Tinh chỉnh Gemma: Lưu ý & Ứng dụng

Sự hấp dẫn của Fine-Tuning: Vượt qua giới hạn của RAG

Các hệ thống RAG, mặc dù có giá trị, thường gặp khó khăn trong việc nắm bắt đầy đủ các sắc thái và sự phức tạp của các codebase chuyên biệt hoặc tài liệu nội bộ. Việc chúng dựa vào việc truy xuất thông tin liên quan từ một kho dữ liệu lớn hơn có thể dẫn đến những hạn chế trong việc hiểu các mẫu và mối quan hệ cụ thể theo ngữ cảnh. Mặt khác, Fine-tuning cung cấp tiềm năng để truyền cho mô hình sự hiểu biết sâu sắc hơn về lĩnh vực mục tiêu, dẫn đến kết quả đầu ra chính xác và phù hợp hơn.

Quá trình điều chỉnh code để fine-tuning bao gồm việc chuyển đổi nó thành một định dạng phù hợp, thường là một chuỗi các cặp đầu vào-đầu ra hoặc các biểu diễn dữ liệu có cấu trúc. Nỗ lực cần thiết cho việc chuyển đổi này có thể khác nhau tùy thuộc vào độ phức tạp và tổ chức của codebase. Tuy nhiên, một số công cụ và kỹ thuật, bao gồm các thư viện Hugging Face và các tập lệnh ví dụ, có thể hợp lý hóa đáng kể quá trình này.

Điều hướng bối cảnh Fine-Tuning: Những thách thức và cân nhắc

Mặc dù fine-tuning hứa hẹn rất nhiều, nhưng điều quan trọng là phải thừa nhận những thách thức và sự đánh đổi vốn có:

• Phụ thuộc vào phiên bản mô hình: Fine-tuning gắn bạn với một phiên bản cụ thể của mô hình cơ sở. Việc nâng cấp lên các mô hình mới hơn có thể đòi hỏi phải lặp lại quá trình fine-tuning, có khả năng phát sinh thêm chi phí thời gian và tài nguyên.
• Fine-tuning liên tục: Khi codebase cơ bản phát triển, mô hình đã được fine-tune có thể trở nên lỗi thời. Fine-tuning liên tục, mặc dù lý tưởng, nhưng lại có những phức tạp riêng về mặt vận hành.
• Thuật giả kim của Fine-tuning: Mặc dù có những tiến bộ trong lĩnh vực này, fine-tuning vẫn giữ một yếu tố nghệ thuật. Việc đạt được kết quả tối ưu thường đòi hỏi phải thử nghiệm và điều chỉnh thông số cẩn thận.
• Quản lý vòng đời: Các khía cạnh thực tế của việc quản lý các mô hình đã được fine-tune, bao gồm cập nhật dữ liệu, lập phiên bản mô hình và cơ sở hạ tầng phục vụ, đặt ra những thách thức đáng kể, đặc biệt là trong các tổ chức lớn.

Fine-Tuning trong thực tế: Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực

Bất chấp những thách thức này, fine-tuning đã tìm thấy các ứng dụng thành công trong các lĩnh vực khác nhau:

• Quản lý tri thức nội bộ: Các tổ chức lớn đang tận dụng fine-tuning để nâng cao cơ sở tri thức nội bộ của họ. Bằng cách đào tạo các mô hình trên code, tài liệu và quy trình làm việc độc quyền, họ có thể tạo ra các trợ lý thông minh hiểu được bối cảnh cụ thể của tổ chức.
• Hướng dẫn quy trình dự đoán: Trong các quy trình làm việc phức tạp, các mô hình đã được fine-tune có thể dự đoán các bước tiếp theo trong một quy trình, hướng dẫn người dùng thực hiện các tác vụ phức tạp. Ví dụ: phần mềm có thể được phát triển để làm nổi bật các phần liên quan trong giao diện người dùng (DOM) dựa trên hoạt động hiện tại của người dùng. Việc fine-tuning trong những trường hợp như vậy thường liên quan đến rất nhiều dữ liệu JSON và DOM.
• Hoàn thành và tạo code: Fine-tuning, đặc biệt là các kỹ thuật như ‘fill in the middle’, có thể cải thiện đáng kể khả năng hoàn thành code trong các môi trường phát triển tích hợp (IDE). Quá trình này thường liên quan đến việc trích xuất một phần code từ một tệp và giao nhiệm vụ cho AI dự đoán phần còn thiếu.
• Ứng dụng trong tài chính, pháp lý và chăm sóc sức khỏe: Các ngành có yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu và độ chính xác ngày càng áp dụng fine-tuning. Chúng bao gồm các ứng dụng như:
  • Giao dịch và phân tích dữ liệu thời gian thực
  • Phân tích cú pháp tiêu đề và tạo tín hiệu
  • Chẩn đoán y tế và xử lý tài liệu
• Chưng cất mô hình (Model Distillation): Fine-tuning có thể được sử dụng để chưng cất kiến thức của một mô hình lớn hơn, mạnh hơn thành một mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt hữu ích để triển khai các mô hình trên các thiết bị hạn chế về tài nguyên.
• Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) và Tối ưu hóa tùy chọn trực tiếp (DPO): Các tổ chức có dữ liệu phản hồi người dùng phong phú có thể tận dụng các kỹ thuật fine-tuning như DPO để điều chỉnh các mô hình theo sở thích của người dùng.
• Mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM): Fine-tuning đang chứng tỏ là vô giá trong việc nâng cao khả năng của VLM, đặc biệt là trong các tác vụ như:
  • Trích xuất dữ liệu từ các tài liệu có cấu trúc (biểu mẫu, báo cáo)
  • Cải thiện khả năng hiểu và phân tích hình ảnh
  • Tạo điều kiện cho đầu ra chính xác và có cấu trúc từ VLM

Lưu ý về Mô hình Ngôn ngữ Thị giác:

Việc sử dụng các mô hình thị giác nhỏ, được lượng tử hóa (tham số 2B-7B) trong các ứng dụng máy tính để bàn là một sự phát triển đặc biệt thú vị. Mặc dù khả năng hiểu hình ảnh thô có thể không khác biệt đáng kể với một tinh chỉnh LORA nhẹ, khả năng gợi ra đầu ra có cấu trúc, verbose và phù hợp với ngữ cảnh được tăng cường đáng kể. Việc fine-tuning này cho phép các mô hình nhỏ hơn tạo ra đầu ra một cách đáng tin cậy, phù hợp với mong đợi của các ứng dụng downstream.

Chiến lược và kỹ thuật Fine-Tuning

Một số chiến lược và kỹ thuật có thể được sử dụng để tối ưu hóa quá trình fine-tuning:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA là một kỹ thuật fine-tuning hiệu quả về bộ nhớ, tập trung vào việc chỉ cập nhật một phần nhỏ các tham số của mô hình. Điều này cho phép fine-tuning các mô hình lớn hơn ngay cả trên phần cứng hạn chế về tài nguyên.
• Lượng tử hóa (Quantization): Giảm độ chính xác của các tham số mô hình (ví dụ: xuống 4 bit) có thể giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ và yêu cầu tính toán, giúp fine-tuning dễ tiếp cận hơn.
• Lựa chọn mẫu trò chuyện (Chat Template): Chọn mẫu trò chuyện thích hợp là rất quan trọng để đảm bảo rằng mô hình đã được fine-tune tương tác hiệu quả trong một cuộc trò chuyện. Nhiều người dùng bỏ qua bước này, dẫn đến hiệu suất dưới mức tối ưu.
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): GRPO là một kỹ thuật mạnh mẽ để fine-tuning lý luận, đặc biệt khi dữ liệu ‘chain-of-thought’ được gắn nhãn không có sẵn. Nó cho phép fine-tuning chỉ sử dụng đầu vào và đầu ra, cùng với các hàm phần thưởng tùy chỉnh.
• Hợp nhất mô hình (Model Merging): Các kỹ thuật như TIES (được giới thiệu trong mergekit) cho phép hợp nhất trọng số của mô hình cơ sở, mô hình đã được fine-tune (mô hình giai đoạn) và mô hình trò chuyện. Điều này có thể tạo ra một mô hình cuối cùng giữ lại thế mạnh của cả ba.
• Fine-tuning lặp (Iterative Fine-Tuning): Đối với các ứng dụng tìm kiếm, việc cung cấp lặp đi lặp lại các đoạn code hoặc tài liệu cho LLM có thể cải thiện hiệu suất. Cách tiếp cận này có thể giảm thiểu vấn đề ‘haystack’, trong đó LLM gặp khó khăn với các ngữ cảnh rất lớn.

