โมเดล AI เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ แต่จะเป็นอย่างไรหากคุณสามารถทำให้โมเดลดังกล่าวกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญที่แท้จริงในสาขาของคุณได้?
นั่นคือที่มาของการปรับแต่งอย่างละเอียด
ด้วยการปรับแต่ง คุณสามารถนำแบบจำลอง AI ทั่วไปมาฝึกฝนเพิ่มเติมเพื่อให้เชี่ยวชาญในกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ ไม่ว่าจะเป็น:
- การดูแลสุขภาพ
- การเงิน
- การศึกษาหรือสิ่งอื่นโดยสิ้นเชิง
โมเดลหนึ่งที่น่าสนใจคือ Qwen 2.5 ของ Alibaba ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่แข็งแกร่งและอเนกประสงค์ซึ่งออกแบบมาสำหรับงานต่างๆ
เพื่อเจาะลึกทุกสิ่งที่ Qwen นำเสนอและเหตุใดมันจึงสำคัญ การแยกย่อยหลักสูตร LLM ของอาลีบาบานี้ เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี
ในบล็อกนี้คุณจะได้เรียนรู้:
- Fine Tuning คืออะไร
- วิธีปรับแต่ง Qwen 2.5 ให้ละเอียดยิ่งขึ้น (วิธีที่ไม่ซับซ้อน)
- แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการปรับแต่ง Qwen 2.5 (ซึ่งคุณสามารถนำไปใช้กับ LLM อื่นๆ ได้ด้วย)
คู่มือง่ายๆ นี้จะแนะนำคุณตลอดกระบวนการปรับแต่งทั้งหมด ทำให้ง่ายและสะดวกสำหรับผู้เริ่มต้น
Fine Tuning คืออะไร และเหตุใดคุณจึงจำเป็นต้องรู้เรื่องนี้?
การปรับแต่งละเอียดคือกระบวนการในการใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและฝึกอบรมพารามิเตอร์ภายในอย่างน้อยหนึ่งรายการ เช่น น้ำหนักหรือค่าอคติภายในเครือข่ายประสาท เพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของคุณมากขึ้น
ลองอธิบายแบบนี้ละกัน ถ้า Qwen เป็นเพชรที่เพิ่งออกมาจากเหมืองถ่านหิน การปรับแต่งก็คือกระบวนการตัดและขัดเพชรให้กลายเป็นสิ่งที่ใช้งานได้จริง เช่นเดียวกับแหวนเพชร
มันใช้สิ่งที่ทรงพลังในรูปแบบดิบๆ แล้วทำให้มันยิ่งมากขึ้น:
- ใช้ได้จริง
- มีจุดมุ่งหมาย
- สอดคล้องกับกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง
นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงเมื่อโมเดลพื้นฐานอย่าง Qwen ได้รับการปรับปรุงให้เป็น Qwen 2.5 Max
ผลลัพธ์ล่ะ?
แบบจำลองที่แม่นยำกว่า มีประสิทธิภาพมากกว่า และปรับให้เหมาะกับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงได้ดีกว่า
เหตุใดการปรับแต่งละเอียดจึงสำคัญ?
นี่คือข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ: โมเดลที่เล็กกว่าและปรับแต่งอย่างละเอียดมักจะมีประสิทธิภาพดีกว่าโมเดลทั่วไปที่ใหญ่กว่า
OpenAI ได้แสดงให้เห็นสิ่งนี้ครั้งแรกโดยใช้โมเดล InstructGPT และยังคงเป็นจริงอยู่ในปัจจุบัน
นี่เป็นหนึ่งในข้อดีที่ใหญ่ที่สุดของการปรับแต่งอย่างละเอียด
คุณไม่จำเป็นต้องมีหลักสูตร LLM ทั่วไปขนาดใหญ่เพื่อให้ประสิทธิภาพสูงสำหรับงานเฉพาะอย่างหนึ่ง
คุณสามารถ:
- ใช้โมเดลโอเพนซอร์ส
- ปรับแต่งจากแล็ปท็อปของคุณ
และส่วนที่ดีที่สุดคืออะไร?
คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักพัฒนาหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หากคุณมีความรู้ด้านเทคโนโลยีแม้เพียงเล็กน้อย คุณก็สามารถทำได้
เหตุใดการปรับแต่งอย่างละเอียดจึงทำให้ LLM มีประโยชน์จริงๆ
คุณอาจสังเกตเห็นสิ่งนี้หลังจากได้ลองเล่น LLM ดู: หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับคำถามทั่วไป แต่ไม่ค่อยเหมาะกับงานเฉพาะโดเมน
นั่นคือจุดที่การปรับแต่งอย่างละเอียดโดดเด่นจริงๆ
นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณดูว่า สตาร์ทอัพด้าน AI และยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของจีน กำลังใช้การปรับปรุงอย่างละเอียดเพื่อสร้างโมเดลที่สามารถแข่งขันกับสิ่งที่ดีที่สุดในตะวันตกได้
สมมติว่าคุณต้องการให้โมเดลมีพฤติกรรมเหมือนผู้ปรับการเรียกร้องประกันภัย
คุณสามารถเตือนตัวเองให้ตอบกลับด้วยน้ำเสียงมืออาชีพและความรู้เกี่ยวกับกรมธรรม์ประกันภัย…
หรือ
คุณสามารถปรับแต่งโดยใช้ตัวอย่างวิธีการพูดและการทำงานของผู้ปรับสินไหมทดแทน
แบบนั้นโมเดลก็ “รู้“วิธีปฏิบัติ—ไม่จำเป็นต้องมีคำแนะนำอย่างต่อเนื่อง
นั่นคือสิ่งที่คุณได้รับจากการปรับแต่งอย่างละเอียด
- การตอบสนองที่ดีขึ้นและคมชัดยิ่งขึ้นด้วยคำเตือนที่สั้นลง
- เวลาตอบสนองที่รวดเร็วยิ่งขึ้น (ความล่าช้าในการอนุมานต่ำกว่า)
- ต้นทุนการคำนวณต่ำลง
- โมเดลที่เข้าใจโดเมนของคุณเหมือนมืออาชีพ
ประเภทของการปรับแต่งอย่างละเอียด
มี 3 วิธีทั่วไปในการปรับแต่งโมเดล:
- การเรียนรู้ด้วยตนเอง:
โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่ได้ติดป้ายกำกับด้วยการคาดการณ์ส่วนต่างๆ ของข้อความ (เช่น คำที่หายไป)
- การเรียนรู้ภายใต้การดูแล:
คุณให้คู่อินพุต-เอาต์พุตของแบบจำลอง (คำถาม + คำตอบที่ถูกต้อง)
- การเรียนรู้เสริมแรง:
โมเดลเรียนรู้โดยการรับผลตอบรับ (เช่น การแสดงความคิดเห็นเห็นด้วย/ไม่เห็นด้วย) และปรับเปลี่ยนพฤติกรรมให้เหมาะสม
Qwen 2.5 คืออะไร และทำไมจึงต้องใช้?
Qwen 2.5 คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดยอาลีบาบา
เป็นส่วนหนึ่งของครอบครัว Qwen ที่มีโมเดลหลายขนาด เช่น 0.5B, 7B และแม้แต่ 72B (โดยที่ "B" ย่อมาจากพารามิเตอร์นับพันล้านตัว)
มีโมเดล Qwen สองประเภท:
- โมเดลฐาน:
สิ่งเหล่านี้เป็นโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าแบบดิบ
พวกเขาได้เรียนรู้รูปแบบภาษาทั่วไปจากข้อมูลจำนวนมาก แต่ยังไม่ปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะเจาะจง
ตัวอย่างเช่น: คิวเวน2.5-7บี
- รุ่นที่ปรับแต่งตามคำสั่ง:
โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งให้ปฏิบัติตามคำสั่งหรือตอบสนองเหมือนแชทบอท
พวกเขาได้รับการฝึกฝนในงานเฉพาะเช่น:
- การตอบคำถาม
- การสรุปเนื้อหา
- การสนทนากัน
ตัวอย่าง: Qwen2.5-7B-Instruct
และหากคุณสงสัยว่าแนวทางของอาลีบาบาเทียบได้กับระดับโลกอย่างไร การเผชิญหน้ากันระหว่าง OpenAI และ Alibaba LLMs ให้บริบทที่มีประโยชน์
เมื่อคุณอ้างถึง Qwen 2.5 Max คุณอาจจะหมายถึงเวอร์ชันที่ใหญ่กว่าหรือทรงพลังกว่าของซีรีส์ Qwen 2.5
อาจเป็นโมเดลพื้นฐานหรือแบบปรับแต่งคำสั่ง ขึ้นอยู่กับเวอร์ชันที่คุณกำลังใช้
หากคุณต้องการปรับแต่ง Qwen ให้เหมาะกับงานของคุณเอง (เช่น สรุปอีเมลหรือจัดประเภทตั๋วการสนับสนุนลูกค้า) โดยปกติแล้วคุณจะต้องการเริ่มต้นด้วยโมเดลพื้นฐานและฝึกอบรมเพิ่มเติมโดยใช้ข้อมูลของคุณเอง
แต่ถ้าคุณกำลังสร้างแชทบอทหรือบางสิ่งที่มีการโต้ตอบมากกว่านั้น การเริ่มต้นจากโมเดลที่ปรับแต่งคำแนะนำอาจช่วยให้ทำงานของคุณง่ายขึ้น
ทำไมคุณจึงควรใช้มัน?
นอกเหนือจากคุณสมบัติเจ๋งๆ ทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้น เรายังเจาะลึกสิ่งที่ผู้ใช้จริงกำลังพูดอีกด้วย
แล้วรีวิวละคะ?
ค่อนข้างแข็งแกร่ง:
- “Qwen 2.5 เป็นตัวเปลี่ยนเกม”
- “คเวนแม็กซ์เป็นคนดี”
- “มันกำลังถูกนอนทับอยู่”
- “ใช้งานง่ายและฟรี ฉันใช้มันตลอดเวลา”
ดังนั้นหากคุณเป็นนักพัฒนา นักวิจัย หรือผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพที่กำลังมองหาโมเดล AI ที่ชาญฉลาด รวดเร็ว และยืดหยุ่น Alibaba Qwen 2.5 Max ก็คุ้มค่าที่จะลอง
ความรู้สึกเหล่านั้นสะท้อนให้เห็นถึงสิ่งที่เราได้เห็นในชุมชน
ในความเป็นจริง, เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญในการใช้ Qwen 2.5 Max แสดงให้เห็นว่ามีความยืดหยุ่นและเป็นมิตรต่อนักพัฒนาแค่ไหน
เริ่มต้นใช้งาน Alibaba Qwen 2.5 Max
คุณตื่นเต้นที่จะลองใช้ Alibaba Qwen 2.5 Max หรือไม่?
เยี่ยมมาก! เข้าถึงและตั้งค่าได้ง่าย แม้ว่าคุณเพิ่งเริ่มต้นก็ตาม
เข้าถึง Qwen 2.5 Max ได้ที่ไหน
คุณสามารถเริ่มใช้ Qwen 2.5 Max และปรับแต่งได้ละเอียดยิ่งขึ้นผ่าน:
อาลีบาบาได้เปิดซอร์สโมเดลดังกล่าวแล้ว เพียงไปที่หน้า GitHub ของพวกเขาแล้วทำตามคำแนะนำในการตั้งค่า
หากคุณคุ้นเคยกับ Hugging Face มากกว่า คุณสามารถสำรวจและรันโมเดลดังกล่าวได้เลยโดยใช้เครื่องมือต่างๆ
ต้องการตั้งค่าบนคลาวด์หรือไม่ คุณสามารถเข้าถึงโมเดลได้ผ่าน Model Studio ของ Alibaba Cloud โดยไม่จำเป็นต้องตั้งค่าฮาร์ดแวร์ของคุณเอง
เมื่อคุณเตรียมพื้นฐานพร้อมแล้ว คุณก็พร้อมที่จะเริ่มทดลองใช้ Alibaba AI Qwen 2.5 Max ได้เลย ไม่ว่าคุณต้องการสร้างแชทบอท วิเคราะห์ข้อมูล หรือปรับแต่งให้เหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณเอง
การเตรียมชุดข้อมูลของคุณเพื่อปรับแต่ง
ก่อนที่จะปรับแต่ง Qwen 2.5 Max คุณต้องเตรียมชุดข้อมูลของคุณให้พร้อม
ลองคิดเหมือนการป้อนข้อมูลให้กับโมเดลของคุณ — ยิ่งข้อมูลของคุณสะอาดและเกี่ยวข้องมากขึ้นเท่าใด ประสิทธิภาพการทำงานก็จะดีขึ้นเท่านั้น
ข้อมูลประเภทใดที่ทำงานได้ดีที่สุด?
มันขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการให้โมเดลทำ:
- สำหรับการสนับสนุนแชทบอท → ใช้แชทจริงหรือคำถามที่พบบ่อย
- สำหรับการสรุปข้อความ → ใช้ข้อความยาวๆ พร้อมสรุปของข้อความนั้นๆ
- สำหรับคำอธิบายโค้ด → ใช้ตัวอย่างโค้ดที่มีคำอธิบายง่ายๆ
โดยย่อ: เพียงแค่ให้แน่ใจว่าแต่ละตัวอย่างแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงสิ่งที่คุณต้องการให้โมเดลเรียนรู้
เคล็ดลับง่ายๆ ในการจัดรูปแบบ ขนาด และการทำความสะอาด
ต่อไปนี้เป็นเคล็ดลับบางประการเพื่อรักษาข้อมูลของคุณให้สะอาดและเป็นประโยชน์:
รูปแบบ:
ชุดข้อมูลของคุณควรอยู่ในรูปแบบ JSON, CSV หรือข้อความ ขึ้นอยู่กับว่าสคริปต์หรือกรอบการทำงานการฝึกอบรมของคุณรองรับหรือไม่
แต่ละตัวอย่างควรมีลักษณะดังนี้:
ขนาด:
- เริ่มต้นด้วยตัวอย่าง 500 ถึง 1,000 ตัวอย่าง นั่นก็เพียงพอที่จะเห็นผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์
- ตัวอย่างมากขึ้น = การเรียนรู้ที่ดีขึ้น แต่คุณภาพสำคัญกว่าปริมาณ
เคล็ดลับการทำความสะอาด:
- ลบข้อผิดพลาดในการสะกด ประโยคที่เสียหาย หรือข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง
- รักษาความสอดคล้องของภาษา (หลีกเลี่ยงการผสมผสานรูปแบบต่างๆ มากเกินไป)
- ตัดคำตอบที่ยาวออกหากมันไม่ได้เพิ่มมูลค่า
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณต้องการฝึกโมเดลให้ตอบคำถามเหมือนผู้ช่วยแพทย์:
ทำซ้ำโครงสร้างประเภทนี้ด้วยคำถามและคำตอบที่แตกต่างกัน และคุณจะได้ชุดข้อมูลที่มั่นคงสำหรับการปรับแต่ง
ตอนนี้ข้อมูลของคุณพร้อมแล้ว มาดูวิธีปรับแต่ง Qwen 2.5 ทีละขั้นตอนกันเลย!
วิธีปรับแต่ง Alibaba AI Qwen 2.5 Max ให้เหมาะสม (แบบทีละขั้นตอน)
วิศวกรรมที่รวดเร็ว (การให้คำแนะนำที่ถูกต้องแก่โมเดล AI) เป็นสิ่งที่ทรงพลัง และสามารถใช้ได้ดีสำหรับงานหลายๆ อย่าง
แต่บางครั้งคำเตือนเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ
นั่นคือที่มาของการปรับแต่งอย่างละเอียด
การปรับแต่งหมายถึงการใช้โมเดลที่มีอยู่ เช่น Qwen 2.5 Max และฝึกฝนเพิ่มเติมด้วยข้อมูลของคุณเอง เพื่อให้ทำงานได้ดีขึ้นสำหรับงานเฉพาะของคุณ
นี่คือคู่มือทีละขั้นตอนที่จะช่วยคุณเริ่มต้นได้
ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้งไลบรารีที่จำเป็น
ก่อนที่คุณจะเริ่มปรับแต่งโมเดล Qwen 2.5 Max คุณต้องตั้งค่าสภาพแวดล้อม Python ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม
วิธีการมีดังนี้:
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้ง Python แล้ว
คุณต้องใช้ Python 3.8 ขึ้นไป คุณสามารถดาวน์โหลดได้จาก python.org
- เปิดเทอร์มินัลหรือพรอมต์คำสั่งของคุณ
- ติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นโดยใช้ pip
รันคำสั่งนี้:
สิ่งนี้ช่วยให้คุณมีเครื่องมือในการโหลดโมเดล เตรียมข้อมูล และรันการฝึกอบรม
ขั้นตอนที่ 2: โหลดโมเดล Qwen 2.5
คุณสามารถโหลดโมเดลพื้นฐานจาก Hugging Face หรือ Alibaba Cloud ได้
ในโค้ดจะมีลักษณะประมาณนี้:
ขั้นตอนที่ 3: เตรียมและสร้างโทเค็นข้อมูลของคุณ
ก่อนอื่น ตัดสินใจว่าคุณต้องการให้โมเดลทำอะไร:
- การสรุปเนื้อหา
- การสร้างข้อความ
- การจำแนกประเภทแบบไบนารี
- ถาม-ตอบ ฯลฯ
จากนั้นสร้างชุดข้อมูลของคุณในคู่อินพุต-เอาต์พุต
ตัวอย่าง:
เมื่อคุณมีข้อมูลแล้ว ให้แปลงข้อมูลให้เป็นโทเค็น (เปลี่ยนเป็นตัวเลขตามที่โมเดลเข้าใจ)
ขั้นตอนที่ 4: เลือกวิธีการปรับแต่งของคุณ
ตอนนี้มาถึงการตัดสินใจสำคัญ—คุณต้องการฝึกอบรมโมเดลอย่างไร
- การปรับแต่งเต็มรูปแบบ (อัปเดตพารามิเตอร์ทั้งหมด)
ซึ่งหมายความว่าคุณจะฝึกโมเดลใหม่ทั้งหมด ไม่ว่าจะเป็นน้ำหนักหรือความลำเอียงใดๆ
มันช่วยให้คุณควบคุมได้เต็มรูปแบบแต่ต้องใช้พลังประมวลผลสูงมากและมีราคาแพงมาก
- การถ่ายโอนการเรียนรู้ (อัปเดตเฉพาะบางชั้นเท่านั้น)
ที่นี่ คุณจะแช่แข็งเลเยอร์ส่วนใหญ่ และฝึกเฉพาะเลเยอร์สุดท้ายเท่านั้น
มันมีราคาไม่แพงและใช้งานได้ดีในหลายกรณี
- การปรับแต่งพารามิเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ (PEFT)
นี่เป็นตัวเลือกที่มีน้ำหนักเบาที่สุด
คุณไม่เปลี่ยนโมเดลต้นฉบับเลย
แทนที่คุณจะเพิ่มพารามิเตอร์พิเศษบางอย่าง (เช่น อะแดปเตอร์) และฝึกเฉพาะสิ่งเหล่านั้น
วิธีหนึ่งที่ได้รับความนิยมคือ LoRA (Low-Rank Adaptation)
มันราคาถูก รวดเร็ว และทรงพลังอย่างน่าประหลาดใจ
ขั้นตอนที่ 5: กำหนดพารามิเตอร์การฝึกอบรม
ตอนนี้ตั้งค่าวิธีดำเนินการฝึกอบรม:
- ขนาดชุด
- อัตราการเรียนรู้
- จำนวนยุคการฝึกอบรม
ตัวอย่าง:
ขั้นตอนที่ 6: เริ่มการฝึกอบรม
ใช้ Hugging Face's Trainer หรือลูป PyTorch ใดๆ เพื่อเริ่มการฝึกอบรม
คุณจะเห็นความสูญเสียลดลงเมื่อโมเดลเรียนรู้
ขั้นตอนที่ 7: ประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
สิ่งสำคัญคือการตรวจสอบว่าโมเดลของคุณทำงานได้ดีเพียงใด
คุณสามารถใช้หน่วยวัดพื้นฐาน เช่น ความแม่นยำ หรือหน่วยวัดแบบกำหนดเองตามงานของคุณได้
ซึ่งจะช่วยให้คุณตรวจสอบได้ว่าการปรับแต่งของคุณช่วยปรับปรุงผลลัพธ์จริงหรือไม่
ขั้นตอนที่ 8: บันทึกและทดสอบโมเดล
เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสิ้น ให้บันทึกโมเดลของคุณ:
จากนั้นโหลดได้ทุกเมื่อและทดสอบด้วยตัวอย่างจริง!
จะเห็นได้ว่าการปรับแต่งละเอียดทำให้คุณสามารถสอนโมเดล AI ที่ทรงพลังอย่าง Qwen 2.5 Max เพื่อให้เข้าใจข้อมูลของคุณ โทนของคุณ และเป้าหมายของคุณได้
คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักพัฒนาหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หากคุณมีความรู้ Python เพียงเล็กน้อยและเต็มใจที่จะลองทดลอง คุณก็ไปได้ครึ่งทางแล้ว
หากคุณยังคงตัดสินใจไม่ได้ว่ารุ่นใดเหมาะกับความต้องการของคุณที่สุด การเปรียบเทียบโมเดล AI ชั้นนำนี้ ให้การแบ่งย่อยประสิทธิภาพอย่างชัดเจนในทุกๆ ด้าน
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปรับแต่งโมเดล LLM
การปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น Qwen 2.5 อาจดูซับซ้อน แต่หากใช้ขั้นตอนที่ถูกต้อง ก็จะง่ายขึ้นมาก
ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางประการที่จะช่วยให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ประหยัดเวลา และหลีกเลี่ยงการสิ้นเปลืองการประมวลผล
- หลีกเลี่ยงการติดตั้งมากเกินไป:
การโอเวอร์ฟิตติ้งหมายความว่าโมเดลของคุณเรียนรู้ข้อมูลฝึกอบรมของคุณดีเกินไป แต่ทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลใหม่
เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งนี้:
- ใช้ข้อมูลการตรวจสอบ (ชุดแยกต่างหาก) เพื่อตรวจสอบว่าแบบจำลองสามารถสรุปผลได้ดีเพียงใด
- ลองหยุดตั้งแต่เนิ่นๆ: หยุดการฝึกเมื่อการสูญเสียการตรวจสอบหยุดปรับปรุง
- รักษาข้อมูลการฝึกอบรมให้สะอาดและหลากหลาย ไม่ซ้ำซาก
- ใช้การปรับแต่งละเอียดที่มีประสิทธิภาพตามพารามิเตอร์ (PEFT) เช่น LoRA หรือ LoRA+ เพื่อลดความเสี่ยงจากการโอเวอร์ฟิตติ้งโดยฝึกเฉพาะส่วนเล็ก ๆ ของแบบจำลองเท่านั้น
- ตรวจสอบการสูญเสียและประสิทธิภาพการทำงาน:
ในระหว่างการฝึก ให้ติดตามเสมอ:
- การสูญเสียการฝึกอบรม: โมเดลเรียนรู้จากข้อมูลที่เห็นได้ดีแค่ไหน
- การสูญเสียการตรวจสอบ: มีประสิทธิภาพดีเพียงใดกับข้อมูลที่มองไม่เห็น
- เกณฑ์วัดเช่นความแม่นยำ คะแนน F1 หรืออื่นๆ ขึ้นอยู่กับงานของคุณ
เคล็ดลับ: กราฟเป็นเพื่อนของคุณ!
