructureerde data representaties. De inspanning die nodig is voor deze transformatie kan variëren afhankelijk van de complexiteit en organisatie van de codebase. Verschillende tools en technieken, waaronder Hugging Face-bibliotheken en voorbeeldscripts, kunnen dit proces echter aanzienlijk stroomlijnen.

Navigeren door het Fine-Tuning Landschap: Uitdagingen en Overwegingen

Hoewel fine-tuning veelbelovend is, is het cruciaal om de inherente uitdagingen en afwegingen te erkennen:

• Modelversie Afhankelijkheid: Fine-tuning koppelt je aan een specifieke versie van een basismodel. Upgraden naar nieuwere modellen kan het nodig maken om het fine-tuning proces te herhalen, wat mogelijk extra tijd en middelen kost.
• Continue Fine-Tuning: Naarmate de onderliggende codebase evolueert, kan het gefinetunede model verouderd raken. Continue fine-tuning, hoewel ideaal, brengt zijn eigen operationele complexiteiten met zich mee.
• De Alchemie van Fine-Tuning: Ondanks de vooruitgang in het veld, behoudt fine-tuning nog steeds een element van kunst. Het bereiken van optimale resultaten vereist vaak experimenteren en zorgvuldige parameterafstemming.
• Lifecycle Management: De praktische aspecten van het beheren van gefinetunede modellen, inclusief data-updates, modelversiebeheer en serving-infrastructuur, vormen aanzienlijke uitdagingen, vooral in grote organisaties.

Fine-Tuning in Actie: Real-World Use Cases

Ondanks deze uitdagingen heeft fine-tuning succesvolle toepassingen gevonden in diverse domeinen:

• Intern Kennisbeheer: Grote organisaties maken gebruik van fine-tuning om hun interne kennisbanken te verbeteren. Door modellen te trainen op proprietary code, documentatie en workflows, kunnen ze intelligente assistenten creëren die de specifieke context van de organisatie begrijpen.
• Predictieve Procesbegeleiding: In complexe workflows kunnen gefinetunede modellen de volgende stappen in een proces voorspellen, waardoor gebruikers door ingewikkelde taken worden geleid. Er kan bijvoorbeeld software worden ontwikkeld om relevante secties binnen een gebruikersinterface (DOM) te markeren op basis van de huidige activiteit van de gebruiker. De fine-tuning in dergelijke gevallen omvat doorgaans een schat aan JSON- en DOM-gegevens.
• Codeaanvulling en -generatie: Fine-tuning, met name technieken zoals ‘fill in the middle’, kan de mogelijkheden voor codeaanvulling binnen geïntegreerde ontwikkelomgevingen (IDE’s) aanzienlijk verbeteren. Het proces omvat meestal het extraheren van een sectie code uit een bestand en het AI de taak geven om het ontbrekende stuk te voorspellen.
• Financiële, Juridische en Gezondheidszorgtoepassingen: Industrieën met strenge eisen op het gebied van gegevensprivacy en nauwkeurigheid maken steeds meer gebruik van fine-tuning. Dit omvat toepassingen zoals:
  • Handel en real-time data-analyse
  • Koppen parsen en signaalcreatie
  • Medische diagnose en documentverwerking
• Model Distillatie: Fine-tuning kan worden gebruikt om de kennis van een groter, krachtiger model te distilleren in een kleiner, efficiënter model. Dit is met name handig voor het implementeren van modellen op apparaten met beperkte resources.
• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) en Direct Preference Optimization (DPO): Organisaties met uitgebreide gebruikersfeedbackgegevens kunnen fine-tuning technieken zoals DPO gebruiken om modellen af te stemmen op gebruikersvoorkeuren.
• Vision Language Models (VLM’s): Fine-tuning blijkt van onschatbare waarde te zijn bij het verbeteren van de mogelijkheden van VLM’s, met name bij taken zoals:
  • Gegevens extraheren uit gestructureerde documenten (formulieren, rapporten)
  • Verbeteren van beeldverstaan en -analyse
  • Faciliteren van precieze en gestructureerde output van VLM’s

Een Opmerking over Vision Language Models:

Het gebruik van kleine, gekwantiseerde vision-modellen (2B-7B parameters) in desktopapplicaties is een bijzonder interessante ontwikkeling. Hoewel de ruwe beeldverstaanmogelijkheden misschien niet drastisch verschillen met een lichte LORA fine-tune, is het vermogen om gestructureerde, uitgebreide en contextueel relevante output te ontlokken aanzienlijk verbeterd. Deze fine-tuning stelt kleinere modellen in staat om op betrouwbare wijze output te produceren die aansluit bij de verwachtingen van downstream-applicaties.

Fine-Tuning Strategieën en Technieken

Verschillende strategieën en technieken kunnen worden gebruikt om het fine-tuning proces te optimaliseren:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA is een geheugenefficiënte fine-tuning techniek die zich richt op het updaten van slechts een klein deel van de parameters van het model. Dit maakt het mogelijk om grotere modellen te finetunen, zelfs op hardware met beperkte resources.
• Kwantisatie: Het verminderen van de precisie van modelparameters (bijvoorbeeld tot 4 bits) kan de geheugenvoetafdruk en computationele vereisten aanzienlijk verminderen, waardoor fine-tuning toegankelijker wordt.
• Chat Template Selectie: Het kiezen van de juiste chat template is cruciaal om ervoor te zorgen dat het gefinetunede model effectief interacteert in een conversatie-setting. Veel gebruikers zien deze stap over het hoofd, wat leidt tot suboptimale prestaties.
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): GRPO is een krachtige techniek voor reasoning fine-tuning, met name wanneer gelabelde ‘chain-of-thought’ data niet beschikbaar is. Het maakt fine-tuning mogelijk met alleen inputs en outputs, samen met aangepaste beloningsfuncties.
• Model Merging: Technieken zoals TIES (geïntroduceerd in mergekit) maken het mogelijk om de gewichten van het basismodel, het gefinetunede model (stage model) en het chatmodel samen te voegen. Dit kan een eindmodel creëren dat de sterke punten van alle drie behoudt.
• Iteratieve Fine-Tuning: Voor zoektoepassingen kan het iteratief voeden van chunks code of documenten aan de LLM de prestaties verbeteren. Deze aanpak kan het ‘hooiberg’-probleem verminderen, waarbij LLM’s worstelen met zeer grote contexten.

Hardware- en Infrastructuuroverwegingen

De hardwarevereisten voor fine-tuning zijn afhankelijk van de grootte van het model en de gekozen technieken:

• Enkele GPU: Voor kleinere modellen en experimenten kan een enkele consumenten-GPU (bijvoorbeeld 4090, 5090) volstaan. Training kan echter nog steeds enkele uren duren.
• Cloud-Based GPU’s: Online services zoals RunPod, Vast.ai en Google Colab bieden toegang tot krachtige GPU’s (bijvoorbeeld H100) op huurbasis. Dit is vaak de meest kosteneffectieve optie voor grotere modellen of langere trainingsruns.
• Multi-GPU en Multi-Node Schaling: Hoewel mogelijk, is schalen naar meerdere nodes of GPU’s over het algemeen complexer dan schalen binnen een enkele machine met grotere en meer GPU’s.
• Apple Silicon (Mac): Macs met voldoende unified memory (bijvoorbeeld 128GB) kunnen worden gebruikt voor het trainen van LORA-adapters, zij het in een langzamer tempo dan NVIDIA GPU’s.

Inference en Deployment

Zodra een model is gefinetuned, brengt het implementeren ervan voor inference zijn eigen reeks overwegingen met zich mee:

• Self-Hosting: Self-hosting biedt meer controle en aanpassingsmogelijkheden, maar vereist het beheer van de infrastructuur. Tools zoals vLLM (voor inference) en tunneling-oplossingen (bijvoorbeeld op SSH gebaseerd) kunnen dit proces vereenvoudigen.
• Serverless LoRA Providers: Services zoals Together AI bieden serverless deployment van LoRA-adapters, waardoor het niet nodig is om infrastructuur te beheren en vaak geen extra kosten met zich meebrengen bovenop de basismodelprijs.
• Gekwantiseerde Modellen: Het implementeren van 4-bit gekwantiseerde versies van gefinetunede modellen kan de inferencekosten en resourcevereisten aanzienlijk verminderen.
• OpenAI en Google Cloud: Deze platforms bieden ook fine-tuning en inference services, wat een schaalbare en beheerde oplossing biedt.

De Kostenfactor

De kosten van fine-tuning kunnen aanzienlijk variëren, afhankelijk van de gekozen aanpak:

• GPU’s Huren: Het huren van A100 GPU’s voor een paar uur kan in de dubbele cijfers van dollars kosten. Dit is een eenmalige kost voor fine-tuning.
• Inferencekosten: Het uitvoeren van inference met het resulterende model kan doorlopende kosten met zich meebrengen, die mogelijk kunnen oplopen tot honderden of duizenden dollars per maand voor productieapplicaties.
• Gratis/Low-Cost Opties: Google Colab biedt gratis GPU-tijd (met beperkingen), en Kaggle biedt 30 gratis uren per week. Deze platforms kunnen geschikt zijn voor experimenten en kleinschalige fine-tuning.

De Toekomst van Fine-Tuning

Het veld van fine-tuning evolueert snel. Naarmate modellen capabeler en efficiënter worden, en naarmate tools en technieken blijven verbeteren, zal fine-tuning nog toegankelijker en impactvoller worden. De ontwikkeling van betere ondersteuning voor taken zoals tool-calling en gestructureerde outputgeneratie zal de bruikbaarheid van fine-tuning voor real-world applicaties verder vergroten. De trend naar meer toegankelijke fine-tuning, met name met kleinere modellen, QLoRA en GRPO, opent mogelijkheden voor individuen en kleinere teams om te experimenteren en te innoveren.