Ajuste fino eficiente de modelos de linguagem com PEFT e LoRA

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Para começar, vamos explorar o processo de ajuste fino de modelos de linguagem grandes. Em seguida, discutiremos como a abordagem de ajuste fino eficiente de parâmetros (PeFT) pode ser uma solução para alguns dos desafios enfrentados nesse processo. Veremos como a técnica de adaptação de baixo escalão (LoRa) é usada no PeFT, juntamente com outras técnicas como ajuste de prefixo (Prefix tuning), ajuste de prefixo (P tuning) e ajuste de Prompt (Prompt tuning). Também discutiremos como o PeFT permite um ajuste fino eficaz com pequenas quantidades de dados e como ele pode levar a checkpoints menores. Por fim, exploraremos como a biblioteca Hugging Face pode ser usada para implementar o PeFT e realizar o ajuste fino de modelos de linguagem de forma eficiente.

🤔 Por que o ajuste fino de modelos de linguagem grandes é um desafio?

Computação e tamanho de arquivo

Os modelos de linguagem grandes requerem uma quantidade significativa de recursos computacionais para serem treinados. À medida que esses modelos estão ficando cada vez maiores, é necessário utilizar GPUs maiores e múltiplas GPUs para realizar o ajuste fino. Além disso, os tamanhos dos arquivos dos modelos também estão aumentando, o que pode ser um desafio para armazenamento e transferência de dados.

Esquecimento catastrófico

Durante o ajuste fino, geralmente congelamos os pesos originais do modelo e ajustamos apenas um pequeno número de pesos adicionais. Isso pode levar a um fenômeno chamado "esquecimento catastrófico", em que o modelo tende a esquecer o que foi originalmente treinado. O PeFT aborda esse problema adicionando apenas pesos extras ao modelo, sem afetar os pesos originais, evitando assim o esquecimento catastrófico.

🧰 Técnicas do ajuste fino eficiente de parâmetros (PeFT)

Adaptação de baixo escalão (LoRa)

O LoRa é uma das técnicas usadas no PeFT para o ajuste fino eficiente de modelos de linguagem. Essa técnica envolve a adição de adaptadores em pontos específicos do modelo, em vez de ajustar todos os pesos. Ao adicionar esses adaptadores, podemos ajustar apenas os pesos relevantes para a tarefa específica que desejamos realizar. Isso reduz a quantidade de parâmetros treináveis, tornando o processo de ajuste fino mais eficiente.

Outras técnicas incluídas no PeFT

Além do LoRa, o PeFT também utiliza outras técnicas para aprimorar o ajuste fino de modelos de linguagem. O ajuste de prefixo (Prefix tuning) permite ajustar os pesos relacionados aos primeiros tokens de uma sequência, permitindo um ajuste mais controlado dessas partes específicas do modelo. O ajuste de prefixo (P tuning) envolve a criação de tokens prefixados que são adicionados à sequência de entrada para influenciar a geração de saída. O ajuste de prompt (Prompt tuning) é semelhante ao ajuste de prefixo, mas envolve o uso de tokens de prompt especiais para guiar a geração de saída. Essas técnicas adicionais oferecem maior flexibilidade no ajuste fino e podem levar a melhor desempenho em tarefas específicas.

Vantagens do PeFT

O PeFT oferece várias vantagens significativas no ajuste fino de modelos de linguagem. Primeiro, permite um ajuste fino eficaz com apenas pequenas quantidades de dados. Isso é especialmente útil quando temos conjuntos de dados limitados disponíveis. Além disso, o PeFT ajuda a melhorar a generalização do modelo para diferentes cenários, tornando-o mais robusto e adaptável. Outra vantagem do PeFT é que ele leva a checkpoints menores, o que facilita o armazenamento e o compartilhamento dos modelos treinados.

🚀 Usando a biblioteca Hugging Face para implementar o PeFT

A biblioteca Hugging Face fornece uma série de recursos para facilitar a implementação do PeFT e o ajuste fino de modelos de linguagem. Com essa biblioteca, podemos aproveitar modelos pré-treinados de empresas como o Google e a Meta e adicionar nossos próprios adaptadores para ajuste fino. Além disso, a biblioteca Hugging Face inclui implementações de técnicas como LoRa, ajuste de prefixo (Prefix tuning) e ajuste de prompt (Prompt tuning). Isso nos permite usar essas técnicas diretamente e obter os benefícios do PeFT em nosso ajuste fino. A biblioteca também oferece suporte acelerado para tornar o processo de ajuste fino mais rápido e eficiente.

👉 Conclusão

O ajuste fino de modelos de linguagem grandes pode ser um desafio devido ao requisito de recursos computacionais e ao tamanho dos arquivos. No entanto, o PeFT é uma abordagem eficiente que permite ajuste fino eficaz com pequenas quantidades de dados e leva a checkpoints menores. Com o uso da biblioteca Hugging Face, podemos implementar facilmente o PeFT e realizar o ajuste fino de modelos de linguagem de forma eficiente.