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 penyempurnaan dan saat menyempurnakan model AI sesuai.
Pendahuluan
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.
Kapan harus menyempurnakan
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 rekayasa prompt atau rantai prompt. Teknik ini dapat membantu Anda menghasilkan teks berkualitas tinggi tanpa perlu menyempurnakan.
Pilih model yang telah dilatih sebelumnya
Anda harus memilih model yang telah dilatih sebelumnya yang sangat cocok dengan persyaratan tugas Anda. Ada banyak model pra-terlatih yang tersedia yang telah dilatih pada berbagai 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 saat mencari model yang telah dilatih sebelumnya. Model dikelompokkan HuggingFace ke dalam kategori berdasarkan tugas yang dilatih, sehingga mudah untuk menemukan model yang cocok untuk tugas Anda.
Kategori ini meliputi:
- Multimodal
- Computer Vision
- Pemrosesan bahasa alami
- Audio
- Tabular
- Pembelajaran Penguatan
Periksa kompatibilitas model dengan lingkungan Anda dan alat yang Anda gunakan. Misalnya, jika Anda menggunakan Visual Studio Code, Anda dapat menggunakan Azure Machine Learning ekstensi untuk Visual Studio Code menyempurnakan model Anda.
Periksa status dan lisensi model. Beberapa model pra-terlatih mungkin tersedia di bawah lisensi sumber terbuka, sementara yang lain mungkin memerlukan lisensi komersial atau pribadi untuk digunakan. Semua model yang disertakan informasi HuggingFace lisensi. Pastikan Anda memiliki izin yang diperlukan untuk menggunakan model sebelum menyempurnakannya.
Menyiapkan data sampel Anda
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 pra-terlatih yang Anda gunakan. Informasi ini dapat ditemukan dengan model di HuggingFace bagian format Instruksi kartu model. Sebagian besar kartu model akan menyertakan templat untuk membangun permintaan model dan beberapa kode pseudo untuk membantu Anda memulai.
Iterasi pada model Anda
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.
Lihat juga
Untuk mempelajari selengkapnya tentang menyempurnakan model AI, lihat sumber daya berikut: