Einleitung

Als jemand, der tief in die Welt der künstlichen Intelligenz eingetaucht ist, habe ich aus erster Hand gesehen, wie die Feinabstimmung vorab trainierte große Sprachmodelle (LLMs) revolutioniert. Die Überbrückung der Lücke zwischen allgemeinem KI-Training und spezifischen Aufgaben weckte mein Interesse an der Erforschung der Feinabstimmung. Eine Feinabstimmung ist wie eine Spezialisierung auf ein Fachgebiet nach einer umfassenden Ausbildung. LLMs Passen Sie ihr Allgemeinwissen an bestimmte Aufgaben oder Datensätze an und steigern Sie so ihre Leistung, Genauigkeit und Effizienz in verschiedenen Anwendungen. In diesem Artikel habe ich häufig Fragen zur Feinabstimmung von Vorstellungsgesprächen gestellt und Antworten für Sie gegeben.

Lass uns anfangen.

Q1. Was ist Feinabstimmung?

Antwort. Durch die Feinabstimmung wird ein vorab trainiertes großes Sprachmodell (LLM) so angepasst, dass es in einem bestimmten Bereich eine bessere Leistung erbringt, indem das Training mit einem fokussierten Datensatz im Zusammenhang mit der Aufgabe fortgesetzt wird. Die anfängliche Trainingsphase vermittelt dem LLM ein umfassendes Verständnis der Sprache aus einem großen Datenbestand. Durch die Feinabstimmung kann das Modell jedoch in einem bestimmten Bereich kompetenter werden, indem seine Parameter geändert werden, um sie an die einzigartigen Anforderungen und Merkmale dieses Bereichs anzupassen.

In dieser Phase verfeinert das Modell seine Gewichte anhand eines auf die jeweilige Aufgabe zugeschnittenen Datensatzes und ermöglicht so das Erfassen charakteristischer sprachlicher Merkmale, Terminologie und des Kontexts, die für die Aufgabe von entscheidender Bedeutung sind. Diese Verbesserung verringert die Lücke zwischen einem universellen Sprachmodell und einem auf spezifische Bedürfnisse zugeschnittenen Modell und macht das LLM effektiver und präziser bei der Generierung von Ausgaben für die ausgewählte Anwendung. Durch die Feinabstimmung wird die Effektivität von LLMs bei bestimmten Aufgaben maximiert, ihr Nutzen verbessert und ihre Funktionen an bestimmte organisatorische oder akademische Anforderungen angepasst.

Q2. Beschreiben Sie den Feinabstimmungsprozess.

Antwort. Die Feinabstimmung eines vorab trainierten Modells für eine bestimmte Anwendung oder einen bestimmten Anwendungsfall erfordert ein detailliertes Verfahren zur Optimierung der Ergebnisse. Im Folgenden finden Sie Schritte zur Feinabstimmung:

• Datenaufbereitung: Die Auswahl und Vorverarbeitung des Datensatzes umfasst die Bereinigung, die Behandlung fehlender Werte und die Anordnung des Textes entsprechend den Eingabekriterien. Datenerweiterung erhöht die Widerstandsfähigkeit.
• Auswahl des richtigen vorab trainierten Modells: Berücksichtigen Sie die Größe, die Art der Trainingsdaten und die Leistung bei ähnlichen Aufgaben.
• Feinabstimmungsparameter identifizieren: Legen Sie Parameter wie Lernrate, Epochen und Batchgröße fest. Das Einfrieren einiger Schichten verhindert eine Überanpassung.
• Validierung: Testen Sie das fein abgestimmte Modell anhand eines Validierungsdatensatzes und verfolgen Sie Metriken wie Genauigkeit, Verlust, Präzision und Rückruf.
• Modelliteration: Passen Sie Parameter basierend auf den Validierungsergebnissen an, einschließlich Lernrate, Batch-Größe und Einfrierschichten.
• Modellbereitstellung: Berücksichtigen Sie Hardware, Skalierbarkeit, Echtzeitfunktionalität und Sicherheitsprotokolle für die Bereitstellung des fein abgestimmten Modells.

Durch die Einhaltung dieses strukturierten Ansatzes können Ingenieure das Modell methodisch verbessern und seine Leistung kontinuierlich verfeinern, um den Anforderungen der gewünschten Anwendung gerecht zu werden.

Q3. Welche unterschiedlichen Feinabstimmungsmethoden gibt es?

