Pelatihan Model Bahasa Besar Khusus (LLM): Panduan Langkah demi Langkah dengan Contoh Kode
Pelatihan Model Bahasa Besar Khusus (LLM): Panduan Langkah demi Langkah dengan Contoh Kode
[ad_1]
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:
- Keakraban dengan Python dan PyTorch.
- Akses ke model GPT-4 terlatih.
- Sumber daya komputasi yang memadai (GPU atau TPU).
- 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:
- Bereksperimenlah dengan berbagai parameter pelatihan, seperti jadwal laju pembelajaran atau pengoptimalan, untuk meningkatkan performa model.
- Siapkan penghentian awal atau pos pemeriksaan model selama pelatihan untuk menghindari overfitting dan menyimpan model terbaik pada berbagai tahap pelatihan.
- Jelajahi teknik penyempurnaan tingkat lanjut seperti jadwal kecepatan pembelajaran per lapisan, yang dapat membantu meningkatkan kinerja dengan menyesuaikan kecepatan pembelajaran untuk lapisan tertentu.
- Lakukan evaluasi mendalam menggunakan metrik yang relevan dengan tugas atau domain Anda, dan gunakan teknik seperti validasi silang untuk memastikan generalisasi model.
- 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.
[ad_2]