Konsep penyempurnaan model
Penyempurnaan adalah proses mengambil model yang telah dilatih sebelumnya dan menyesuaikannya agar lebih sesuai dengan data Anda. Proses ini dapat membantu Anda mendapatkan hasil maksimal dari data Anda dan meningkatkan performa model Anda. Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari konsep dasar penyesuaian dan kapan penyempurnaan model AI tepat dilakukan.
Penyempurnaan adalah teknik canggih yang dapat membantu Anda mendapatkan lebih banyak dari data Anda. Untuk memahami penyempurnaan, penting untuk memahami konsep pembelajaran transfer. Pembelajaran transfer adalah teknik pembelajaran mesin di mana model yang dilatih pada satu tugas ditujukan kembali pada tugas terkait kedua. Ini dilakukan dengan mengambil model yang telah dilatih sebelumnya dan menyesuaikannya agar lebih sesuai dengan data baru. Penyempurnaan adalah bentuk pembelajaran transfer di mana model yang telah dilatih disesuaikan agar lebih sesuai dengan data baru.
Ada beberapa langkah yang terlibat dalam menyempurnakan model. Pertama, Anda perlu memilih model yang telah dilatih sebelumnya yang sangat cocok untuk tugas Anda. Selanjutnya, Anda perlu menyiapkan data sampel Anda dan menyempurnakan model pada data ini. Terakhir, Anda perlu melakukan iterasi pada model Anda untuk meningkatkan performanya.
Penyempurnaan cocok untuk waktu ketika Anda memiliki sejumlah kecil data dan ingin meningkatkan performa model Anda. Dengan memulai dengan model yang telah dilatih sebelumnya, Anda dapat memanfaatkan pengetahuan yang telah dipelajari model dan menyesuaikannya agar lebih sesuai dengan data Anda. Ini dapat membantu Anda meningkatkan performa model Anda dan mengurangi jumlah data yang diperlukan untuk melatihnya.
Biasanya tidak perlu menyempurnakan model Anda saat Anda memiliki sejumlah besar data. Dalam hal ini, Anda dapat melatih model Anda dari awal dan mencapai performa yang baik tanpa menyempurnakan. Namun, penyempurnaan masih dapat berguna dalam hal ini jika Anda ingin meningkatkan performa model Anda lebih lanjut. Anda mungkin juga ingin menyempurnakan model Anda jika Anda memiliki tugas tertentu yang berbeda dari tugas yang awalnya dilatih oleh model yang telah dilatih sebelumnya.
Anda mungkin dapat menghindari penyempurnaan model yang mahal dengan menggunakan teknik pengaturan prompt atau strategi berantai prompt. Teknik ini dapat membantu Anda menghasilkan teks berkualitas tinggi tanpa perlu menyempurnakan.
Anda harus memilih model yang telah dilatih sebelumnya yang sangat cocok dengan persyaratan tugas Anda. Ada banyak model pra-terlatih tersedia yang telah dilatih pada berbagai tugas-tugas. Anda harus memilih model yang telah dilatih pada tugas serupa dengan yang sedang Anda kerjakan. Ini akan membantu Anda memanfaatkan pengetahuan yang telah dipelajari model dan menyesuaikannya agar lebih sesuai dengan data Anda.
HuggingFace model adalah tempat yang baik untuk memulai ketika mencari model yang telah dilatih sebelumnya. Model HuggingFace dikelompokkan ke dalam kategori berdasarkan tugas yang dilatih, sehingga mudah untuk menemukan model yang cocok untuk tugas Anda.
Kategori ini meliputi:
- Multimodal
- Visi komputer
- Pemrosesan bahasa alami
- Suara
- Tabel
- Pembelajaran penguatan
Periksa kompatibilitas model dengan lingkungan Anda dan alat yang Anda gunakan. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio Code, Anda dapat menggunakan ekstensi Azure Machine Learning untuk menyempurnakan Visual Studio Code model Anda.
Periksa status dan lisensi model. Beberapa model yang sudah dilatih sebelumnya mungkin tersedia di bawah lisensi sumber terbuka, sementara yang lain mungkin memerlukan lisensi komersial atau pribadi untuk digunakan. Semua model di HuggingFace menyertakan informasi lisensi. Pastikan Anda memiliki izin yang diperlukan untuk menggunakan model sebelum menyempurnakannya.
Menyiapkan data sampel Anda melibatkan pembersihan dan praproscesing data Anda agar cocok untuk pelatihan. Anda juga harus membagi data Anda menjadi set pelatihan dan validasi untuk mengevaluasi performa model Anda. Format data Anda harus sesuai dengan format yang diharapkan oleh model yang Anda gunakan yang sudah pra-terlatih. Informasi ini dapat ditemukan pada model di HuggingFace dalam bagian format Instruksi dari kartu model. Sebagian besar kartu model akan menyertakan templat untuk membangun permintaan model dan beberapa kode pseudo untuk membantu Anda memulai.
Setelah menyempurnakan model, Anda harus mengevaluasi performanya pada set validasi. Anda dapat menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, pengenalan, dan skor F1 untuk mengevaluasi performa model Anda. Jika performa model Anda tidak memuaskan, Anda dapat melakukan iterasi pada model Anda dengan menyesuaikan hiperparameter, mengubah arsitektur, atau menyempurnakan model pada lebih banyak data. Anda juga dapat memeriksa kualitas dan keragaman data Anda untuk melihat apakah ada masalah yang perlu ditangani. Sebagai aturan umum, sekumpulan data berkualitas tinggi yang lebih kecil lebih berharga daripada sekumpulan data berkualitas rendah yang lebih besar.
Untuk mempelajari selengkapnya tentang menyempurnakan model AI, lihat sumber daya berikut:
- Menyempurnakan model Llama 2 di Azure AI Studio
- Menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya pada HuggingFace
- Menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya dengan TensorFlow
Saat menggunakan fitur AI, kami sarankan Anda meninjau: Mengembangkan Aplikasi dan Fitur AI Generatif yang Bertanggung Jawab di Windows.