Feinabstimmungskonzepte für Modelle
Die Feinabstimmung ist ein Prozess, bei dem Sie ein vorab trainiertes Modell besser an ihre Daten anpassen. Dieser Prozess ist hilfreich, um Ihre Daten optimal zu nutzen und die Leistung Ihres Modells zu verbessern. In diesem Artikel lernen Sie die grundlegenden Konzepte der Feinabstimmung kennen und erfahren, wann sich die Feinabstimmung eines KI-Modells lohnt.
Die Feinabstimmung ist eine leistungsstarke Technik, die Ihnen helfen kann, Ihre Daten optimal zu nutzen. Um die Feinabstimmung zu verstehen, ist es wichtig, das Konzept des Lerntransfers zu verstehen. Lerntransfer ist eine Technik für maschinelles Lernen, bei der ein Modell, das für eine Aufgabe trainiert wurde, für eine zweite, verwandte Aufgabe umgestellt wird. Dazu wird ein vortrainiertes Modell übernommen und an die neuen Daten angepasst. Die Feinabstimmung ist eine Form des Lerntransfers, bei dem das vortrainierte Modell an die neuen Daten angepasst wird.
Die Feinabstimmung eines Modells umfasst mehrere Schritte. Zuerst brauchen Sie ein vordefiniertes Modell, das für Ihre Aufgabe gut geeignet ist. Dann müssen Sie Ihre Beispieldaten vorbereiten und das Modell für diese Daten optimieren. Zuletzt iterieren Sie über ihr Modell, um dessen Leistung zu verbessern.
Nehmen Sie die Feinabstimmung möglichst dann vor, wenn Sie noch eine kleine Datenmenge haben und die Leistung Ihres Modells verbessern möchten. Wenn Sie mit einem vorab trainierten Modell beginnen, können Sie das bereits erlernte Wissen des Modells nutzen und es optimal an Ihre Daten anpassen. Auf diese Weise können Sie die Leistung Ihres Modells verbessern und die zum Trainieren benötigte Datenmenge verringern.
Es ist in der Regel nicht erforderlich, Ihr Modell zu optimieren, wenn Sie über eine große Menge an Daten verfügen. In diesem Fall können Sie Ihr Modell von Grund auf neu trainieren und eine gute Leistung ohne Feinabstimmung erzielen. Feinabstimmungen können in diesem Fall jedoch weiterhin hilfreich sein, wenn Sie die Leistung Ihres Modells weiter verbessern möchten. Möglicherweise möchten Sie Ihr Modell auch optimieren, wenn Sie eine bestimmte Aufgabe haben, die sich von der Aufgabe unterscheidet, für die das vortrainierte Modell ursprünglich trainiert wurde.
Möglicherweise können Sie die kostspielige Feinabstimmung eines Modells vermeiden, indem Sie ein promptes Engineering oder eine prompte Verkettung verwenden. Mit diesen Techniken können Sie hochwertigen Text generieren, ohne eine Feinabstimmung vornehmen zu müssen.
Wählen Sie nach Möglichkeit ein vortrainiertes Modell aus, das gut für Ihre Aufgabenanforderungen geeignet ist. Es gibt viele vortrainierte Modelle, die für eine Vielzahl von Aufgaben trainiert wurden. Wählen Sie nach Möglichkeit ein Modell aus, das für eine Aufgabe trainiert wurde, die Ihrer aktuellen Aufgabe ähnelt. Auf diese Weise können Sie das bereits erlernte Wissen des Modells nutzen und es besser an Ihre Daten anpassen.
HuggingFace Modelle sind ein guter Ausgangspunkt für die Suche nach vortrainierten Modellen. Die HuggingFace Modelle sind nach den Aufgaben, für die sie trainiert wurden, in Kategorien gruppiert, um die Suche nach einem passenden Modell für Ihre Aufgabe zu erleichtern.
Zu diesen Kategorien zählen:
- Multimodal
- Maschinelles Sehen
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Audio
- Tabellarisch
- Vertiefendes Lernen
Überprüfen Sie die Kompatibilität des Modells mit Ihrer Umgebung und den verwendeten Tools. Wenn Sie beispielsweise Visual Studio Code verwenden, können Sie die Azure Machine Learning Erweiterung für Visual Studio Code verwenden, um Ihr Modell zu optimieren.
Überprüfen Sie den Status und die Lizenz des Modells. Manche vortrainierte Modelle sind unter einer Open-Source-Lizenz verfügbar, während für andere Modelle eine kommerzielle oder persönliche Lizenz erforderlich ist. Alle Modelle auf HuggingFace enthalten Lizenzinformationen. Stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Berechtigungen zum Verwenden des Modells verfügen, bevor Sie es optimieren.
Die Vorbereitung ihrer Beispieldaten umfasst das Säubern und Vorverarbeiten der Daten, um sie für das Training nutzen zu können. Sie sollten Ihre Daten auch in Trainings- und Validierungssätze aufteilen, um die Leistung Ihres Modells bewerten zu können. Das Format Ihrer Daten sollte dem Format entsprechen, das von dem vortrainierten Modell erwartet wird, das Sie verwenden. Diese Informationen finden Sie bei den Modellen von HuggingFace im Abschnitt Anweisungsformat der Karte des Modells. Die meisten Modellkarten enthalten eine Vorlage zum Erstellen einer Eingabeaufforderung für das Modell und etwas Pseudocode, der Ihnen bei den ersten Schritten behilflich ist.
Nachdem Sie Ihr Modell optimiert haben, sollten Sie die Leistung des Validierungssets auswerten. Sie können Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Abruf und F1-Score verwenden, um die Leistung Ihres Modells zu bewerten. Wenn die Leistung Ihres Modells nicht zufriedenstellend ist, können Sie das Modell durchlaufen, indem Sie die Hyperparameter anpassen, die Architektur ändern oder das Modell mit weiteren Daten optimieren. Sie können auch die Qualität und Vielfalt Ihrer Daten untersuchen, um festzustellen, ob Probleme behoben werden müssen. In der Regel ist ein kleinerer Satz von qualitativ hochwertigen Daten wertvoller als eine größere Datenmenge mit niedriger Qualität.
Weitere Informationen zur Feinabstimmung von KI-Modellen finden Sie in den folgenden Ressourcen: