ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਗੇਮਾ 3: ਵਿਚਾਰ

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦਾ ਆਕਰਸ਼ਣ: RAG ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ

RAG ਸਿਸਟਮ, ਕੀਮਤੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅਕਸਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕੋਡਬੇਸ ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਕਾਰਪਸ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਡੋਮੇਨ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਕੋਡ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਨਪੁਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਜੋੜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਜਾਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ। ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਯਤਨ ਕੋਡਬੇਸ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ ਟੂਲ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Hugging Face ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ: ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਪਾਰ-ਬੰਦਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ:

• Model Version Dependency: ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਾਧੂ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਖਰਚੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• Continuous Fine-Tuning: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਕੋਡਬੇਸ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲ ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਰੰਤਰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ, ਆਪਣੀਆਂ ਖੁਦ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• The Alchemy of Fine-Tuning: ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਜੇ ਵੀ ਕਲਾ ਦਾ ਇੱਕ ਤੱਤ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਸਾਵਧਾਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• Lifecycle Management: ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹਿਲੂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅੱਪਡੇਟ, ਮਾਡਲ ਵਰਜ਼ਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ।

ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ: ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ

ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਨੇ ਵਿਭਿੰਨ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲੱਭੀਆਂ ਹਨ:

• Internal Knowledge Management: ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਮਲਕੀਅਤ ਕੋਡ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ‘ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਉਹ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ।
• Predictive Process Guidance: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ (DOM) ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ JSON ਅਤੇ DOM ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਰਪੂਰਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• Code Completion and Generation: ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ‘fill in the middle,’ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ (IDEs) ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੋਡ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਭਾਗ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਟੁਕੜੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• Financial, Legal, and Healthcare Applications: ਸਖ਼ਤ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਾਲੇ ਉਦਯੋਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
  • ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
  • ਹੈੱਡਲਾਈਨ ਪਾਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਬਣਾਉਣਾ
  • ਮੈਡੀਕਲ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
• Model Distillation: ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਡਿਸਟਿਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਰੋਤ-ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Direct Preference Optimization (DPO): ਵਿਆਪਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ DPO ਵਰਗੀਆਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
• Vision Language Models (VLMs): ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ VLMs ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਨਮੋਲ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
  • ਢਾਂਚਾਗਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ (ਫਾਰਮ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ) ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਕੱਢਣਾ
  • ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ
  • VLMs ਤੋਂ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਹੂਲਤ

Vision Language Models ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨੋਟ:

ਡੈਸਕਟੌਪ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ (2B-7B ਪੈਰਾਮੀਟਰ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਕਾਸ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੱਚੀ ਚਿੱਤਰ ਸਮਝ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇੱਕ ਹਲਕੇ LORA ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ, ਢਾਂਚਾਗਤ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਾਲਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA ਇੱਕ ਮੈਮੋਰੀ-ਕੁਸ਼ਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ-ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਵੀ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• Quantization: ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 4 ਬਿੱਟਾਂ ਤੱਕ) ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• Chat Template Selection: ਢੁਕਵੇਂ ਚੈਟ ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ ਕਦਮ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪ-ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): GRPO ਤਰਕ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਦੋਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲਾ ‘chain-of-thought’ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਕਸਟਮ ਰਿਵਾਰਡ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• Model Merging: TIES (mergekit ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬੇਸ ਮਾਡਲ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲ (ਸਟੇਜ ਮਾਡਲ), ਅਤੇ ਚੈਟ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤਿੰਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
• Iterative Fine-Tuning: ਖੋਜ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ, LLM ਨੂੰ ਕੋਡ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ‘haystack’ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ LLMs ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਵਿਚਾਰ

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:

• Single GPU: ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ GPU (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 4090, 5090) ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕਈ ਘੰਟੇ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• Cloud-Based GPUs: ਔਨਲਾਈਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ RunPod, Vast.ai, ਅਤੇ Google Colab ਕਿਰਾਏ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਉੱਚ-ਪਾਵਰ ਵਾਲੇ GPUs (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, H100) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌੜਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• Multi-GPU and Multi-Node Scaling: ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਮਲਟੀਪਲ ਨੋਡਾਂ ਜਾਂ GPUs ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ GPUs ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• Apple Silicon (Mac): ਲੋੜੀਂਦੀ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਮੈਮੋਰੀ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 128GB) ਵਾਲੇ ਮੈਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ LORA ਅਡਾਪਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ NVIDIA GPUs ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ।

ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਸਮੂਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• Self-Hosting: ਸਵੈ-ਹੋਸਟਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। vLLM (ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ) ਅਤੇ ਟਨਲਿੰਗ ਹੱਲ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, SSH-ਅਧਾਰਤ) ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• Serverless LoRA Providers: Together AI ਵਰਗੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ LoRA ਅਡਾਪਟਰਾਂ ਦੀ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਤੈਨਾਤੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਲਾਗਤ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀਆਂ।
• Quantized Models: ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ 4-ਬਿੱਟ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• OpenAI and Google Cloud: ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਲਾਗਤ ਕਾਰਕ

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਚੁਣੀ ਗਈ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ:

• Renting GPUs: ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਲਈ A100 GPUs ਕਿਰਾਏ ‘ਤੇ ਲੈਣ ਨਾਲ ਦੋਹਰੇ-ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਡਾਲਰ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਲਾਗਤ ਆ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੈ।
• Inference Costs: ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ ਸੈਂਕੜੇ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਡਾਲਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
• Free/Low-Cost Options: Google Colab ਮੁਫਤ GPU ਸਮਾਂ (ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ) ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ Kaggle ਪ੍ਰਤੀ ਹਫ਼ਤੇ 30 ਮੁਫਤ ਘੰਟੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦਾ ਖੇਤਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੂਲ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਹੋਰ ਵੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਟੂਲ-ਕਾਲਿੰਗ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਸਮਰਥਨ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਏਗਾ। ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵੱਲ ਰੁਝਾਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ, QLoRA, ਅਤੇ GRPO ਦੇ ਨਾਲ, ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਉਣ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ।