Fine Tunning de LLM: Um Guia Didático
Resolvi escrever esse artigo pois encontrei bastante dificuldade em material que realmente explicasse de forma didática o que significa fazer o fine tunning de um modelo de linguagem. Aqui quero explicar de forma bem simples, do tipo 101 mesmo, pois vejo que temos escassez desse tipo de informação em português. Vamos lá!
O que é o Fine Tunning de modelos LLM?
O “fine-tuning” de um modelo de LLM (Large Language Model) é como dar um “treinamento especial” para que ele se torne especialista em uma tarefa específica. Imagine que você tem um super-herói com muitos poderes, mas você o treina para ser um detetive especialista em desvendar crimes. O “fine-tuning” faz isso com LLMs, usando dados específicos da sua área de interesse para que ele aprenda a realizar tarefas complexas com mais precisão e criatividade, como escrever textos no estilo de um autor específico, traduzir idiomas com mais naturalidade ou gerar código de programação para diferentes aplicações. É como dar um toque final para que o LLM se torne a ferramenta perfeita para as suas necessidades!
Que capacidades são essas que posso dar a um modelo?
Um modelo de base, como o chatgpt, gemini, claude ou anthropic é treinado para um conjunto de tarefas específicas. Produzir texto, criar rótulos em imagens, sumarizar, classificar, entre diversas tarefas. Porém, em nossos domínios de conhecimento, nossas áreas de atuação, existem vocabulários, formas de agir e situações que são únicas.
Imagine comigo na área da saúde. O “fine-tuning” de LLMs pode ser usado para criar chatbots que auxiliam na triagem de pacientes, respondendo perguntas frequentes sobre sintomas e doenças de forma personalizada e com linguagem clara. Isso pode reduzir o tempo de espera por atendimento médico e aliviar a carga de trabalho dos profissionais de saúde, permitindo que se concentrem em casos mais complexos.
Como é feito o fine-tunning de um LLM?
Aqui é a parte chave do nosso artigo. Vamos fazer um passo-a-passo para entender tudo que precisamos pensar antes de fazer o fine tunning. Ao longo dos últimos 12 meses me dediquei a fazer esse refinamento de modelos em diversas plataformas, com diversas ferramentas, então, irei demonstrar já um checklist que acabei nunca encontrando e resolvi criar.
A. Abordagens de Fine-Tuning de LLM por Domínio
Para entender melhor o fine-tuning de LLMs baseado em conhecimento específico de um domínio, imagine um retângulo azul representando o conjunto de parâmetros do LLM original. Vamos explorar duas abordagens:
1. Fine-Tuning com Adaptador (a):
Nesta abordagem, o objetivo é especializar o LLM em um domínio específico adicionando um pequeno número de parâmetros extras, representados por um módulo adicional chamado “adaptador”. Imagine que o retângulo azul ganha uma pequena “caixa” acoplada, representando o adaptador. Essa caixa aproveita o conhecimento geral do LLM base e se concentra em aprender as particularidades do novo domínio, exigindo menos dados de treinamento e mantendo boa performance geral.
2. Fine-Tuning Orientado por Tarefa (b):
Aqui, o fine-tuning foca em treinar o LLM para realizar uma tarefa específica dentro do domínio. Imagine que, em vez de um adaptador, o LLM original se conecta diretamente a uma nova “camada” de saída, específica para a tarefa em questão. Essa camada final aprende a processar a saída do LLM base e gerar o resultado desejado para a tarefa, como responder perguntas, traduzir textos ou gerar código.
Tanto o método com adaptadores quanto o orientado por tarefas permitem o fine-tuning de LLMs, mas a escolha da abordagem depende da complexidade da tarefa e da quantidade de dados de treinamento disponíveis.
B. Preparação dos Dados (Datasets)
O ajuste fino de um LLM exige dados de alta qualidade para que ele aprenda a realizar uma tarefa específica com maestria. A preparação dos dados é crucial para o sucesso do processo e envolve três aspectos principais:
1. Escolha do formato:
- Instruções, entrada e saída: Ideal para tarefas que exigem que o LLM siga instruções específicas, como responder perguntas ou gerar código.
- JSONL: Formato leve e flexível para armazenar dados estruturados, como diálogos ou perguntas e respostas.
- SQuAD: Dataset popular para treinar LLMs em tarefas de resposta a perguntas, com perguntas complexas e respostas em linguagem natural.
2. Limpeza e pré-processamento:
- Remover dados inconsistentes, duplicados ou irrelevantes.
- Normalizar o texto, corrigindo erros ortográficos e gramaticais.
- Tokenizar o texto, dividindo-o em unidades menores que o LLM possa entender.
3. Amostragem e balanceamento:
- Selecionar uma amostra representativa dos dados que o LLM encontrará na prática.
- Balancear os dados para garantir que o LLM aprenda a lidar com diferentes tipos de exemplos.
Exemplos:
- Instruções, entrada e saída: Treinar um LLM para escrever resumos de notícias, fornecendo instruções como “resuma este artigo em 100 palavras”.
- JSONL: Criar um chatbot para responder perguntas frequentes sobre um produto, armazenando as perguntas e respostas em um arquivo JSONL.
- SQuAD: Treinar um LLM para responder perguntas complexas sobre um determinado tópico, usando o dataset SQuAD como base.
Fontes:
Seleção do Tokenizer
C. Tokenização do Dataset para Fine-Tuning de LLM
A tokenização é uma etapa fundamental na preparação do dataset para o ajuste fino de um LLM. O objetivo é converter o texto em unidades menores que o modelo possa processar e entender.
Processo de Tokenização:
- Normalização: O texto é convertido para minúsculas, acentos são removidos e pontuação é padronizada.
- Divisão em palavras: O texto é dividido em palavras individuais.
- Mapeamento para tokens: Cada palavra é mapeada para um token único, que pode ser um índice em um vocabulário ou um símbolo especial.
Tipos de Tokenização:
- Tokenização baseada em palavras: Divide o texto em palavras individuais.
- Tokenização sub-palavra: Divide as palavras em unidades menores, como morfemas ou caracteres.
- Tokenização híbrida: Combina tokenização baseada em palavras e sub-palavras.
Considerações:
- Tamanho do vocabulário: Um vocabulário maior aumenta a expressividade do modelo, mas também aumenta a complexidade do treinamento.
- Desempenho: A escolha do tipo de tokenização pode afetar o desempenho do modelo.
Exemplos:
- Tokenização baseada em palavras: “O gato sentou no tapete.” -> [“o”, “gato”, “sentou”, “no”, “tapete”]
- Tokenização sub-palavra: “O gato sentou no tapete.” -> [“o”, “gat”, “o”, “sent”, “ou”, “no”, “tapet”, “e”]
A tokenização é um processo crucial para o ajuste fino de LLMs. A escolha do tipo de tokenização e do tamanho do vocabulário pode ter um impacto significativo no desempenho do modelo.
D. Seleção do Modelo Base de LLM para Fine-Tuning
Todo processo de fune-tunning de uma LLM tem um modelo base. Aqui estamos falando de usar o transfer learning, não de criar um modelo do zero, com todos os custos e conhecimento de criação. Apesar de Grande parte do sucesso da IA Generativa vem da arquitetura Transformer com camadas chamadas de Attention em um processo de encoder-decoder. Mas precisamos lembrar que existem outras arquiteturas que possuem resultados específicos em tarefas específicas.
O Transformer é a arquitetura dominante para LLMs, mas outras opções como RNNs, LSTMs, GRUs, CNNs e AMs também podem ser utilizadas. A escolha da arquitetura ideal depende da tarefa específica, dos dados disponíveis e dos recursos computacionais. Transformers são geralmente mais poderosos e versáteis, mas podem ser mais complexos e exigentes. Arquiteturas mais simples como RNNs e LSTMs podem ser mais eficientes para tarefas específicas. Explore diferentes arquiteturas para encontrar a solução ideal para seu problema.A escolha do modelo base de LLM é crucial para o sucesso do fine-tuning. Diversos fatores devem ser considerados:
1. Tamanho e Complexidade: Modelos maiores geralmente apresentam melhor desempenho, mas exigem mais recursos computacionais e dados de treinamento.
2. Arquitetura: Arquiteturas diferentes podem ser mais adequadas para diferentes tarefas. Por exemplo, modelos Transformer são frequentemente usados para tarefas de linguagem natural, enquanto modelos de memória de longo prazo (LSTM) podem ser mais adequados para tarefas de sequência.
3. Desempenho em Tarefas Similares: Avalie o desempenho do modelo em tarefas semelhantes à que você deseja realizar.
4. Disponibilidade de Recursos: Considere a disponibilidade de recursos computacionais e humanos para o treinamento e a inferência.
5. Acessibilidade: Alguns modelos são de código aberto e gratuitos, enquanto outros exigem licenciamento ou acesso pago.
Exemplos:
- GPT-3: Modelo de linguagem grande com bom desempenho em diversas tarefas, como tradução e geração de texto.
- BERT: Modelo de linguagem bidirecional ideal para tarefas de compreensão de linguagem natural.
- RoBERTa: Versão robusta do BERT com melhor desempenho em tarefas de resposta a perguntas.
- T5: Modelo Transformer pré-treinado para tarefas de geração de texto, como resumo e tradução.
Aqui cabe um ponto bem relevante, estudar, ler, entender, participar de fóruns, perguntar. Estamos vivendo em um momento de inovação borbulhante e as informações estão muito dispersas, um bom local para estudar é o arkiv.
E. Definindo uma Loss Function
Em Deep Learning, a função de perda, também conhecida como função de custo ou erro, é uma medida crucial para avaliar o desempenho de um modelo durante o treinamento. Ela quantifica a discrepância entre as previsões do modelo e os valores reais, fornecendo uma base para otimizar os parâmetros do modelo e aprimorar sua precisão.
Existem diversos tipos de funções de perda, cada uma com características e aplicações específicas. Algumas das mais utilizadas são:
- Erro Quadrático Médio (MSE): ideal para tarefas de regressão, onde o objetivo é prever valores contínuos.
- Entropia Cruzada Categórica (Cross Entropy): utilizada em tarefas de classificação, onde o modelo precisa prever a classe a qual um dado pertence.
- Smooth L1 Loss: uma variante do L1 Loss que é mais robusta a outliers e ruído nos dados.
Importância da Loss Function no Fine-Tuning de LLMs
O Fine-Tuning é um processo crucial para ajustar um modelo de linguagem pré-treinado (LLM) a uma tarefa específica. A função de perda desempenha um papel fundamental nesse processo, pois serve como guia para a otimização dos parâmetros do modelo.
Ao minimizar a função de perda durante o Fine-Tuning, o modelo é gradualmente ajustado para gerar previsões mais precisas e relevantes para a tarefa em questão. Isso é feito através de um processo iterativo, onde os parâmetros do modelo são atualizados na direção que leva à menor perda possível.
A escolha da função de perda adequada é crucial para o sucesso do Fine-Tuning. Ela deve ser cuidadosamente selecionada de acordo com a natureza da tarefa e o tipo de dados utilizados.
Em resumo, a função de perda é uma ferramenta essencial no Deep Learning, tanto para avaliar o desempenho de um modelo quanto para guiá-lo na direção de melhores resultados durante o Fine-Tuning de LLMs.
F. Set up de um Optimizer
Em Deep Learning, os otimizadores são algoritmos que controlam a atualização dos pesos de um modelo durante o treinamento. Eles são responsáveis por ajustar os pesos na direção que leva à minimização da função de perda, guiando o modelo para um melhor desempenho.
A escolha do otimizador adequado é crucial para a eficiência e o sucesso do treinamento. Diversos fatores devem ser considerados, como a natureza da tarefa, o tipo de modelo e o conjunto de dados utilizado.
Algoritmos de Otimização
Existem diversos algoritmos de otimização disponíveis em Deep Learning. Cada um possui características e vantagens específicas, sendo alguns dos mais utilizados:
- Gradiente Descendente Estocástico (SGD): um método clássico e simples, ideal para datasets pequenos.
- Momentum: uma variante do SGD que incorpora um “impulso” para acelerar a convergência.
- Adam: um algoritmo adaptativo que combina as vantagens do SGD e do Momentum, sendo bastante eficiente em diversos cenários.
- RMSProp: similar ao Adam, porém com um controle mais preciso da taxa de aprendizado.
Escolha do Otimizador
A escolha do otimizador ideal depende de diversos fatores, como:
- Natureza da tarefa: tarefas de classificação podem se beneficiar de otimizadores como Adam ou RMSProp, enquanto tarefas de regressão podem funcionar melhor com SGD ou Momentum.
- Tipo de modelo: redes neurais convolucionais (CNNs) podem se beneficiar de otimizadores com controle da taxa de aprendizado, como Adam ou RMSProp.
- Conjunto de dados: datasets grandes podem exigir otimizadores mais robustos como Adam ou RMSProp.
A experimentação com diferentes algoritmos de otimização é crucial para encontrar a melhor opção para cada caso específico.
Recomendação de Otimizador
Para a maioria dos casos, o Adam é uma excelente escolha de otimizador. Ele é eficiente, adaptativo e robusto, e geralmente apresenta bons resultados em diversos tipos de tarefas e modelos.
No entanto, vale a pena experimentar outros algoritmos, como RMSProp ou Momentum, para verificar se há um melhor ajuste para a tarefa específica em questão.
G. Fine-Tuning com Backpropagation
O Fine-Tuning é um processo poderoso para ajustar um modelo de linguagem pré-treinado (LLM) a uma tarefa específica. A técnica combina o poder do aprendizado profundo com a flexibilidade do ajuste fino para gerar resultados excepcionais.
No centro do Fine-Tuning está o algoritmo de backpropagation. Essa técnica poderosa permite calcular as derivadas parciais da função de perda em relação aos parâmetros do modelo. Essas derivadas, conhecidas como gradientes, fornecem informações cruciais sobre a direção na qual os parâmetros devem ser atualizados para minimizar a perda e melhorar o desempenho do modelo.
Durante o Fine-Tuning, o backpropagation é utilizado para calcular os gradientes da função de perda em relação aos parâmetros do LLM. Em seguida, esses gradientes são utilizados para atualizar os parâmetros do modelo, guiando-o para um melhor ajuste à tarefa específica.
H. Gradientes no Fine-Tuning de LLMs
Os gradientes desempenham um papel fundamental no processo de Fine-Tuning de LLMs. Eles fornecem informações cruciais sobre como os parâmetros do modelo devem ser atualizados para minimizar a função de perda e melhorar o desempenho na tarefa específica.
No Fine-Tuning, a técnica de backpropagation é utilizada para calcular os gradientes da função de perda em relação aos parâmetros do LLM. Essa informação é então utilizada para atualizar os parâmetros do modelo, guiando-o para um melhor ajuste à tarefa.
Existem diversos métodos para calcular gradientes, como:
- Backpropagation padrão: O método clássico, que calcula os gradientes de forma iterativa, camada por camada.
- Backpropagation com memória eficiente: Uma variante do backpropagation que utiliza menos memória, ideal para LLMs grandes.
- Backpropagation com paralelismo: Uma variante do backpropagation que utiliza paralelismo para acelerar o cálculo dos gradientes.
A escolha do método de cálculo de gradientes depende de diversos fatores, como o tamanho do LLM, a quantidade de memória disponível e o tempo de treinamento.
A importância dos gradientes no Fine-Tuning de LLMs pode ser resumida em três pontos:
- Informação: Os gradientes fornecem informações sobre como os parâmetros do modelo devem ser atualizados para melhorar o desempenho.
- Direção: Os gradientes guiam o processo de Fine-Tuning, direcionando o modelo para um melhor ajuste à tarefa específica.
- Eficiência: O cálculo eficiente dos gradientes é crucial para o sucesso do Fine-Tuning, especialmente para LLMs grandes.
Ao compreender o papel dos gradientes no Fine-Tuning de LLMs, podemos otimizar o processo e obter melhores resultados na tarefa específica.
I. Learning Rate
A taxa de aprendizado (learning rate) é um hiperparâmetro crucial no Fine-Tuning de LLMs. Ela determina a magnitude das atualizações nos parâmetros do modelo durante o treinamento, influenciando diretamente a velocidade e a qualidade do processo.
Uma taxa de aprendizado muito alta pode levar o modelo a “pular” o mínimo da função de perda, resultando em um desempenho suboptimal. Já uma taxa de aprendizado muito baixa pode tornar o treinamento lento e ineficiente.
Encontrar a taxa de aprendizado ideal é um desafio, pois ela depende de diversos fatores, como:
- Tamanho do LLM: LLMs maiores geralmente requerem taxas de aprendizado menores.
- Natureza da tarefa: Tarefas complexas podem se beneficiar de taxas de aprendizado menores.
- Conjunto de dados: Datasets ruidosos podem exigir taxas de aprendizado menores.
Existem diversas técnicas para ajustar a taxa de aprendizado durante o Fine-Tuning, como:
- Trial and error: Experimentar diferentes taxas de aprendizado e observar o desempenho do modelo.
- Annealing: Reduzir a taxa de aprendizado gradualmente durante o treinamento.
- Algoritmos adaptativos: Utilizar algoritmos como Adam ou RMSProp que ajustam a taxa de aprendizado automaticamente.
A importância da taxa de aprendizado no Fine-Tuning de LLMs pode ser resumida em três pontos:
- Velocidade: A taxa de aprendizado controla a velocidade do treinamento.
- Qualidade: A taxa de aprendizado influencia a qualidade do modelo final.
- Eficiência: Ajustar a taxa de aprendizado pode otimizar o processo de Fine-Tuning.
O fine tunning de llms não é uma bala de prata, mas é uma opção bem robusta para atender casos de domínios específicos e com conhecimento que tem questões únicas. Com o avanço dos estudos sobre IA Generativa, cada vez mais temos ferramentas e bibliotecas que lidam muito bem com esse processo.
