Čo je fine tuning?

Fine tuning (v slovenskom preklade doladenie) je proces úpravy vopred natrénovaného modelu strojového učenia na špecifickú úlohu alebo doménu. Namiesto trénovania modelu od základov sa využíva existujúci model, ktorý už získal všeobecné znalosti z veľkého objemu dát. Tento model sa následne dotrénuje na menšej, špecializovanej dátovej sade, čím získa schopnosť lepšie riešiť konkrétne úlohy.

Ako prebieha fine tuning?

Proces doladenia začína výberom vhodného základného modelu. Ten môže byť natrénovaný na všeobecných dátach, napríklad jazykový model na rozsiahlych textových korpusoch alebo obrazový model na miliónoch fotografií. Následne sa pripraví špecializovaná dátová sada, ktorá reprezentuje cieľovú úlohu.

Počas dolaďovania sa váhy modelu upravujú na základe nových tréningových dát. Rýchlosť učenia je zvyčajne nižšia než pri pôvodnom trénovaní, aby sa zachovali naučené vzory a zároveň sa model prispôsobil novej úlohe. V závislosti od dostupných výpočtových zdrojov a veľkosti dátovej sady môže doladenie trvať od niekoľkých minút až po niekoľko hodín.

Typy dolaďovania AI modelov

Rozlišujeme niekoľko prístupov k dolaďovaniu:

Pri plnom fine tuningu sa aktualizujú všetky parametre modelu, čo vyžaduje väčšie výpočtové zdroje.

Parameter-efficient fine tuning (PEFT) upravuje len malú časť parametrov, čím sa znižujú nároky na pamäť a výpočtový čas.

• Medzi populárne PEFT metódy patrí LoRA (Low-Rank Adaptation), ktorá pridáva do modelu malé trénovateľné matice bez zmeny pôvodných váh.
• Ďalšou možnosťou je prompt tuning, kde sa namiesto úpravy váh modelu optimalizujú vstupné prompty.

Vieš, že…

…koncept fine tuningu pochádza z oblasti transfer learningu, kde sa znalosti naučené na jednej úlohe prenášajú na úlohu inú? Tento prístup výrazne skracuje čas potrebný na trénovanie a znižuje nároky na objem tréningových dát.

Fine‑tuning ako praktický základ úspešných AI aplikácií

V oblasti spracovania prirodzeného jazyka sa doladenie využíva na prispôsobenie jazykových modelov pre špecifické domény. Model natrénovaný na všeobecných textoch možno doladiť na právnickú terminológiu, medicínske záznamy alebo technickú dokumentáciu.

Pri počítačovom videní umožňuje fine-tuning prispôsobiť obrazové modely na rozpoznávanie špecifických objektov. Model pôvodne natrénovaný na bežných fotografiách sa môže doladiť na detekciu chýb vo výrobnom procese alebo analýzu medicínskych snímok.

V praxi sa doladenie využíva aj pri chatbotoch a asistentoch, kde sa všeobecný jazykový model prispôsobuje štýlu komunikácie konkrétnej organizácie alebo odpovediam na často kladené otázky.

Obmedzenia fine tuningu

Pri príliš malom množstve tréningových dát hrozí pretrénovanie, kedy model stráca schopnosť generalizácie. Naopak, pri výrazne odlišnej cieľovej doméne nemusí byť doladenie dostatočné a môže byť potrebný tréning od základov.

Kvalita výsledkov závisí aj od kvality tréningových dát. K horšiemu výkonu modelu vedú chybné alebo nereprezentatívne dáta. Preto je príprava a validácia dátovej sady kľúčovou súčasťou procesu.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Hugging Face Documentation – Fine-tuning a pretrained model: https://huggingface.co/docs/transformers/training
• OpenAI Platform Documentation – Fine-tuning guide: https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning

Odporúčané zdroje:

• Google Cloud – Machine Learning Glossary: https://cloud.google.com/learn