การสร้างภาพความสูญเสียสามารถช่วยให้คุณระบุปัญหาได้ในระยะเริ่มแรก เช่น หากความสูญเสียการฝึกของคุณลดลง แต่การสูญเสียการตรวจสอบกลับเพิ่มขึ้น (ซึ่งเป็นสัญญาณคลาสสิกของการโอเวอร์ฟิตติ้ง)
- รู้ว่าเมื่อใดควรหยุดการฝึกอบรม:
อย่าแค่ดำเนินการฝึกอบรม 20 ยุคเพียงเพราะ "มันฟังดูดี"
แทน:
- หยุดเมื่อการสูญเสียการตรวจสอบถึงระดับคงที่หรือเริ่มเพิ่มขึ้น
- ใช้การโทรกลับเช่น early_stopping ในไลบรารีการฝึกอบรม
- เชื่อกราฟของคุณ—ถ้าไม่แสดงการปรับปรุงก็ถึงเวลาต้องหยุด
ในการปรับแต่งอย่างละเอียด คุณมักจะเลือกจำนวนยุคที่ต้องการโดยอิงจาก:
- ชุดข้อมูลของคุณมีขนาดใหญ่แค่ไหน
- คุณเต็มใจที่จะฝึกนานแค่ไหน
- เมื่อโมเดลเริ่มให้ผลลัพธ์ที่ดี
- ทดลองใช้เทคนิคปรับแต่งอย่างละเอียดที่แตกต่างกัน:
วิธีการปรับแต่งละเอียดทั้งหมดไม่ได้ทำงานเหมือนกัน
พยายาม:
- LoRA (Low-Rank Adaptation) – รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และเหมาะสำหรับทรัพยากรที่มีจำกัด
- LoRA+ – เวอร์ชันปรับปรุงที่ทำงานได้ดีขึ้นในงานที่ยาก มีอยู่ในไลบรารี peft และไม่ทำให้การฝึกอบรมช้าลง
- DoRA – การทดสอบในระยะเริ่มแรกแสดงให้เห็นว่าไม่ได้ดีขึ้นมากนัก แต่คุณสามารถลองดูได้
- GaLore หรือ QGaLore – ใช้หน่วยความจำอย่างชาญฉลาดและเป็นจุดกึ่งกลางที่ดีระหว่าง LoRA และการปรับแต่งเต็มรูปแบบ
หาก LoRA หรือ GaLore ให้ผลลัพธ์ที่ชัดเจน ควรพิจารณาปรับแต่งเต็มรูปแบบ (ซึ่งใช้ทรัพยากรจำนวนมาก)
- เลือกโมดูลที่เหมาะสมเพื่อปรับแต่ง:
เมื่อใช้การปรับแต่งละเอียดตาม LoRA:
- หลีกเลี่ยงการปรับแต่ง วี_โปรเจ และ เลเยอร์ down_proj—พวกเขาไม่ได้รับประโยชน์มากนักจากการอัปเดตระดับต่ำ (ตามเอกสารของ WeLoRA)
- มุ่งเน้นไปที่ชั้นต่างๆ ที่การเปลี่ยนแปลงมีความสำคัญมากที่สุด โดยทั่วไปคือชั้นความสนใจและชั้น MLP
- ประหยัดเงินและเพิ่มความรวดเร็ว:
การปรับแต่งอย่างละเอียดอาจมีค่าใช้จ่ายสูง
เครื่องมือบางอย่างที่จะช่วยให้ราคาถูกและเร็วขึ้น:
- ใช้ QLoRA 4 บิตบนโมเดลน้ำหนักเบา เช่น Mistral เพื่อการทดสอบ
- ลองใช้เครื่องมือประหยัดต้นทุน เช่น Liger, FlashAttention (FA), DeepSpeed ZeRO Stage 3 และ Unsloth (ผ่านกรอบงาน Axolotl)
ตัวเลือกเหล่านี้ช่วยให้คุณฝึกโมเดลได้เร็วขึ้น โดยใช้หน่วยความจำและเงินน้อยลง
- ปรับปรุงชุดข้อมูลของคุณอย่างต่อเนื่อง:
โมเดลของคุณจะดีเพียงใดขึ้นอยู่กับข้อมูลของคุณ
- ปรับปรุงชุดข้อมูลของคุณต่อไปจนกว่าจะชัดเจน แม่นยำ และหลากหลาย
- ลบสัญญาณรบกวน ความซ้ำซ้อน และตัวอย่างที่ไม่เกี่ยวข้อง
- หากจำเป็น ให้สร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ดีขึ้นโดยใช้โมเดลที่แข็งแกร่งกว่า
- ปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของคุณ:
ไฮเปอร์พารามิเตอร์ (เช่น อัตราการเรียนรู้ ขนาดชุด ฯลฯ) จะควบคุมวิธีการเรียนรู้ของโมเดลของคุณ
- ทำการกวาดพารามิเตอร์—ลองใช้หลายๆ ชุดค่าผสมแล้วดูว่าวิธีไหนจะได้ผลดีที่สุด
- มองหา “โซนโกลดิล็อกส์”: ไม่เร็วเกินไป ไม่ช้าเกินไป — กำลังพอดี
- เรียนรู้การอ่านกราฟ:
กราฟช่วยให้คุณเห็นเรื่องราวเบื้องหลังตัวเลข
- ใช้เครื่องมือ เช่น TensorBoard หรือ W&B (Weights & Biases)
- สังเกตการลดลงที่ราบรื่นและสม่ำเสมอ ไม่ใช่การพุ่งสูงอย่างรวดเร็ว
- ติดตามเมตริกในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อค้นหาการปรับปรุงหรือปัญหา
สรุปแล้ว…
อย่าเครียดกับการปรับปรุงเล็กๆ น้อยๆ ของ 10% เมื่อคุณยังไม่สามารถตอบโจทย์แกนหลักของ 90% ได้
เริ่มต้นอย่างง่ายๆ ค่อยๆ ปรับจูน ทดสอบบ่อยๆ
และที่สำคัญที่สุดคือ เข้าใจว่าโมเดลของคุณกำลังทำอะไรและทำไม
บทสรุป: ใช้ Alibaba Qwen 2.5 ให้เป็นประโยชน์กับคุณ
การปรับแต่ง Alibaba AI Qwen 2.5 Max หรือรุ่นแม่ใดๆ หมายถึงการทำให้เป็นของคุณอย่างแท้จริง — ออกแบบให้เหมาะกับโดเมนหรืองานเฉพาะของคุณ
ไม่ว่าจะเป็น:
- การเขียนบทสรุปที่ดีขึ้น
- การตอบคำถามของลูกค้า
- การทำความเข้าใจเอกสารทางกฎหมาย
คุณสามารถได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้เพียงเริ่มต้นด้วยโมเดลฐานที่ถูกต้องและใช้ข้อมูลการฝึกอบรมประเภทที่ถูกต้อง
มันไม่ยากเลย เพียงแค่ชัดเจนว่าคุณต้องการให้โมเดลทำอะไร และฝึกมันด้วยตัวอย่างที่ตรงกับสิ่งนั้น
นั่นคือความงดงามของการปรับแต่งอย่างละเอียด: ประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นโดยไม่ต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่
ดังนั้นลุยเลย — ทดลองใช้ Qwen 2.5 ทดสอบสิ่งต่างๆ และทำให้มันเหมาะกับโลกของคุณ
ต้องการดูสิ่งอื่นๆ ที่จีนกำลังสร้างในพื้นที่ AI หรือไม่ นี่คือ 5 สตาร์ทอัพด้าน AI ของจีนที่กล้าหาญและซ่อนเร้น ที่กำลังสร้างคลื่นอย่างเงียบๆ
ต้องการข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มล่าสุดด้าน AI ส่งตรงไปยังกล่องจดหมายของคุณหรือไม่
สมัครสมาชิก จดหมายข่าว AI Business Asia วันนี้และก้าวไปข้างหน้าอย่างไม่หยุดยั้ง
สมัครสมาชิกเพื่อรับอัปเดตบทความบล็อกล่าสุด
ฝากความคิดเห็นของคุณ: