Aprenda a Ajustar seu Próprio Alpaca 7B!

Aprenda a Ajustar seu Próprio Alpaca 7B!

Título do Artigo: Como Treinar e Ajustar um Modelo de Aprendizado de Máquina com Eficiência no Uso de Parâmetros 😃

Tabela de Conteúdos:

1. Introdução
2. Preparação dos Dados
3. Ajuste Fino do Modelo
4. Bibliotecas Necessárias
5. Configurando o Treinamento
6. Hiperparâmetros
7. Carregando e Tokenizando os Dados
8. Criando os Prompts de Treinamento
9. Treinando o Modelo
10. Publicação do Modelo Treinado
11. Geração de Inference
12. Conclusão

Introdução

No vídeo anterior, vimos como fazer inferência com o modelo alpaca 7 bilhões. Neste vídeo, mostrarei como treinei o modelo usando os dados disponíveis. Existem algumas bibliotecas e detalhes importantes para entender antes de começarmos.

Preparação dos Dados

Para realizar o ajuste fino do modelo, vamos utilizar a biblioteca "Parameter Efficient Fine Tuning" do Hugging Face, que nos permite ajustar os pesos do modelo em partes específicas da rede. Também precisaremos instalar a versão especial do transformers que possui o tokenizer e o modelo para o modelo LAMA. Essa versão não está disponível na biblioteca principal do Hugging Face, devido a Questões de controvérsia em torno dos pesos do modelo.

Ajuste Fino do Modelo

O ajuste fino será feito com o modelo LAMA, que é um modelo de linguagem causal. Vamos definir os hiperparâmetros necessários e configurar o treinamento com base nas configurações ideais. O treinamento será realizado com um tamanho de lote de 128 e também faremos uso da técnica de acumulação de gradiente para melhorar a eficiência computacional.

Bibliotecas Necessárias

Antes de prosseguirmos, certifique-se de que as bibliotecas necessárias, como o Hugging Face, estabeleçam uma conexão com o repositório de dados e treinamento, e também tenhamos o tokenizer adequado para o modelo LAMA. Também faremos uso da biblioteca "bits and bytes" para carregar o modelo em formato de 8 bits, o que nos permitirá usar uma GPU menor para o treinamento.

Configurando o Treinamento

Definiremos os hiperparâmetros necessários para o treinamento, como taxa de aprendizado, número de passos de aquecimento e configurações específicas da arquitetura LORA. Uma nota importante é que, ao reduzir o número de cabeças de atenção e a escala alfa, podemos acelerar o treinamento sem perder significativamente a qualidade dos resultados.

Hiperparâmetros

Para o treinamento, recomenda-se um tamanho de lote de 128 com acumulação de gradiente a cada 128 passos. No entanto, se você estiver usando uma GPU menor, como a 3090, poderá reduzir o tamanho do lote para 4. Essa configuração foi testada em uma GPU A100 e funcionou bem. Recomenda-se manter o número de etapas de aquecimento em 100 para obter melhores resultados.

Carregando e Tokenizando os Dados

Após as configurações iniciais, importaremos os dados utilizados pelo Stanford e faremos o carregamento e tokenização adequados usando o tokenizer LAMA. Isso nos permitirá gerar os prompts de treinamento necessários para o modelo.

Criando os Prompts de Treinamento

Agora, vamos criar os prompts de treinamento com base nas instruções e saídas desejadas. Os prompts são uma forma de fornecer ao modelo exemplos de treinamento, onde ele recebe uma instrução e deve gerar a saída correspondente. Os dados serão embaralhados para garantir a diversidade do treinamento.

Treinando o Modelo

Chegou a hora de treinar o modelo! Usaremos o treinador pré-configurado, que utilizará as configurações que definimos anteriormente, como tamanho de lote, acumulação de gradiente e etapas de aquecimento. A perda do treinamento será registrada ao longo das etapas e você poderá acompanhar a diminuição da perda com o tempo.

Publicação do Modelo Treinado

Após o treinamento, você pode optar por enviar seu modelo treinado para sua conta do Hugging Face para compartilhar com outros usuários. Para fazer isso, você precisará fazer login e fornecer suas credenciais. É possível nomear seu modelo e até torná-lo privado, se desejar. A publicação do modelo permitirá que outros usuários o utilizem para gerar texto.

Geração de Inference

Por fim, você pode utilizar o modelo treinado para realizar inferências e gerar textos desejados. Basta carregar o modelo e iniciar o processo de geração. Os resultados devem ser bastante satisfatórios, dado o desempenho do modelo LAMA treinado.

Conclusão

Neste artigo, exploramos o processo de treinamento e ajuste fino de um modelo de aprendizado de máquina utilizando o modelo LAMA e a biblioteca Parameter Efficient Fine Tuning. Vimos como preparar os dados, definir hiperparâmetros, criar prompts de treinamento e realizar o treinamento eficientemente. Finalmente, discutimos a possibilidade de publicar o modelo e gerar textos de inferência. Esperamos que essas informações sejam úteis para você explorar e aprimorar suas habilidades em aprendizado de máquina!

Destaques

• Treinamento eficiente de um modelo de Aprendizado de Máquina
• Utilização da biblioteca Parameter Efficient Fine Tuning do Hugging Face
• Preparação e tokenização dos dados para o treinamento
• Definição de hiperparâmetros e configurações adequadas
• Geração de prompts de treinamento para o modelo
• Processo de treinamento e ajuste fino
• Possibilidade de publicar o modelo treinado e gerar inferências

Perguntas Frequentes

Q: O modelo LAMA está disponível na biblioteca principal do Hugging Face?

A: Não, devido a questões de controvérsia em torno dos pesos do modelo, o tokenizer e o modelo LAMA não estão disponíveis na biblioteca principal do Hugging Face. É necessário instalar uma versão especial do transformers para utilizá-lo.

Q: Qual é a vantagem de usar o ajuste fino com o modelo LAMA?

A: O ajuste fino do modelo LAMA permite que você ajuste os pesos em partes específicas da rede, em vez de ajustar os pesos originais. Isso permite uma personalização mais precisa e eficiente do modelo, de acordo com suas necessidades específicas.

Q: Posso usar o modelo treinado em outros projetos de aprendizado de máquina?

A: Sim, você pode utilizar o modelo treinado em outros projetos de aprendizado de máquina. Basta fazer o carregamento do modelo gerado e utilizar as funções de inferência para gerar textos desejados.

Q: Onde posso encontrar mais informações sobre o LAMA e o Hugging Face?

A: Você pode encontrar mais informações sobre o LAMA e o Hugging Face nos respectivos sites e documentações oficiais. Recomenda-se explorar esses recursos para obter uma compreensão mais aprofundada dessas ferramentas.

Recursos:

• Hugging Face website: www.huggingface.co
• Documentação do LAMA: www.lama.ai
• Repositório do modelo treinado: github.com/user/repo