ChatGPT en andere grote taalmodellen (LLM’s) worden getraind op enorme datasets, maar wat als jouw project slechts een kleine, specifieke dataset nodig heeft? Daar komt fine-tuning om de hoek kijken. In plaats van een model helemaal opnieuw te bouwen, kunnen organisaties met fine-tuning voortbouwen op vooraf getrainde modellen, wat een meer op maat gemaakte en efficiënte benadering van machine learning oplevert. Dit proces bespaart niet alleen tijd, maar verlaagt ook kosten, naast andere waardevolle voordelen.
In deze blog onderzoeken we wat fine-tuning is, waarom het belangrijk is en hoe het de mogelijkheden van LLM’s beïnvloedt.
Wat is Fine-tuning?
Fine-tuning houdt in dat je een vooraf getraind model verder optimaliseert om beter te presteren op specifieke taken of behoeften. Dit proces bestaat uit het aanpassen van de parameters van het model met behulp van een kleinere, taak specifieke dataset, waardoor het model beter wordt afgestemd op de gewenste taak.
In dit geval gaan we dieper in op het fine-tuning van Large Language Models (LLM’s) zoals ChatGPT. LLM’s worden geïmplementeerd in veel programma’s die je misschien al hebt gebruikt, zoals Chatbots en Google Translate. LLM’s worden getraind op enorme sets data, vandaar de naam ‘Large’ in Large Language Model.
Waarom is Fine-tuning belangrijk?
Fine-tuning helpt modellen om ze beter te maken voor specifieke taken. Het gebruik van een algemeen model zoals GPT-4o kost meer tijd als je het voor één specifieke taak probeert te gebruiken. Zoals we eerder hebben geleerd, zijn programma’s zoals ChatGPT gebouwd op enorme sets data. Als je LLM’s wilt gebruiken voor iets heel specifieks, zoals het alleen gebruiken om tekst uit documenten te vertalen, zijn er bepaalde data die nooit gebruikt zullen worden. Ook al is het model getraind voor een breed scala aan taken en functies naast de vertaling zelf. Daarom gebruiken we fine-tuning om ze beter geschikt te maken voor een specifieke taak.
De technische kant van Fine-tuning
In de wereld van machine learning zijn er twee primaire typen modellen die het meest voorkomen: generatief en discriminatief. Elk van deze modellen dient verschillende doelen en werkt volgens verschillende principes. Laten we eens kijken wat deze modellen zijn en wat deze modellen kunnen doen als het een verfijnd model is.
Generative modelen (ChatGPT)
Generatieve modellen zijn een machine learning model en helpen je patronen of distributies van gegevens te detecteren om nieuwe, vergelijkbare gegevens te genereren. Generatieve modellen richten zich op het leren van de distributie van gegevens zelf. Als we bijvoorbeeld naar afbeeldingen van een auto en een fiets kijken, leert het generatieve model begrijpen wat een auto een auto maakt en wat een fiets een fiets maakt. Met deze kennis zou het nieuwe afbeeldingen kunnen genereren die lijken op een auto of fiets. Bij het verfijnen van deze modellen:
Doel: Het doel is om het model aan te passen om tekst te genereren die past bij een specifieke stijl, domein of taak, terwijl het algemene taalbegrip behouden blijft.
Proces: Verfijnen houdt in dat het model wordt blootgesteld aan een nieuwe gelabelde dataset die specifiek is voor de doeltaak. Het model berekent de fout tussen zijn voorspellingen en de werkelijke labels en past vervolgens zijn gewichten dienovereenkomstig aan.
Gegevensvereisten: Generatieve modellen hebben vaak minder gegevens nodig voor verfijnen. Goede resultaten kunnen worden bereikt met relatief weinig voorbeelden, soms slechts een paar honderd of duizend.
Output: Het verfijnde model kan nieuwe, taak specifieke content genereren die niet in de originele trainingsdata zat.
Flexibiliteit: Deze modellen behouden hun vermogen om een breed scala aan taaltaken uit te voeren, zelfs na fine tuning.
Discriminative modelled (Classic ML/DL)
Discriminerende modellen zijn ook een machine learning model. Discriminerende modellen richten zich op het onderscheiden van verschillende soorten data. Hun doel is niet om te begrijpen hoe deze data wordt gegenereerd, ze richten zich alleen op wat ze van elkaar onderscheidt. Terug naar de auto en de fiets, als een discriminerend model een afbeelding van een auto en een fiets ziet, zou het onderscheid kunnen maken tussen de twee, maar zou het geen nieuwe afbeeldingen van een auto of een fiets kunnen genereren. Discriminerende modellen richten zich op het leren van de grens tussen verschillende klassen of categorieën in een dataset. Bij het verfijnen van deze modellen:
Doel: Het doel is om het vermogen van het model om onderscheid te maken tussen klassen of specifieke uitkomsten voor een bepaalde taak te verbeteren.
Proces: Verfijnen omvat het aanpassen van de parameters van het model om de waarschijnlijkheid van de waargenomen data te maximaliseren, gegeven de gekozen klasselabels.
Gegevensvereisten: Discriminerende modellen presteren vaak beter met grotere hoeveelheden gelabelde data.