Antwort. Die Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) ist eine leistungsstarke Technik, mit der vorab trainierte Modelle an bestimmte Aufgaben oder Domänen angepasst und so ihre Leistung und Anwendbarkeit verbessert werden. Bei diesem Prozess wird ein vorab trainiertes Modell so geändert, dass es eine bestimmte Funktion besser ausführen kann, indem es seine allgemeinen Fähigkeiten nutzt und sich gleichzeitig auf bestimmte Nuancen eines Datensatzes konzentriert. Im Folgenden skizzieren wir verschiedene Feinabstimmungsmethoden, die häufig zur Verbesserung von LLMs eingesetzt werden.

Betreutes Feintuning

Die überwachte Feinabstimmung beinhaltet direkt das weitere Training des großen Sprachmodells (LLM) anhand eines neuen Datensatzes, der gekennzeichnete Daten enthält, die für die spezifische Aufgabe relevant sind. Bei diesem Ansatz passt das Modell seine Gewichte basierend auf den Fehlern an, die es bei der Vorhersage der Bezeichnungen der neuen Trainingsbeispiele macht. Diese Methode ist besonders nützlich für Aufgaben mit präzisen Bezeichnungen, wie z. B. Stimmungsanalysen oder Klassifizierungsaufgaben, oder in Situationen, in denen die Ergebnisse mit den Eingabedaten verknüpft sind.

Techniken im Rahmen der überwachten Feinabstimmung:

• Hyperparameter-Tuning: Anpassen von Modellparametern wie Lernrate und Batchgröße, um die Leistung zu optimieren.
• Transferlernen: Verwendung eines vorab trainierten Modells und Feinabstimmung anhand eines kleineren, aufgabenspezifischen Datensatzes.
• Multitasking-Lernen: Feinabstimmung des Modells für mehrere Aufgaben gleichzeitig, um Gemeinsamkeiten zwischen den Aufgaben zu nutzen.
• Lernen mit wenigen Schüssen: Trainieren Sie das Modell anhand einer sehr kleinen Menge gekennzeichneter Daten, was typisch für Szenarien ist, in denen die Datenerfassung eine Herausforderung darstellt.

Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)

RLHF ist eine komplexere Form der Feinabstimmung, bei der Modelle auf der Grundlage des Feedbacks von Menschen und nicht auf der Grundlage statischer Datenetiketten angepasst werden. Dieser Ansatz wird verwendet, um die Ergebnisse des Modells an menschlichen Vorlieben oder gewünschten Ergebnissen auszurichten. Typischerweise handelt es sich dabei um:

• Belohnungsmodellierung: Trainieren Sie das Modell, um menschliche Präferenzen für verschiedene Ausgaben vorherzusagen.
• Proximale Richtlinienoptimierung (PPO): Ein Algorithmus, der bei der schrittweisen Anpassung der Richtlinie hilft und sich auf die Verbesserung der erwarteten Belohnung konzentriert, ohne drastische Änderungen vorzunehmen.
• Vergleichendes Ranking und Präferenzlernen: Bei diesen Techniken vergleichen und bewerten Menschen verschiedene Modellausgaben, anhand derer das Modell dann die bevorzugten Ausgaben lernt.

Parametereffiziente Feinabstimmung (PEFT)

PEFT-Techniken zielen darauf ab, eine kleinere Teilmenge von Modellparametern zu aktualisieren, was dazu beiträgt, die Rechenkosten zu senken und einen Großteil des Wissens des vorab trainierten Modells zu bewahren. Zu den Techniken gehören:

• Adapterschichten: Einfügen kleiner, trainierbarer Schichten zwischen vorhandenen Schichten des Modells, die fein abgestimmt werden, während der Rest des Modells eingefroren bleibt.
• LoRA: Low-Rank-Anpassung, bei der das Modell mit Low-Rank-Matrizen erweitert wird, um das Verhalten seiner Schichten ohne umfangreiche Umschulung zu ändern.
• Prompt-Tuning: Anpassungsaufforderungen werden verwendet, um dem Modell spezifische Reaktionen zu entlocken und es ohne umfangreiche Umschulung effektiv zu steuern.

Die Feinabstimmung von LLMs erfordert eine Vielzahl von Methoden, die auf die spezifischen Anforderungen und Einschränkungen der jeweiligen Aufgabe zugeschnitten sind. Ob durch überwachtes Lernen, die Nutzung menschlichen Feedbacks oder den Einsatz von Parameter-effizienten Strategien – jede Methode hat ihre Stärken und geeigneten Anwendungsfälle. Die Wahl des Feinabstimmungsansatzes hängt weitgehend von den spezifischen Anforderungen der Anwendung, den verfügbaren Daten und dem gewünschten Ergebnis ab.

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Q4. Wann sollte man zur Feinabstimmung gehen?

Optimale Szenarien für die Feinabstimmung

Eine Feinabstimmung sollte in Betracht gezogen werden, wenn spezifische Verbesserungen oder Anpassungen vorab trainierter Modelle erforderlich sind, um einzigartige Aufgabenspezifikationen oder Domänenanforderungen zu erfüllen. Hier sind mehrere Szenarien, in denen eine Feinabstimmung erforderlich ist:

• Spezialisierungsvoraussetzung: Wenn die Aufgabe ein tiefes Verständnis von Nischenthemen oder Fachvokabularen (z. B. juristische, medizinische oder technische Bereiche) erfordert, hilft die Feinabstimmung dabei, das Modell durch Training auf domänenspezifischen Datensätzen an diese spezifischen Kontexte anzupassen.
• Verbesserung der Modellleistung: Wenn Basismodelle aufgrund des generischen Charakters ihres anfänglichen Trainings bei bestimmten Aufgaben keine ausreichende Leistung erbringen, kann eine Feinabstimmung mit aufgabenspezifischen Daten ihre Genauigkeit und Effizienz erheblich verbessern.
• Dateneffizienz: Eine Feinabstimmung ist in Szenarien mit knappen Daten äußerst vorteilhaft. Dadurch können sich Modelle im Vergleich zum Training von Grund auf mit wesentlich kleineren Datensätzen an neue Aufgaben anpassen.
• Vorhersagefehler reduzieren: Dies ist besonders nützlich, um Fehler in Modellausgaben zu minimieren, insbesondere in Umgebungen mit hohem Risiko, in denen Präzision von entscheidender Bedeutung ist, wie beispielsweise bei prädiktiven Gesundheitsanalysen.
• Anpassung an benutzerspezifische Anforderungen: In Fällen, in denen die Ausgabe eng mit den Benutzererwartungen oder spezifischen betrieblichen Anforderungen übereinstimmen muss, passt die Feinabstimmung die Modellausgaben entsprechend an und verbessert so die Relevanz und die Benutzerzufriedenheit.

Entscheidungspunkte für die Feinabstimmung

• Vorhandensein gekennzeichneter Daten: Für die Feinabstimmung ist ein beschrifteter Datensatz erforderlich, der die Nuancen der beabsichtigten Anwendung widerspiegelt. Die Verfügbarkeit und Qualität dieser Daten sind entscheidend für den Erfolg des Feinabstimmungsprozesses.
• Anfängliche Modellleistung: Bewerten Sie die Leistung des vorab trainierten Modells bei der Zielaufgabe. Liegt die Leistung unter dem geforderten Schwellenwert, ist eine Feinabstimmung ratsam.
• Ressourcenverfügbarkeit: Berücksichtigen Sie Rechen- und Zeitressourcen, da die Feinabstimmung ressourcenintensiv sein kann. Es ist entscheidend zu beurteilen, ob die möglichen Verbesserungen die zusätzlichen Kosten rechtfertigen.
• Langfristiger Nutzen: Wenn das Modell robust gegenüber der sich verändernden Natur von Daten und Aufgaben sein muss, kann eine regelmäßige Feinabstimmung erforderlich sein, um seine Relevanz und Wirksamkeit aufrechtzuerhalten.

Die Entscheidung zur Feinabstimmung eines Modells sollte auf spezifischen Aufgabenanforderungen, Datenverfügbarkeit, anfänglicher Modellleistung, Ressourcenüberlegungen und der strategischen Bedeutung der Modellergebnisse basieren. Die Feinabstimmung bietet eine Möglichkeit, den Modellnutzen erheblich zu verbessern, ohne dass eine umfangreiche Neuschulung von Grund auf erforderlich ist, was sie zu einer praktischen Wahl in vielen Arbeitsabläufen des maschinellen Lernens macht.

F5. Was ist der Unterschied zwischen Feinabstimmung und Transferlernen?

F6. RLHF im Detail erklären.

Antwort. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein „Belohnungsmodell“ mit direktem menschlichem Feedback trainiert und dann verwendet wird, um die Leistung eines Agenten der künstlichen Intelligenz (KI) durch Reinforcement Learning zu optimieren. RLHF, auch bekannt als verstärkendes Lernen aus menschlichen Vorlieben, hat bei der Verbesserung der Relevanz, Genauigkeit und Ethik großer Sprachmodelle (LLMs) an Bedeutung gewonnen, insbesondere bei deren Verwendung als Chatbots.

So funktioniert RLHF

Die Ausbildung eines LLM bei RLHF erfolgt typischerweise in vier Phasen:

• Modelle vor dem Training: RLHF wird im Allgemeinen zur Feinabstimmung und Optimierung eines vorab trainierten Modells und nicht als End-to-End-Trainingsmethode eingesetzt. Beispielsweise nutzte InstructGPT RLHF, um das bereits bestehende GPT-Modell zu verbessern
• Schulung zum Belohnungsmodell: Menschliches Feedback unterstützt eine Belohnungsfunktion beim verstärkenden Lernen und erfordert die Entwicklung eines effektiven Belohnungsmodells, um menschliche Präferenzen in ein numerisches Belohnungssignal umzuwandeln.
• Richtlinienoptimierung: Die letzte Hürde von RLHF besteht darin, zu bestimmen, wie und in welchem ​​Umfang das Belohnungsmodell verwendet werden soll, um die Richtlinien des KI-Agenten zu aktualisieren. Proximal Policy Optimization (PPO) ist einer der erfolgreichsten Algorithmen für diesen Zweck.
• Validierung, Optimierung und Bereitstellung: Sobald das KI-Modell mit RLHF trainiert wurde, wird es validiert, optimiert und bereitgestellt, um seine Wirksamkeit und ethische Überlegungen sicherzustellen.

Einschränkungen von RLHF

Trotz seiner beeindruckenden Ergebnisse bei der Schulung von KI-Agenten für komplexe Aufgaben weist RLHF Einschränkungen auf, darunter die teure Natur menschlicher Präferenzdaten und die Herausforderung, aufgrund der subjektiven Natur menschlicher Werte ein effektives Belohnungsmodell zu entwerfen.

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F7. PEFT im Detail erklären.

Antwort. PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) ist eine Technik, mit der große Sprachmodelle (LLMs) für bestimmte Aufgaben angepasst werden und gleichzeitig begrenzte Rechenressourcen genutzt werden. Diese Methode berücksichtigt den rechen- und speicherintensiven Charakter der Feinabstimmung großer Modelle, indem nur eine kleine Anzahl zusätzlicher Parameter feinabgestimmt wird, während der Großteil des vorab trainierten Modells eingefroren wird. Dies verhindert katastrophales Vergessen in großen Modellen und ermöglicht eine Feinabstimmung mit begrenzten Rechenressourcen.

Kernkonzepte von PEFT

PEFT basiert auf der Idee, große Sprachmodelle auf effiziente Weise an spezifische Aufgaben anzupassen. Zu den Schlüsselkonzepten von PEFT gehören:

• Modularer Charakter: PEFT ermöglicht die Anpassung desselben vorab trainierten Modells für mehrere Aufgaben, indem kleine aufgabenspezifische Gewichtungen hinzugefügt werden, sodass keine vollständigen Kopien gespeichert werden müssen.
• Quantisierungsmethoden: Techniken wie die 4-Bit-Präzisionsquantisierung können den Speicherverbrauch weiter reduzieren und ermöglichen die Feinabstimmung von Modellen mit begrenzten Ressourcen.
• PEFT-Techniken: PEFT integriert beliebte Techniken wie LoRA, Prefix Tuning, AdaLoRA, Prompt Tuning, MultiTask Prompt Tuning und LoHa mit Transformers und Accelerate.

Vorteile von PEFT

PEFT bietet mehrere Vorteile, darunter:

• Effiziente Anpassung: Es ermöglicht die effiziente Anpassung großer Sprachmodelle unter Verwendung begrenzter Rechenressourcen.
• Breitere Zugänglichkeit: PEFT eröffnet einem viel breiteren Publikum die Möglichkeiten großer Sprachmodelle, indem es die Feinabstimmung von Modellen mit begrenzten Ressourcen ermöglicht.
• Reduzierte Speichernutzung: Quantisierungsmethoden und der modulare Charakter von PEFT tragen zu einer geringeren Speichernutzung bei und machen es einfacher, Modelle mit begrenzten Ressourcen zu optimieren.

