RAG இன் வரம்புகளுக்கு அப்பால்: ஃபைன்-ட்யூனிங்கின் கவர்ச்சி
RAG அமைப்புகள், மதிப்புமிக்கதாக இருந்தாலும், சிறப்புமிக்க கோட் பேசஸ் (codebases) அல்லது அக ஆவணங்களின் நுணுக்கங்கள் மற்றும் சிக்கல்களை முழுமையாகப் புரிந்துகொள்வதில் அடிக்கடி சிரமப்படுகின்றன. ஒரு பெரிய கார்பஸிலிருந்து தொடர்புடைய தகவலைப் பெறுவதில் அவற்றின் சார்பு, சூழல் சார்ந்த வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைப் புரிந்துகொள்வதில் வரம்புகளுக்கு வழிவகுக்கும். மறுபுறம், ஃபைன்-ட்யூனிங், இலக்கு டொமைனைப் பற்றிய ஆழமான புரிதலை ஒரு மாதிரிக்கு வழங்குவதற்கான சாத்தியத்தை வழங்குகிறது, இது மிகவும் துல்லியமான மற்றும் தொடர்புடைய வெளியீடுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
ஃபைன்-ட்யூனிங்கிற்காக கோடைத் தழுவுவதற்கான செயல்முறை, அதை பொருத்தமான வடிவமாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது, பொதுவாக தொடர்ச்சியான உள்ளீடு-வெளியீடு ஜோடிகள் அல்லது கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு பிரதிநிதித்துவங்கள். இந்த மாற்றத்திற்குத் தேவையான முயற்சி கோட் பேசஸின் சிக்கலான தன்மை மற்றும் அமைப்பைப் பொறுத்து மாறுபடும். இருப்பினும், Hugging Face லைப்ரரிகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டு ஸ்கிரிப்டுகள் உள்ளிட்ட பல கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்கள் இந்த செயல்முறையை கணிசமாக நெறிப்படுத்தலாம்.
ஃபைன்-ட்யூனிங் லேண்ட்ஸ்கேப்பை வழிநடத்துதல்: சவால்கள் மற்றும் பரிசீலனைகள்
ஃபைன்-ட்யூனிங் மகத்தான வாக்குறுதியை அளித்தாலும், உள்ளார்ந்த சவால்கள் மற்றும் வர்த்தக பரிமாற்றங்களை ஒப்புக்கொள்வது முக்கியம்:
- மாடல் வெர்ஷன் சார்பு: ஃபைன்-ட்யூனிங் உங்களை ஒரு அடிப்படை மாதிரியின் குறிப்பிட்ட பதிப்போடு பிணைக்கிறது. புதிய மாடல்களுக்கு மேம்படுத்துவது ஃபைன்-ட்யூனிங் செயல்முறையை மீண்டும் செய்ய வேண்டிய அவசியத்தை ஏற்படுத்தலாம், இது கூடுதல் நேரம் மற்றும் வள செலவுகளை ஏற்படுத்தக்கூடும்.
- தொடர்ச்சியான ஃபைன்-ட்யூனிங்: அடிப்படை கோட்பேஸ் உருவாகும்போது, ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாதிரி காலாவதியாகிவிடும். தொடர்ச்சியான ஃபைன்-ட்யூனிங், சிறந்தது என்றாலும், அதன் சொந்த செயல்பாட்டு சிக்கல்களை முன்வைக்கிறது.
- ஃபைன்-ட்யூனிங்கின் ரசவாதம்: துறையில் முன்னேற்றங்கள் இருந்தபோதிலும், ஃபைன்-ட்யூனிங் இன்னும் கலையின் ஒரு கூறுகளை தக்க வைத்துக் கொண்டுள்ளது. உகந்த முடிவுகளை அடைவதற்கு அடிக்கடி பரிசோதனை மற்றும் கவனமாக அளவுரு ட்யூனிங் தேவைப்படுகிறது.
- வாழ்க்கைச் சுழற்சி மேலாண்மை: ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாடல்களை நிர்வகிப்பதன் நடைமுறை அம்சங்கள், தரவு புதுப்பிப்புகள், மாதிரி பதிப்பு மற்றும் சேவை உள்கட்டமைப்பு உட்பட, குறிப்பிடத்தக்க சவால்களை ஏற்படுத்துகின்றன, குறிப்பாக பெரிய நிறுவனங்களில்.
செயலில் ஃபைன்-ட்யூனிங்: உண்மையான உலக பயன்பாட்டு வழக்குகள்
இந்த சவால்கள் இருந்தபோதிலும், ஃபைன்-ட்யூனிங் பல்வேறு டொமைன்களில் வெற்றிகரமான பயன்பாடுகளைக் கண்டுபிடித்துள்ளது:
- அக அறிவு மேலாண்மை: பெரிய நிறுவனங்கள் தங்கள் அக அறிவுத் தளங்களை மேம்படுத்த ஃபைன்-ட்யூனிங்கைப் பயன்படுத்துகின்றன. தனியுரிம குறியீடு, ஆவணங்கள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளில் மாடல்களுக்கு பயிற்சி அளிப்பதன் மூலம், நிறுவனத்தின் குறிப்பிட்ட சூழலைப் புரிந்துகொள்ளும் அறிவார்ந்த உதவியாளர்களை அவர்களால் உருவாக்க முடியும்.
- முன்கணிப்பு செயல்முறை வழிகாட்டுதல்: சிக்கலான பணிப்பாய்வுகளில், ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள் ஒரு செயல்பாட்டில் அடுத்த படிகளை கணிக்க முடியும், சிக்கலான பணிகளில் பயனர்களுக்கு வழிகாட்டும். உதாரணமாக, பயனரின் தற்போதைய செயல்பாட்டின் அடிப்படையில் ஒரு பயனர் இடைமுகத்தில் (DOM) தொடர்புடைய பிரிவுகளை முன்னிலைப்படுத்த மென்பொருள் உருவாக்கப்படலாம். இத்தகைய சந்தர்ப்பங்களில் ஃபைன்-ட்யூனிங் பொதுவாக ஏராளமான JSON மற்றும் DOM தரவை உள்ளடக்கியது.
- குறியீடு நிறைவு மற்றும் உருவாக்கம்: ஃபைன்-ட்யூனிங், குறிப்பாக ‘fill in the middle,’ போன்ற நுட்பங்கள், ஒருங்கிணைந்த மேம்பாட்டு சூழல்களில் (IDEs) குறியீடு நிறைவு திறன்களை கணிசமாக மேம்படுத்தலாம். இந்த செயல்முறை பொதுவாக ஒரு கோப்பிலிருந்து குறியீட்டின் ஒரு பகுதியை பிரித்தெடுத்து, விடுபட்ட பகுதியை கணிக்கும் பணியை AI க்கு வழங்குவதை உள்ளடக்குகிறது.
- நிதி, சட்ட மற்றும் சுகாதார பயன்பாடுகள்: தரவு தனியுரிமை மற்றும் துல்லியத்திற்கான கடுமையான தேவைகளைக் கொண்ட தொழில்கள் ஃபைன்-ட்யூனிங்கை அதிகளவில் ஏற்றுக்கொள்கின்றன. இதில் பின்வரும் பயன்பாடுகள் அடங்கும்:
- வர்த்தகம் மற்றும் நிகழ்நேர தரவு பகுப்பாய்வு
- தலைப்பு பாகுபடுத்தல் மற்றும் சிக்னல் உருவாக்கம்
- மருத்துவ நோய் கண்டறிதல் மற்றும் ஆவண செயலாக்கம்
- மாடல் டிஸ்டில்லேஷன்: ஃபைன்-ட்யூனிங் ஒரு பெரிய, அதிக சக்திவாய்ந்த மாதிரியின் அறிவை ஒரு சிறிய, அதிக திறன் கொண்டதாக வடிகட்ட பயன்படுத்தப்படலாம். வளம் குறைந்த சாதனங்களில் மாடல்களைப் பயன்படுத்துவதற்கு இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
- மனித பின்னூட்டத்திலிருந்து வலுவூட்டல் கற்றல் (RLHF) மற்றும் நேரடி விருப்பத்தேர்வு உகப்பாக்கம் (DPO): விரிவான பயனர் பின்னூட்ட தரவைக் கொண்ட நிறுவனங்கள், பயனர் விருப்பங்களுடன் மாதிரிகளை சீரமைக்க DPO போன்ற ஃபைன்-ட்யூனிங் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
- விஷன் லாங்குவேஜ் மாடல்ஸ் (VLMs): VLMs இன் திறன்களை மேம்படுத்துவதில் ஃபைன்-ட்யூனிங் விலைமதிப்பற்றதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது, குறிப்பாக பின்வரும் பணிகளில்:
- கட்டமைக்கப்பட்ட ஆவணங்களிலிருந்து (படிவங்கள், அறிக்கைகள்) தரவைப் பிரித்தெடுத்தல்
- படத்தைப் புரிந்துகொள்வதையும் பகுப்பாய்வையும் மேம்படுத்துதல்
- VLMs இலிருந்து துல்லியமான மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டை எளிதாக்குதல்
விஷன் லாங்குவேஜ் மாடல்ஸ் பற்றிய குறிப்பு:
டெஸ்க்டாப் பயன்பாடுகளில் சிறிய, குவாண்டிஸ் செய்யப்பட்ட விஷன் மாடல்களை (2B-7B அளவுருக்கள்) பயன்படுத்துவது ஒரு குறிப்பாக சுவாரஸ்யமான வளர்ச்சியாகும். ஒரு இலகுவான LORA ஃபைன்-ட்யூன் மூலம் மூல படத்தைப் புரிந்துகொள்ளும் திறன்கள் கடுமையாக வேறுபடாமல் இருக்கலாம், கட்டமைக்கப்பட்ட, சொற்பொழிவு மற்றும் சூழல் ரீதியாக தொடர்புடைய வெளியீட்டை வெளிக்கொணரும் திறன் கணிசமாக மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளது. இந்த ஃபைன்-ட்யூனிங் சிறிய மாடல்கள் கீழ்நிலை பயன்பாடுகளின் எதிர்பார்ப்புகளுடன் ஒத்துப்போகும் வெளியீட்டை நம்பகத்தன்மையுடன் உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
ஃபைன்-ட்யூனிங் உத்திகள் மற்றும் நுட்பங்கள்
ஃபைன்-ட்யூனிங் செயல்முறையை மேம்படுத்த பல உத்திகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்:
- லோ-ரேங்க் அடாப்டேஷன் (LoRA): LoRA என்பது நினைவக திறன் கொண்ட ஃபைன்-ட்யூனிங் நுட்பமாகும், இது மாதிரியின் அளவுருக்களில் ஒரு சிறிய பகுதியை மட்டும் புதுப்பிப்பதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இது வளம் குறைந்த வன்பொருளில் கூட பெரிய மாடல்களை ஃபைன்-ட்யூன் செய்ய அனுமதிக்கிறது.
- குவாண்டிசேஷன்: மாதிரி அளவுருக்களின் துல்லியத்தை குறைப்பது (எ.கா., 4 பிட்களுக்கு) நினைவக தடம் மற்றும் கணக்கீட்டு தேவைகளை கணிசமாக குறைக்கலாம், ஃபைன்-ட்யூனிங்கை மேலும் அணுகக்கூடியதாக மாற்றும்.
- சாட் டெம்ப்ளேட் தேர்வு: ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாதிரி உரையாடல் அமைப்பில் திறம்பட தொடர்பு கொள்கிறது என்பதை உறுதிப்படுத்த பொருத்தமான சாட் டெம்ப்ளேட்டைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம். பலர் இந்த படியை கவனிக்காமல் விட்டுவிடுகிறார்கள், இது உகந்த செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது.
- பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட ரேங்க்-பிரிசர்விங் ஆப்டிமைசேஷன் (GRPO): GRPO என்பது ரீசனிங் ஃபைன்-ட்யூனிங்கிற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும், குறிப்பாக லேபிளிடப்பட்ட ‘செயின்-ஆஃப்-தாட்’ தரவு கிடைக்காதபோது. தனிப்பயன் ரிவார்டு செயல்பாடுகளுடன் உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீடுகளை மட்டும் பயன்படுத்தி ஃபைன்-ட்யூன் செய்ய இது அனுமதிக்கிறது.
- மாடல் மெர்ஜிங்: TIES (மெர்ஜ்கிட்டில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது) போன்ற நுட்பங்கள் அடிப்படை மாதிரி, ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாதிரி (நிலை மாதிரி) மற்றும் சாட் மாதிரி ஆகியவற்றின் எடைகளை ஒன்றிணைக்க அனுமதிக்கின்றன. இது மூன்று மாதிரிகளின் பலங்களையும் தக்கவைக்கும் ஒரு இறுதி மாதிரியை உருவாக்க முடியும்.
- இட்டரேட்டிவ் ஃபைன்-ட்யூனிங்: தேடல் பயன்பாடுகளுக்கு, குறியீடு அல்லது ஆவணங்களின் துண்டுகளை LLM க்கு மீண்டும் மீண்டும் வழங்குவது செயல்திறனை மேம்படுத்தும். இந்த அணுகுமுறை ‘haystack’ சிக்கலைக் குறைக்கலாம், அங்கு LLMகள் மிக பெரிய சூழல்களுடன் போராடுகின்றன.
வன்பொருள் மற்றும் உள்கட்டமைப்பு பரிசீலனைகள்
ஃபைன்-ட்யூனிங்கிற்கான வன்பொருள் தேவைகள் மாதிரியின் அளவு மற்றும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட நுட்பங்களைப் பொறுத்தது:
- ஒற்றை GPU: சிறிய மாடல்கள் மற்றும் பரிசோதனைக்கு, ஒரு நுகர்வோர் தர GPU (எ.கா., 4090, 5090) போதுமானதாக இருக்கலாம். இருப்பினும், பயிற்சிக்கு இன்னும் பல மணிநேரம் ஆகலாம்.
- கிளவுட் அடிப்படையிலான GPUs: RunPod, Vast.ai மற்றும் Google Colab போன்ற ஆன்லைன் சேவைகள் அதிக சக்திவாய்ந்த GPUs (எ.கா., H100) க்கு வாடகை அடிப்படையில் அணுகலை வழங்குகின்றன. பெரிய மாடல்கள் அல்லது நீண்ட பயிற்சி ஓட்டங்களுக்கு இது பெரும்பாலும் மிகவும் செலவு குறைந்த விருப்பமாகும்.
- மல்டி-GPU மற்றும் மல்டி-நோட் ஸ்கேலிங்: சாத்தியம் என்றாலும், பல முனைகள் அல்லது GPU களுக்கு அளவிடுவது பொதுவாக பெரிய மற்றும் அதிக எண்ணிக்கையிலான GPU களைக் கொண்ட ஒரு இயந்திரத்திற்குள் அளவிடுவதை விட சிக்கலானது.
- ஆப்பிள் சிலிக்கான் (Mac): போதுமான ஒருங்கிணைந்த நினைவகம் (எ.கா., 128GB) கொண்ட மேக்குகள் LORA அடாப்டர்களுக்கு பயிற்சி அளிக்க பயன்படுத்தப்படலாம், இருப்பினும் NVIDIA GPU களை விட மெதுவான வேகத்தில்.
அனுமானம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல்
ஒரு மாதிரி ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்பட்டவுடன், அனுமானத்திற்காக அதை வரிசைப்படுத்துவது அதன் சொந்த பரிசீலனைகளை முன்வைக்கிறது:
- செல்ஃப்-ஹோஸ்டிங்: செல்ஃப்-ஹோஸ்டிங் அதிக கட்டுப்பாடு மற்றும் தனிப்பயனாக்கலை அனுமதிக்கிறது, ஆனால் உள்கட்டமைப்பை நிர்வகிக்க வேண்டும். vLLM (அனுமானத்திற்காக) மற்றும் டன்னலிங் தீர்வுகள் (எ.கா., SSH அடிப்படையிலானவை) போன்ற கருவிகள் இந்த செயல்முறையை எளிதாக்கலாம்.
