Flazzo memiliki fokus utama untuk menambah nilai bisnis Anda.

Blog

Pelatihan Model Bahasa Besar Khusus (LLM): Panduan Langkah demi Langkah dengan Contoh Kode

16853075-thumb.jpg
Blog

Pelatihan Model Bahasa Besar Khusus (LLM): Panduan Langkah demi Langkah dengan Contoh Kode


Dalam beberapa tahun terakhir, model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 telah menarik banyak perhatian karena kemampuan pemahaman dan generasi bahasa alami mereka yang luar biasa. Namun, untuk menyesuaikan LLM dengan tugas atau bidang tertentu, diperlukan pelatihan khusus. Artikel ini memberikan panduan langkah demi langkah yang mendetail untuk LLM pelatihan khusus, dengan contoh kode dan contoh.

Prasyarat

Sebelum menyelam, pastikan Anda memiliki:

  1. Keakraban dengan Python dan PyTorch.
  2. Akses ke model GPT-4 terlatih.
  3. Sumber daya komputasi yang memadai (GPU atau TPU).
  4. Kumpulan data dalam domain atau tugas tertentu untuk penyempurnaan.

Langkah 1: Siapkan dataset Anda

Untuk menyempurnakan LLM, Anda memerlukan kumpulan data yang selaras dengan domain atau tugas target Anda. Persiapan data melibatkan:

1.1 Mengumpulkan atau membuat dataset

Pastikan kumpulan data Anda cukup besar untuk mencakup variasi dalam domain atau tugas Anda. Dataset bisa berupa teks biasa atau data terstruktur, tergantung kebutuhan Anda.

1.2 Preprocessing dan tokenisasi

Bersihkan kumpulan data, hapus informasi yang tidak relevan, dan normalkan teks. Tokenisasikan teks menggunakan tokenizer GPT-4 untuk mengonversinya menjadi token input.

from transformers import GPT4Tokenizer 
tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("gpt-4") 
data_tokens = tokenizer(data_text, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")

Langkah 2: Konfigurasikan pengaturan olahraga

Penyempurnaan terdiri dari menyesuaikan bobot LLM sesuai dengan kumpulan data khusus. Konfigurasikan parameter pelatihan untuk mengontrol proses pelatihan:

from transformers import GPT4Config, GPT4ForSequenceClassification

config = GPT4Config.from_pretrained("gpt-4", num_labels=<YOUR_NUM_LABELS>)
model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("gpt-4", config=config)

training_args = {
    "output_dir": "output",
    "num_train_epochs": 4,
    "per_device_train_batch_size": 8,
    "gradient_accumulation_steps": 1,
    "learning_rate": 5e-5,
    "weight_decay": 0.01,
}

Mengganti <YOUR_NUM_LABELS> dengan jumlah label unik di kumpulan data Anda.

Langkah 3: Siapkan lingkungan pelatihan

Inisialisasi lingkungan pelatihan menggunakan TrainingArguments Dan Trainer kursus dari transformers perpustakaan:

from transformers import TrainingArguments, Trainer

training_args = TrainingArguments(**training_args)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=data_tokens
)

Langkah 4: Sempurnakan Model

Mulai proses pelatihan dengan memanggil train metode pada Trainer contoh:

Langkah ini mungkin memakan waktu tergantung pada ukuran kumpulan data, arsitektur model, dan sumber daya komputasi yang tersedia.

Langkah 5: Evaluasi model yang disempurnakan

Setelah pelatihan, evaluasi performa model yang disempurnakan menggunakan evaluate metode pada Trainer contoh:

Langkah 6: Simpan dan gunakan model yang disempurnakan

Simpan model yang disempurnakan dan gunakan untuk tugas inferensi:

model.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")
tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")

Untuk menggunakan model yang disempurnakan, muat dengan tokenizer:

model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")
tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")

Contoh teks masukan:

input_text = "Sample text to be processed by the fine-tuned model."

Tokenisasikan teks input dan hasilkan input model:

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

Jalankan model yang disempurnakan:

outputs = model(**inputs)

Ekstrak prediksi:

predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()

Kaitkan prediksi dengan label yang sesuai:

model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")
tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")

# Example input text
input_text = "Sample text to be processed by the fine-tuned model."

# Tokenize input text and generate model inputs
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# Run the fine-tuned model
outputs = model(**inputs)

# Extract predictions
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()

# Map predictions to corresponding labels
label = label_mapping[predictions]

print(f"Predicted label: {label}")

Mengganti label_mapping dengan pemetaan spesifik indeks prediksi Anda ke label yang sesuai. Cuplikan kode ini menunjukkan cara menggunakan model yang disempurnakan untuk membuat prediksi tentang teks input baru.

Meskipun panduan ini memberikan dasar yang kuat untuk LLM pelatihan khusus, ada area lain yang dapat Anda jelajahi untuk meningkatkan prosesnya, seperti:

  1. Bereksperimenlah dengan berbagai parameter pelatihan, seperti jadwal laju pembelajaran atau pengoptimalan, untuk meningkatkan performa model.
  2. Siapkan penghentian awal atau pos pemeriksaan model selama pelatihan untuk menghindari overfitting dan menyimpan model terbaik pada berbagai tahap pelatihan.
  3. Jelajahi teknik penyempurnaan tingkat lanjut seperti jadwal kecepatan pembelajaran per lapisan, yang dapat membantu meningkatkan kinerja dengan menyesuaikan kecepatan pembelajaran untuk lapisan tertentu.
  4. Lakukan evaluasi mendalam menggunakan metrik yang relevan dengan tugas atau domain Anda, dan gunakan teknik seperti validasi silang untuk memastikan generalisasi model.
  5. Selidiki penggunaan model terlatih khusus domain atau latih model Anda dari awal jika LLM yang tersedia tidak mencakup domain spesifik Anda dengan baik.

Dengan mengikuti panduan ini dan mempertimbangkan poin tambahan yang disebutkan di atas, Anda dapat menyesuaikan model bahasa yang bagus untuk bekerja secara efektif di domain atau tugas spesifik Anda. Jangan ragu untuk menghubungi saya jika ada pertanyaan atau saran tambahan.