Yapay zeka tabanlı bir uygulama için harika bir fikriniz var. Önceden eğitilmiş bir yapay zeka modeline yeni bir numara öğretmek gibi ince ayar yapmayı düşünün.
Elbette, devasa veri kümeleri üzerinde yapılan eğitimlerden zaten pek çok şey biliyor, ancak bunları ihtiyaçlarınıza göre ayarlamanız gerekiyor. Örneğin, taramalardaki anormallikleri tespit etmek veya müşterilerinizin geri bildirimlerinin gerçekte ne anlama geldiğini anlamak için buna ihtiyacınız varsa.
Hiperparametrelerin devreye girdiği yer burasıdır. Büyük dil modelini temel tarifiniz, hiperparametreleri ise uygulamanıza benzersiz “lezzet” vermek için kullandığınız baharatlar olarak düşünün.
Bu makalede genel olarak bazı temel hiperparametreleri ve model ayarlamayı ele alacağız.
İçindekiler
İnce ayar nedir?
Manzara resim yapmada harika olan birinin portreye geçmeye karar verdiğini hayal edin. Renk teorisi, fırça çalışması, perspektif gibi temel konuları anlıyorlar ancak artık ifadeleri ve duyguları yakalamak için becerilerini uyarlamaları gerekiyor.
Buradaki zorluk, modele mevcut becerilerini korurken yeni görevi öğretmektir. Ayrıca yeni verilere fazla ‘takıntılı’ olmasını ve büyük resmi kaçırmasını da istemezsiniz. Hiperparametre ayarının günü kurtardığı yer burasıdır.
Yüksek Lisans ince ayarı Yüksek Lisans’lara yardımcı olur uzmanlaşmak. Bu onların geniş bilgilerini alır ve onları çok daha küçük bir veri kümesi kullanarak belirli bir görevi başarmaları için eğitir.
İnce ayarda hiperparametreler neden önemlidir?
Hiperparametreler, ‘yeterince iyi’ modelleri gerçekten harika olanlardan ayıran şeydir. Eğer onları çok fazla zorlarsanız model, temel çözümleri aşabilir veya kaçırabilir. Eğer çok kolaya giderseniz, bir model hiçbir zaman tam potansiyeline ulaşamayabilir.
Hiperparametre ayarlamasını bir tür iş otomasyonu iş akışı. Modelinizle konuşuyorsunuz; yerine oturana kadar ayarlar, gözlemler ve hassaslaştırırsınız.
İnce ayar yaparken bilmeniz gereken 7 temel hiperparametre
İnce tornalama başarısı birkaç önemli ayarın değiştirilmesine bağlıdır. Bu karmaşık gelebilir ancak ayarlar mantıklıdır.
1. Öğrenme oranı
Bu, eğitim sırasında modelin anlayışını ne kadar değiştirdiğini kontrol eder. Bu tür hiperparametre optimizasyonu kritik öneme sahiptir çünkü operatör olarak siz…
- Çok hızlı giderseniz model daha iyi çözümleri atlayabilir,
- Çok yavaş giderseniz, boyanın kurumasını izliyormuşsunuz gibi hissedebilirsiniz veya daha kötüsü tamamen yapışır.
İnce ayar yapmak için, küçük, dikkatli ayarlamalar (bir ışığın kısma düğmesini ayarlamak gibi) genellikle işe yarar. Burada doğruluk ve hızlı sonuçlar arasında doğru dengeyi kurmak istiyorsunuz.
Doğru karışımı nasıl belirleyeceğiniz, model ayarının ne kadar iyi ilerlediğine bağlıdır. Nasıl gittiğini görmek için periyodik olarak kontrol etmeniz gerekecek.
2. Parti büyüklüğü
Bu, modelin aynı anda kaç veri örneğini işlediğidir. Hiper ince ayarlar optimize edici kullanırken, boyutu tam olarak doğru almak istersiniz, çünkü…
- Daha büyük partiler hızlıdır ancak ayrıntıları gözden kaçırabilir.
- Daha küçük partiler yavaş ama eksiksizdir.
Orta büyüklükteki partiler Goldilocks seçeneği olabilir – tam olarak doğru. Tekrar ediyorum, balonu bulmanın en iyi yolu bir sonraki adıma geçmeden önce sonuçları dikkatlice izlemektir.
3. Dönemler
Bir dönem, veri kümenizdeki tam bir çalışmadır. Önceden eğitilmiş modeller zaten çok şey biliyor, bu nedenle genellikle sıfırdan başlayan modeller kadar çok döneme ihtiyaç duymuyorlar. Kaç dönem doğru?
- Çok fazla olursa model öğrenmek yerine ezberlemeye başlayabilir (merhaba, aşırı uyum),
- Çok az ve yararlı olacak kadar öğrenemeyebilir.
4. Bırakma oranı
Bunu modeli yaratıcı olmaya zorlamak gibi düşünün. Bunu, eğitim sırasında modelin rastgele kısımlarını kapatarak yaparsınız. Modelinizin belirli yollara aşırı bağımlı olmasını ve tembelleşmesini önlemenin harika bir yolu. Bunun yerine, LLM’yi daha çeşitli problem çözme stratejileri kullanmaya teşvik eder.
Bunu nasıl doğru yaparsınız? Optimum bırakma oranı, veri kümenizin ne kadar karmaşık olduğuna bağlıdır. Genel bir kural, okulu bırakma oranını aykırı değerlerin şansıyla eşleştirmeniz gerektiğidir.
Bu nedenle, tıbbi bir teşhis aracı için modelin doğruluğunu artırmak amacıyla daha yüksek bir bırakma oranı kullanmak mantıklıdır. Çeviri yazılımı oluşturuyorsanız eğitim hızını artırmak için hızı biraz düşürmek isteyebilirsiniz.
5. Ağırlık azalması
Bu, modelin herhangi bir özelliğe fazla bağlanmasını önleyerek aşırı uyumun önlenmesine yardımcı olur. Bunu, ‘basit tutmanız’ konusunda nazik bir hatırlatma olarak düşünün.
6. Öğrenme oranı programları
Bu, zamanla öğrenme oranını ayarlar. Genellikle cesur, kapsamlı güncellemelerle başlarsınız ve ince ayar moduna geçersiniz; tıpkı bir tuval üzerinde geniş konturlarla başlayıp ayrıntıları daha sonra hassaslaştırmak gibi.
7. Katmanların dondurulması ve çözülmesi
Önceden eğitilmiş modeller bilgi katmanlarıyla birlikte gelir. Belirli katmanları dondurmak, onların mevcut öğrenmelerine kilitlenmeniz anlamına gelirken diğerlerinin dondurulmasını çözmek, onların yeni görevinize uyum sağlamasına olanak tanır. Dondurup dondurmamanız, eski ve yeni görevlerin ne kadar benzer olduğuna bağlıdır.
İnce ayar yaparken sık karşılaşılan zorluklar
İnce ayar kulağa harika geliyor ama abartmayalım; muhtemelen karşılaşacağınız birkaç engel var:
- Aşırı uyum: Küçük veri kümeleri, modellerin genelleme yapmak yerine tembelleşmesini ve ezberlemesini kolaylaştırır. Erken durma, kilo verme ve bırakma gibi teknikleri kullanarak bu davranışı kontrol altında tutabilirsiniz.
- Hesaplama maliyetleri: Hiperparametreleri test etmek köstebek vurma oyunu oynamak gibi görünebilir. Zaman alıcıdır ve kaynak yoğun olabilir. Daha da kötüsü, bu bir tür tahmin oyunudur. Bazı zorlu işleri otomatikleştirmek için Optuna veya Ray Tune gibi araçları kullanabilirsiniz.
- Her görev farklıdır: Herkese uyan tek bir yaklaşım yoktur. Bir proje için iyi çalışan bir teknik, bir başkası için felaket olabilir. Denemeniz gerekecek.
Yapay zeka modellerinde başarılı bir şekilde ince ayar yapmak için ipuçları
Bu ipuçlarını aklınızda bulundurun:
- Varsayılanlarla başlayın: Önceden eğitilmiş modeller için önerilen ayarları kontrol edin. Bunları bir başlangıç noktası veya kopya kağıdı olarak kullanın,
- Görev benzerliğini göz önünde bulundurun: Yeni göreviniz orijinaline yakınsa, küçük değişiklikler yapın ve çoğu katmanı dondurun. Toplam 180 derecelik bir dönüşse, daha fazla katmanın uyum sağlamasına ve orta düzeyde bir öğrenme oranı kullanmasına izin verin,
- Doğrulama performansını takip edin: Modelin yalnızca eğitim verilerini ezberlemekle kalmayıp, genelleştirmeyi de öğrendiğinden emin olmak için modelin ayrı bir doğrulama kümesinde nasıl performans gösterdiğini kontrol edin.
- Küçük başlayın: Tüm modeli eğitim boyunca çalıştırmadan önce daha küçük bir veri kümesiyle bir test çalıştırın. Hataları çığ gibi büyümeden yakalamanın hızlı bir yolu.
Son düşünceler
Hiperparametrelerin kullanılması modelinizi eğitmenizi kolaylaştırır. Biraz deneme yanılmadan geçmeniz gerekecek, ancak sonuçlar çabaya değer. Bunu doğru yaptığınızda model, vasat bir çaba harcamak yerine görevini mükemmel bir şekilde yerine getirir.