- சர்வர்லெஸ் LoRA வழங்குநர்கள்: Together AI போன்ற சேவைகள் LoRA அடாப்டர்களின் சர்வர்லெஸ் வரிசைப்படுத்தலை வழங்குகின்றன, உள்கட்டமைப்பை நிர்வகிக்க வேண்டிய அவசியத்தை நீக்குகின்றன மற்றும் அடிப்படை மாதிரி விலைக்கு அப்பால் கூடுதல் செலவு எதுவும் ஏற்படாது.
- குவாண்டிஸ் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள்: ஃபைன்-ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாடல்களின் 4-பிட் குவாண்டிஸ் செய்யப்பட்ட பதிப்புகளை வரிசைப்படுத்துவது அனுமான செலவுகள் மற்றும் வள தேவைகளை கணிசமாக குறைக்கலாம்.
- OpenAI மற்றும் Google Cloud: இந்த தளங்கள் ஃபைன்-ட்யூனிங் மற்றும் அனுமான சேவைகளையும் வழங்குகின்றன, அளவிடக்கூடிய மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட தீர்வை வழங்குகின்றன.
செலவு காரணி
ஃபைன்-ட்யூனிங்கின் செலவு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அணுகுமுறையைப் பொறுத்து கணிசமாக மாறுபடும்:
- GPU களை வாடகைக்கு எடுப்பது: A100 GPU களை சில மணிநேரங்களுக்கு வாடகைக்கு எடுப்பது இரட்டை இலக்க டாலர் வரம்பில் செலவாகும். இது ஃபைன்-ட்யூனிங்கிற்கான ஒரு முறை செலவாகும்.
- அனுமான செலவுகள்: இதன் விளைவாக வரும் மாதிரியுடன் அனுமானத்தை இயக்குவது தொடர்ச்சியான செலவுகளை ஏற்படுத்தக்கூடும், இது உற்பத்தி பயன்பாடுகளுக்கு மாதத்திற்கு நூற்றுக்கணக்கான அல்லது ஆயிரக்கணக்கான டாலர்களை எட்டும்.
- இலவச/குறைந்த செலவு விருப்பங்கள்: Google Colab இலவச GPU நேரத்தை (வரம்புகளுடன்) வழங்குகிறது, மேலும் Kaggle வாரத்திற்கு 30 இலவச மணிநேரங்களை வழங்குகிறது. இந்த தளங்கள் பரிசோதனை மற்றும் சிறிய அளவிலான ஃபைன்-ட்யூனிங்கிற்கு ஏற்றதாக இருக்கும்.
ஃபைன்-ட்யூனிங்கின் எதிர்காலம்
ஃபைன்-ட்யூனிங் துறை வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. மாதிரிகள் அதிக திறன் கொண்டதாகவும் திறமையானதாகவும் மாறும்போது, கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்கள் தொடர்ந்து மேம்படுவதால், ஃபைன்-ட்யூனிங் இன்னும் அணுகக்கூடியதாகவும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்துவதாகவும் இருக்கும். டூல்-காலிங் மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீடு உருவாக்கம் போன்ற பணிகளுக்கான சிறந்த ஆதரவின் வளர்ச்சி, உண்மையான உலக பயன்பாடுகளுக்கான ஃபைன்-ட்யூனிங்கின் நடைமுறைத்தன்மையை மேலும் மேம்படுத்தும். சிறிய மாடல்கள், QLoRA மற்றும் GRPO ஆகியவற்றுடன், குறிப்பாக அணுகக்கூடிய ஃபைன்-ட்யூனிங்கை நோக்கிய போக்கு, தனிநபர்கள் மற்றும் சிறிய குழுக்கள் பரிசோதனை செய்யவும் புதுமைப்படுத்தவும் வாய்ப்புகளைத் திறக்கிறது.