Uitvoer: Het verfijnde model produceert nauwkeurigere classificaties of voorspellingen voor de specifieke taak waarop het is verfijnd.
Specificiteit: Deze nauwkeurig afgestemde modellen worden zeer gespecialiseerd voor de taak waarop ze zijn afgestemd, wat mogelijk ten koste gaat van de generalisatie naar andere taken.
Belangrijkste verschillen in Fine-Tuning
Taak
Fine-tuning generatieve modellen zijn vaak gericht op het behouden van brede taalmogelijkheden terwijl de prestaties op specifieke taken worden verbeterd. Fine-tuning discriminatieve modellen daarentegen richten zich doorgaans op het optimaliseren voor een enkele, specifieke taak.
Gegevens efficiëntie
Generatieve modellen kunnen vaak goede resultaten behalen met minder nauwkeurige gegevens dan discriminatieve modellen.
Veelzijdigheid
Nauwkeurig afgestemde modellen met generatieve modellen behouden meer van hun algemene mogelijkheden, terwijl nauwkeurig afgestemde discriminerende modellen meer gespecialiseerd worden.
Output type
Nauwkeurig afgestemde generatieve modellen produceren nieuwe, contextueel relevante tekst, terwijl nauwkeurig afgestemde discriminerende modellen classificaties of voorspellingen opleveren.
Catastrophic forgetting
Generatieve modellen hebben een hoger risico op catastrofaal vergeten (hun hoofdtaak vergeten) tijdens het fine-tuning proces, waarbij ze een deel van hun algemene mogelijkheden kunnen verliezen. Dit is minder een probleem voor discriminatieve modellen, die zijn ontworpen om te specialiseren.
Voordelen van Fine-tuning
Laten we kijken naar enkele voordelen van fine tuning. Fine-tuning biedt talloze voordelen, met name in de huidige snelle omgeving waar efficiëntie en aanpassingsvermogen cruciaal zijn. Begrijp de voordelen van fine tuning, zoals kostenefficiëntie, tijdsbesparing en maatwerk. Dit kan verduidelijken waarom het een voorkeursstrategie is voor bedrijven en organisaties die hun middelen willen optimaliseren en toch hoge prestaties willen behalen.
Kosten efficiëntie
Ten eerste vermindert fine-tuning de behoefte aan enorme datasets en rekenkracht. Fine-tuning wordt een meer kosteneffectieve aanpak, waardoor het toegankelijk wordt voor bedrijven en organisaties met beperkte budgetten.
Tijd besparend
Ten tweede vereist het bouwen van een model vanaf nul veel data en computerkracht. In deze snelle maatschappij willen we onze tijd zo efficiënt mogelijk gebruiken. Omdat fine-tuning een bestaand, vooraf getraind model als basis gebruikt, vermindert het de tijd en middelen die nodig zijn om het model te trainen, vooral wanneer je met beperkte data of hardware werkt.
Aanpasbaar
Ten derde heeft elke applicatie zijn eigen unieke vereisten, en verfijnde modellen helpen om aan die behoeften te voldoen. Of het nu gaat om een klantenservicechatbot of een aanbevelingssysteem, fine-tuning zorgt ervoor dat het model zich gedraagt op een manier die aansluit bij jouw specifieke behoeften.
Het verkleinen van de CO2-voetafdruk
En als laatste kan fine-tuning van AI modellen aanzienlijk bijdragen aan het verminderen van de CO2-voetafdruk door het optimaliseren van energieverbruik en resource-efficiëntie. Door vooraf getrainde modellen aan te passen aan specifieke taken, minimaliseerde fine-tuning de noodzaak voor uitgebreide vermindering van de rekenvraag, wat leidde tot een lager energieverbruik, dus een lagere CO2-uitstoot. Bij DataNorth is er een speciaal CO2-programma om de koolstof te compenseren.
—
Zoals we in deze blog hebben besproken, kan fine-tuning jouw AI systemen verbeteren. Het is nauwkeuriger, efficiënter en zeer aanpasbaar aan verschillende vakgebieden. Door modellen aan te passen aan unieke vereisten, kunnen bedrijven en individuen tijd besparen, kosten verlagen en hogere prestaties bereiken zonder de noodzaak van uitgebreide datasets of rekenbronnen. Of het nu wordt toegepast op generatieve of discriminerende modellen, fine-tuning geeft gebruikers flexibiliteit en efficiëntie, waardoor het een krachtig hulpmiddel is in de wereld van machine learning. De voordelen ervan breiden technische domeinen uit en bieden praktische oplossingen voor bedrijven die de nauwkeurigheid, klantervaring en algehele besluitvorming willen verbeteren.
Dus of je fine-tuning implementeert of niet, er zijn verschillende belangrijke factoren om in gedachten te houden. Deze omvatten modelgrootte, beschikbare rekenbronnen en ethische overwegingen. Bij DataNorth is ons ervaren team volledig uitgerust om je te helpen jouw AI systemen aan te passen en te optimaliseren om aan jouw specifieke behoeften te voldoen. Om jouw dagelijkse taken gemakkelijker te maken. Neem gerust contact met ons op voor meer informatie.