Implementierung von PEFT

Die Implementierung von PEFT umfasst mehrere Schritte, darunter:

• Feinabstimmung des Modells: Bei PEFT geht es um die Feinabstimmung einer kleinen Anzahl zusätzlicher Parameter, während gleichzeitig der Großteil des vorab trainierten Modells eingefroren wird.
• PEFT-Konfiguration: Erstellen einer PEFT-Konfiguration, die das Modell umschließt oder trainiert und so eine effiziente Anpassung großer Sprachmodelle ermöglicht.
• 4-Bit-Quantisierung: Implementierung von 4-Bit-Quantisierungstechniken zur Bewältigung von Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Laden großer Sprachmodelle auf Consumer- oder Colab-GPUs.

F8. Unterschied zwischen Prompt Engineering vs. RAG vs. Fine-Tuning.

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F9. Was ist LoRA und QLoRA?

Antwort. LoRA und QLoRA sind fortschrittliche Techniken zur Feinabstimmung von Large Language Models (LLMs), um die Effizienz und Leistung im Bereich der Natural Language Processing (NLP) zu steigern.

LoRA

Low-Rank Adaptation ist eine Methode, die neue trainierbare Parameter einführt, um das Modell anzupassen, ohne seine Gesamtparameteranzahl zu erhöhen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Modellgröße unverändert bleibt und dennoch von einer Parameter-effizienten Feinabstimmung profitiert. Im Wesentlichen ermöglicht LoRA erhebliche Änderungen am Verhalten und der Leistung eines Modells, ohne den herkömmlichen Mehraufwand, der mit dem Training großer Modelle verbunden ist. Es handelt sich um einen Adapteransatz, der die Modellgenauigkeit beibehält und gleichzeitig den Speicherbedarf reduziert.

QLoRA

QLoRA oder Quantized LoRA baut auf der Grundlage von LoRA auf, indem es Quantisierungstechniken integriert, um die Speichernutzung weiter zu reduzieren und gleichzeitig die Modellleistung beizubehalten oder sogar zu verbessern. Diese Technik führt Konzepte wie 4-Bit-Normal-Float, Doppelquantisierung und Paged-Optimierer ein, um eine hohe Recheneffizienz bei geringem Speicherbedarf zu erreichen. QLoRA wird für die Feinabstimmung von LLMs bevorzugt, da es Effizienz bietet, ohne die Genauigkeit des Modells zu beeinträchtigen. Vergleichsstudien haben gezeigt, dass QLoRA die Modellleistung aufrechterhält und gleichzeitig den Speicherbedarf erheblich reduziert, was es zu einer bevorzugten Wahl für die Feinabstimmung von LLMs macht.

Bedeutung von LoRA und QLoRA

Diese Techniken haben zusammen mit anderen Varianten wie LongLoRA den Feinabstimmungsprozess für LLMs revolutioniert und bieten Effizienz und maßgeschneiderte Leistung bei reduziertem Rechenaufwand. Durch die Feinabstimmung mit LoRA und QLoRA können Unternehmen LLMs an ihre individuellen Anforderungen anpassen, die Leistung steigern und personalisiertere und effizientere Dienste ermöglichen. Darüber hinaus spielen LoRA und QLoRA eine entscheidende Rolle bei der Demokratisierung des Zugangs zu fortschrittlichen Modellen, der Milderung der mit dem Training großer Modelle verbundenen Herausforderungen und der Eröffnung neuer Wege für Innovation und Anwendung im Bereich NLP.

Lesen Sie auch: Parametereffiziente Feinabstimmung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

Zusammenfassung

Ich hoffe, dass Ihnen diese Feinabstimmungsfragen im Vorstellungsgespräch wertvolle Einblicke in diesen wichtigen Aspekt der KI-Entwicklung für Ihr nächstes Vorstellungsgespräch liefern. Bei der Verfeinerung großer Sprachmodelle für bestimmte Aufgaben ist die Feinabstimmung von entscheidender Bedeutung. Durch überwachtes Lernen, Verstärkung durch menschliches Feedback oder Parameter-effiziente Techniken ermöglicht die Feinabstimmung die Anpassung von KI-Tools auf eine Weise, die durch ein breit angelegtes Vortraining allein nicht erreicht werden kann.

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• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/fine-tuning-interview-questions-and-answers/