Тонкая настройка Gemma: практика и применение

Преимущества тонкой настройки: за пределами ограничений RAG

Быстрое развитие больших языковых моделей (LLM) открыло захватывающие возможности для адаптации этих мощных инструментов к конкретным задачам и наборам данных. Тонкая настройка (Fine-tuning), процесс дальнейшего обучения предварительно обученной модели на меньшем, специфичном для предметной области наборе данных, стала привлекательной альтернативой подходам Retrieval-Augmented Generation (RAG), особенно при работе с проприетарными или внутренними кодовыми базами и документацией. RAG-системы, хотя и ценны, часто с трудом улавливают нюансы и тонкости специализированных кодовых баз или внутренней документации. Их зависимость от извлечения релевантной информации из большего корпуса может привести к ограничениям в понимании контекстно-зависимых шаблонов и взаимосвязей. Тонкая настройка, с другой стороны, предлагает возможность придать модели более глубокое понимание целевой области, что приводит к более точным и релевантным результатам.

Процесс адаптации кода для тонкой настройки включает преобразование его в подходящий формат, обычно в серию пар “вход-выход” или структурированные представления данных. Усилия, необходимые для этого преобразования, могут варьироваться в зависимости от сложности и организации кодовой базы. Однако несколько инструментов и методов, включая библиотеки Hugging Face и примеры скриптов, могут значительно упростить этот процесс.

Навигация по ландшафту тонкой настройки: проблемы и соображения

Хотя тонкая настройка обещает огромные перспективы, важно признать присущие ей проблемы и компромиссы:

• Зависимость от версии модели: Тонкая настройка привязывает вас к определенной версии базовой модели. Обновление до более новых моделей может потребовать повторения процесса тонкой настройки, что потенциально повлечет за собой дополнительные затраты времени и ресурсов.
• Непрерывная тонкая настройка: По мере развития базовой кодовой базы тонко настроенная модель может устареть. Непрерывная тонкая настройка, хотя и идеальна, представляет свой собственный набор эксплуатационных сложностей.
• Алхимия тонкой настройки: Несмотря на достижения в этой области, тонкая настройка по-прежнему сохраняет элемент искусства. Достижение оптимальных результатов часто требует экспериментов и тщательной настройки параметров.
• Управление жизненным циклом: Практические аспекты управления тонко настроенными моделями, включая обновление данных, версионирование моделей и инфраструктуру обслуживания, создают значительные проблемы, особенно в крупных организациях.

Тонкая настройка в действии: реальные примеры использования

Несмотря на эти проблемы, тонкая настройка нашла успешное применение в различных областях:

• Управление внутренними знаниями: Крупные организации используют тонкую настройку для улучшения своих внутренних баз знаний. Обучая модели на проприетарном коде, документации и рабочих процессах, они могут создавать интеллектуальных помощников, которые понимают конкретный контекст организации.
• Прогнозное руководство процессом: В сложных рабочих процессах тонко настроенные модели могут предсказывать следующие шаги в процессе, направляя пользователей через сложные задачи. Например, можно разработать программное обеспечение для выделения соответствующих разделов в пользовательском интерфейсе (DOM) на основе текущей активности пользователя. Тонкая настройка в таких случаях обычно включает в себя большой объем данных JSON и DOM.
• Завершение и генерация кода: Тонкая настройка, особенно такие методы, как ‘fill in the middle’, могут значительно улучшить возможности завершения кода в интегрированных средах разработки (IDE). Процесс обычно включает извлечение раздела кода из файла и постановку перед ИИ задачи предсказать недостающую часть.
• Финансовые, юридические и медицинские приложения: Отрасли со строгими требованиями к конфиденциальности и точности данных все чаще используют тонкую настройку. К ним относятся такие приложения, как:
  • Торговля и анализ данных в реальном времени
  • Анализ заголовков и создание сигналов
  • Медицинская диагностика и обработка документов
• Дистилляция модели: Тонкая настройка может использоваться для дистилляции знаний большей, более мощной модели в меньшую, более эффективную. Это особенно полезно для развертывания моделей на устройствах с ограниченными ресурсами.
• Обучение с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF) и оптимизация прямых предпочтений (DPO): Организации с обширными данными отзывов пользователей могут использовать методы тонкой настройки, такие как DPO, для согласования моделей с предпочтениями пользователей.
• Модели зрения и языка (VLM): Тонкая настройка оказывается неоценимой для улучшения возможностей VLM, особенно в таких задачах, как:
  • Извлечение данных из структурированных документов (формы, отчеты)
  • Улучшение понимания и анализа изображений
  • Обеспечение точного и структурированного вывода от VLM

Примечание о моделях зрения и языка:

Использование небольших квантованных моделей зрения (2B-7B параметров) в настольных приложениях является особенно интересной разработкой. Хотя возможности необработанного понимания изображений могут не сильно отличаться при легкой тонкой настройке LORA, способность получать структурированный, подробный и контекстуально релевантный вывод значительно улучшается. Эта тонкая настройка позволяет меньшим моделям надежно производить вывод, соответствующий ожиданиям downstream-приложений.

Стратегии и методы тонкой настройки

Для оптимизации процесса тонкой настройки можно использовать несколько стратегий и методов:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA — это эффективный с точки зрения памяти метод тонкой настройки, который фокусируется на обновлении лишь небольшой части параметров модели. Это позволяет выполнять тонкую настройку больших моделей даже на оборудовании с ограниченными ресурсами.
• Квантование: Уменьшение точности параметров модели (например, до 4 бит) может значительно снизить потребление памяти и вычислительные требования, делая тонкую настройку более доступной.
• Выбор шаблона чата: Выбор подходящего шаблона чата имеет решающее значение для обеспечения эффективного взаимодействия тонко настроенной модели в диалоговом режиме. Многие пользователи упускают этот шаг из виду, что приводит к субоптимальной производительности.
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): GRPO — это мощный метод для тонкой настройки рассуждений, особенно когда размеченные данные ‘chain-of-thought’ недоступны. Он позволяет выполнять тонкую настройку, используя только входные и выходные данные, а также пользовательские функции вознаграждения.
• Слияние моделей: Такие методы, как TIES (представленный в mergekit), позволяют объединять веса базовой модели, тонко настроенной модели (промежуточной модели) и модели чата. Это может создать окончательную модель, которая сохраняет сильные стороны всех трех.
• Итеративная тонкая настройка: Для поисковых приложений итеративная подача фрагментов кода или документов в LLM может повысить производительность. Этот подход может смягчить проблему ‘стога сена’, когда LLM испытывают трудности с очень большими контекстами.

Аппаратное обеспечение и инфраструктура

Требования к оборудованию для тонкой настройки зависят от размера модели и выбранных методов:

• Один GPU: Для небольших моделей и экспериментов может быть достаточно одного GPU потребительского уровня (например, 4090, 5090). Однако обучение все равно может занять несколько часов.
• Облачные GPU: Онлайн-сервисы, такие как RunPod, Vast.ai и Google Colab, предоставляют доступ к высокопроизводительным GPU (например, H100) на условиях аренды. Это часто самый экономичный вариант для больших моделей или более длительных циклов обучения.
• Масштабирование с несколькими GPU и несколькими узлами: Хотя это возможно, масштабирование на несколько узлов или GPU, как правило, сложнее, чем масштабирование в пределах одной машины с большими и более многочисленными GPU.
• Apple Silicon (Mac): Mac с достаточным объемом унифицированной памяти (например, 128 ГБ) можно использовать для обучения адаптеров LORA, хотя и с меньшей скоростью, чем GPU NVIDIA.

Вывод и развертывание

После тонкой настройки модели ее развертывание для вывода представляет собой отдельный набор соображений:

• Self-Hosting: Self-Hosting обеспечивает больший контроль и возможности настройки, но требует управления инфраструктурой. Такие инструменты, как vLLM (для вывода) и решения для туннелирования (например, на основе SSH), могут упростить этот процесс.
• Serverless LoRA Providers: Такие сервисы, как Together AI, предлагают бессерверное развертывание адаптеров LoRA, устраняя необходимость управления инфраструктурой и часто не взимая дополнительной платы сверх цены базовой модели.
• Квантованные модели: Развертывание 4-битных квантованных версий тонко настроенных моделей может значительно снизить затраты на вывод и требования к ресурсам.
• OpenAI и Google Cloud: Эти платформы также предлагают услуги тонкой настройки и вывода, предоставляя масштабируемое и управляемое решение.

Фактор стоимости

Стоимость тонкой настройки может значительно варьироваться в зависимости от выбранного подхода:

• Аренда GPU: Аренда GPU A100 на несколько часов может стоить двузначную сумму в долларах. Это единовременная плата за тонкую настройку.
• Затраты на вывод: Запуск вывода с полученной моделью может повлечь за собой текущие расходы, потенциально достигающие сотен или тысяч долларов в месяц для производственных приложений.
• Бесплатные/недорогие варианты: Google Colab предлагает бесплатное время GPU (с ограничениями), а Kaggle предоставляет 30 бесплатных часов в неделю. Эти платформы могут быть подходящими для экспериментов и мелкомасштабной тонкой настройки.

Будущее тонкой настройки

Область тонкой настройки быстро развивается. По мере того, как модели становятся более способными и эффективными, а инструменты и методы продолжают совершенствоваться, тонкая настройка готова стать еще более доступной и эффективной. Разработка лучшей поддержки таких задач, как вызов инструментов и генерация структурированного вывода, еще больше повысит практичность тонкой настройки для реальных приложений. Тенденция к более доступной тонкой настройке, особенно с меньшими моделями, QLoRA и GRPO, открывает возможности для отдельных лиц и небольших команд экспериментировать и внедрять инновации.