Cân nhắc về phần cứng và cơ sở hạ tầng

Các yêu cầu phần cứng để fine-tuning phụ thuộc vào kích thước của mô hình và các kỹ thuật được chọn:

• GPU đơn: Đối với các mô hình nhỏ hơn và thử nghiệm, một GPU cấp độ người tiêu dùng duy nhất (ví dụ: 4090, 5090) có thể là đủ. Tuy nhiên, quá trình đào tạo vẫn có thể mất vài giờ.
• GPU dựa trên đám mây: Các dịch vụ trực tuyến như RunPod, Vast.ai và Google Colab cung cấp quyền truy cập vào các GPU mạnh mẽ (ví dụ: H100) trên cơ sở cho thuê. Đây thường là tùy chọn hiệu quả nhất về chi phí cho các mô hình lớn hơn hoặc thời gian đào tạo dài hơn.
• Mở rộng nhiều GPU và nhiều nút: Mặc dù có thể, việc mở rộng sang nhiều nút hoặc GPU thường phức tạp hơn so với việc mở rộng trong một máy duy nhất với các GPU lớn hơn và nhiều hơn.
• Apple Silicon (Mac): Máy Mac có bộ nhớ thống nhất dồi dào (ví dụ: 128GB) có thể được sử dụng để đào tạo các bộ điều hợp LORA, mặc dù với tốc độ chậm hơn so với GPU NVIDIA.

Suy luận và triển khai

Khi một mô hình được fine-tune, việc triển khai nó để suy luận sẽ có những cân nhắc riêng:

• Tự lưu trữ (Self-Hosting): Tự lưu trữ cho phép kiểm soát và tùy chỉnh nhiều hơn nhưng yêu cầu quản lý cơ sở hạ tầng. Các công cụ như vLLM (để suy luận) và các giải pháp tunneling (ví dụ: dựa trên SSH) có thể đơn giản hóa quá trình này.
• Nhà cung cấp LoRA không máy chủ (Serverless LoRA Providers): Các dịch vụ như Together AI cung cấp triển khai không máy chủ các bộ điều hợp LoRA, loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng và thường không phát sinh thêm chi phí ngoài giá mô hình cơ sở.
• Mô hình lượng tử hóa: Triển khai các phiên bản lượng tử hóa 4 bit của các mô hình đã được fine-tune có thể giảm đáng kể chi phí suy luận và yêu cầu tài nguyên.
• OpenAI và Google Cloud: Các nền tảng này cũng cung cấp các dịch vụ fine-tuning và suy luận, cung cấp một giải pháp có thể mở rộng và được quản lý.

Yếu tố chi phí

Chi phí fine-tuning có thể khác nhau đáng kể tùy thuộc vào phương pháp được chọn:

• Thuê GPU: Thuê GPU A100 trong vài giờ có thể tốn chi phí trong phạm vi hai chữ số đô la. Đây là chi phí một lần để fine-tuning.
• Chi phí suy luận: Chạy suy luận với mô hình kết quả có thể phát sinh chi phí liên tục, có thể lên tới hàng trăm hoặc hàng nghìn đô la mỗi tháng cho các ứng dụng sản xuất.
• Tùy chọn miễn phí/chi phí thấp: Google Colab cung cấp thời gian GPU miễn phí (có giới hạn) và Kaggle cung cấp 30 giờ miễn phí mỗi tuần. Các nền tảng này có thể phù hợp để thử nghiệm và fine-tuning quy mô nhỏ hơn.

Tương lai của Fine-Tuning

Lĩnh vực fine-tuning đang phát triển nhanh chóng. Khi các mô hình trở nên có khả năng và hiệu quả hơn, và khi các công cụ và kỹ thuật tiếp tục được cải thiện, fine-tuning sẽ trở nên dễ tiếp cận và có tác động hơn. Việc phát triển hỗ trợ tốt hơn cho các tác vụ như gọi công cụ và tạo đầu ra có cấu trúc sẽ nâng cao hơn nữa tính thực tế của fine-tuning cho các ứng dụng trong thế giới thực. Xu hướng hướng tới fine-tuning dễ tiếp cận hơn, đặc biệt là với các mô hình nhỏ hơn, QLoRA và GRPO, mở ra khả năng cho các cá nhân và các nhóm nhỏ hơn thử nghiệm và đổi mới.