Fine-tuning

Introduzione

Il fine-tuning nei Large Language Models (LLM) è un processo attraverso il quale un modello di linguaggio pre-addestrato viene adattato per eseguire specifici compiti o migliorare le prestazioni su particolari tipi di dati. Questo processo permette ai modelli di diventare più efficienti in compiti specifici, migliorando la loro precisione e la loro capacità di generalizzazione rispetto ai dati di interesse.

Funzionamento del Fine-tuning

Pre-addestramento

Prima del fine-tuning, i Large Language Models sono sottoposti a un processo di pre-addestramento su vasti set di dati. Questo addestramento iniziale serve a fornire una comprensione generale della lingua e delle sue strutture. Il pre-addestramento avviene solitamente su dati non specifici per alcun particolare compito, al fine di catturare una vasta gamma di conoscenze linguistiche.

Selezione del Dataset per il Fine-tuning

Per il fine-tuning, viene selezionato un set di dati specifico per il compito di interesse. Questo set di dati può essere relativamente piccolo rispetto al set utilizzato per il pre-addestramento, ma deve essere altamente rappresentativo del compito specifico da migliorare.

Adattamento dei Parametri

Durante il processo di fine-tuning, i pesi del modello pre-addestrato sono leggermente modificati per adattarsi meglio al compito specifico. Ciò è realizzato continuando il processo di addestramento del modello sul set di dati selezionato per il fine-tuning. Il tasso di apprendimento utilizzato in questa fase è generalmente più basso rispetto alla fase di pre-addestramento, per evitare di sovrascrivere le conoscenze generali acquisite precedentemente.

Tecniche Specifiche

Il fine-tuning può essere eseguito utilizzando diverse tecniche, tra cui:

• Aggiustamento dei pesi: i pesi del modello sono direttamente modificati attraverso l'addestramento sul nuovo set di dati.
• Layer di adattamento: vengono aggiunti nuovi strati al modello pre-addestrato che vengono addestrati sul nuovo compito, mentre il resto del modello rimane congelato o subisce un addestramento limitato.
• Transfer learning: oltre all'aggiustamento dei pesi, si possono trasferire conoscenze da un modello ad un altro, specialmente se i compiti sono simili.

Valutazione e Iterazione

Dopo il fine-tuning, il modello viene valutato sul set di dati di test per assicurarsi che le prestazioni siano migliorate nel compito specifico. Questo processo può essere iterato più volte, con aggiustamenti nei dati di fine-tuning o nella strategia di addestramento, fino a quando non si raggiungono le prestazioni desiderate.

Vantaggi del Fine-tuning

Il fine-tuning offre numerosi vantaggi, tra cui:

• Miglioramento delle Prestazioni: adattando il modello a compiti specifici, si possono ottenere prestazioni significativamente migliori.
• Efficienza: il fine-tuning richiede meno dati e meno risorse computazionali rispetto all'addestramento di un modello da zero.
• Flessibilità: permette di adattare un singolo modello pre-addestrato a una vasta gamma di compiti, aumentandone l'utilità.

Sfide del Fine-tuning

Nonostante i suoi vantaggi, il fine-tuning presenta anche delle sfide:

• Overfitting: c'è il rischio che il modello si adatti troppo specificamente ai dati di fine-tuning, perdendo la capacità di generalizzare.
• Selezione dei Dati: trovare il set di dati giusto per il fine-tuning può essere difficile e richiede una comprensione approfondita del compito.
• Equilibrio tra Conoscenze Generali e Specifiche: mantenere un equilibrio tra la ritenzione delle conoscenze generali acquisite durante il pre-addestramento e l'apprendimento di informazioni specifiche per il compito può essere complesso.