تنظیم دقیق (fine tuning) در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) با برتری در وظایفی مانند تولید متن، ترجمه، خلاصه‌سازی و پاسخ به سوالات، علم پردازش زبان طبیعی (NLP) را متحول کرده‌اند. با وجود قابلیت‌های چشمگیر این مدل‌ها، ممکن است همیشه برای کارها یا حوزه‌های خاص به دلیل مشکلات سازگاری مناسب نباشند. برای غلبه بر این مشکل، فرایند تنظیم دقیق انجام می‌شود. تنظیم دقیق به کاربران امکان می‌دهد مدل‌های زبانی از پیش آموزش دیده را برای وظایف تخصصی سفارشی شوند. این شامل اصلاح مدل بر روی یک مجموعه داده محدود از اطلاعات خاص کار است که عملکرد آن را در آن کار خاص بهبود می‌بخشد در حالی که توانایی کلی زبان آن را حفظ می‌کند.

تنظیم دقیق چیست؟

تنظیم دقیق LLM به معنای آموزش مجدد یک مدل زبانی بزرگ از پیش آموزش دیده بر روی یک مجموعه داده کوچک‌تر و تخصصی‌تر است. این فرایند نوعی از یادگیری انتقالی محسوب می‌شود که در آن دانش کلی کسب شده توسط مدل در یک وظیفه گسترده، برای انجام یک وظیفه خاص‌تر و تخصصی‌تر مورد استفاده قرار می‌گیرد. مجموعه داده مورد نیاز برای تنظیم دقیق به طور قابل توجهی کوچکتر از مجموعه داده‌ای است که برای آموزش اولیه مدل استفاده شده است.

در واقع تنظیم دقیق در حوزه یادگیری ماشین، فرآیندی را توصیف می‌کند که در آن یک مدل یادگیری ماشین از پیش آموزش دیده، با هدف بهبود عملکرد در یک وظیفه خاص، بر روی یک مجموعه داده کوچک و مرتبط، مجدداً آموزش داده می‌شود. این رویکرد، ضمن حفظ قابلیت‌های کلی مدل اولیه، به آن امکان می‌دهد تا با نیازهای تخصصی‌تر یک مسئله خاص همسو شود.

با بهره‌گیری از روش تنظیم دقیق، توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین قادر خواهند بود مدل‌هایی با کارایی بالا و اختصاصی برای مسائل مختلف ایجاد کنند. این امر به ویژه در شرایطی که منابع محاسباتی محدود بوده و یا داده‌های مرتبط با مسئله مورد نظر به تعداد کافی در دسترس نباشد، از اهمیت بالایی برخوردار است. در واقع، تنظیم دقیق به عنوان یک راهکار کارآمد برای تطبیق مدل‌های پیچیده و از پیش آموزش دیده با نیازهای خاص کاربردها محسوب می‌شود.

مدل‌های حاصل از فرآیند تنظیم دقیق، معمولاً عملکرد بهتری نسبت به مدل اولیه در وظایف تخصصی دارند. به عنوان مثال، در حوزه خدمات مشتری، یک کسب و کار می‌تواند یک مدل زبان بزرگ را با استفاده از اطلاعات محصولات، سیاست‌ها و تعاملات قبلی مشتریان تنظیم کند. این مدل تنظیم شده قادر خواهد بود پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری را نسبت به مدل عمومی تولید کرده و در نتیجه، تجربه بهتری را برای مشتریان فراهم کند.

چرا فرایند تنظیم دقیق انجام می‌شود؟

مدل‌های از پیش آموزش دیده بر روی مجموعه داده‌های بسیار بزرگی با استفاده از روش‌های خودنظارتی آموزش می‌بینند و در نتیجه، درک عمیقی از ساختار زبان و روابط بین کلمات پیدا می‌کنند. این مدل‌ها به نوعی می‌توانند به عنوان موتورهای استدلال عمل کنند. هدف از تنظیم دقیق این است که:

• تخصیص وظایف خاص: با تنظیم دقیق، مدل را به گونه‌ای آموزش می‌دهیم که بتواند وظایف خاصی را با دقت و کارایی بیشتری انجام دهد. به عبارت دیگر، مدل را برای انجام کارهای مورد نظر خود تطبیق می‌دهیم.

• کنترل خروجی‌ها: تنظیم دقیق به ما امکان می‌دهد تا خروجی‌های مدل را به گونه‌ای هدایت کنیم که با انتظارات و نیازهای ما مطابقت داشته باشد.

• کاهش توهمات مدل: با آموزش مدل بر روی داده‌های با کیفیت و مرتبط با وظیفه مورد نظر، می‌توانیم احتمال تولید خروجی‌های نامربوط، گمراه‌کننده یا نادرست را کاهش دهیم و اطمینان حاصل کنیم که خروجی‌های مدل مفید و قابل اعتماد هستند.

انواع تنظیم دقیق

تنظیم دقیق نظارت شده

تنظیم دقیق نظارت‌شده روشی است که در آن یک مدل از پیش آموزش دیده را با استفاده از یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده، برای انجام وظایف خاص آموزش می‌دهیم. این مجموعه داده شامل جفت‌های ورودی و خروجی است که به مدل نشان می‌دهند چگونه ورودی‌ها را به خروجی‌های مورد نظر نگاشت کند. به عبارت دیگر، ما با ارائه مثال‌های مشخص به مدل، آن را به سمت انجام وظایف مورد نظر هدایت می‌کنیم.

فرآیند:

• انتخاب مدل پایه: ابتدا یک مدل از پیش آموزش دیده مناسب را انتخاب می‌کنیم. این مدل باید به گونه‌ای انتخاب شود که ساختار و قابلیت‌های آن برای وظیفه‌ای که قصد داریم انجام دهیم مناسب باشد.
• آماده‌سازی داده‌ها: مجموعه داده‌ای که برای تنظیم دقیق استفاده می‌کنیم باید شامل جفت‌های ورودی و خروجی باشد که به خوبی برچسب‌گذاری شده باشند. این جفت‌ها به مدل نشان می‌دهند که برای هر ورودی خاص، چه خروجی‌ای انتظار می‌رود.
• آموزش مدل: در این مرحله، مدل از پیش آموزش دیده را با استفاده از مجموعه داده برچسب‌گذاری شده آموزش می‌دهیم. در این فرایند، وزن‌های مدل به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که مدل بتواند ورودی‌ها را به خروجی‌های مورد نظر نگاشت کند.

تنظیم دقیق نظارت‌شده در بسیاری از کاربردهای یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. از جمله مهم‌ترین کاربردهای آن می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تحلیل احساسات: برای طبقه‌بندی لحن متن به عنوان مثبت، منفی یا خنثی.
• طبقه‌بندی متن: برای دسته‌بندی متن به گروه‌های مختلف بر اساس موضوع یا دسته بندی خاص.
• تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده: برای شناسایی و طبقه‌بندی موجودیت‌های مهم در متن مانند نام افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها و غیره. به طور کلی، هر زمان که یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده برای یک وظیفه خاص در اختیار داشته باشیم، می‌توانیم از تنظیم دقیق نظارت‌شده برای بهبود عملکرد یک مدل از پیش آموزش دیده استفاده کنیم.

تنظیم دقیق با دستور

تنظیم دقیق با دستور روشی است که در آن، علاوه بر ارائه مثال‌های ورودی و خروجی به مدل، دستوراتی نیز به آن داده می‌شود تا بتواند وظایف جدید را بهتر انجام دهد. این دستورات به عنوان راهنمایی برای مدل عمل می‌کنند و به آن کمک می‌کنند تا الگوهای کلی‌تری را در داده‌ها شناسایی کند. در نتیجه، مدل‌های آموزش‌دیده با این روش، قابلیت تعمیم‌پذیری بهتری به وظایف جدید دارند.

فرایند تنظیم دقیق با دستور شامل مراحل زیر است:

• انتخاب مدل پایه: ابتدا یک مدل از پیش آموزش دیده مناسب را انتخاب می‌کنیم. این مدل باید ساختار و قابلیت‌های لازم برای انجام وظیفه مورد نظر را داشته باشد.
• آماده‌سازی داده‌ها: در این مرحله، داده‌های آموزشی را به صورت جفت دستورالعمل-پاسخ آماده می‌کنیم. به عنوان مثال، اگر بخواهیم مدلی برای پاسخگویی به سوالات آموزش دهیم، هر نمونه داده شامل یک دستورالعمل (مثلاً “به این سوال پاسخ بده: …”) و پاسخ صحیح به آن دستورالعمل خواهد بود.
• آموزش مدل: در نهایت، مدل را با استفاده از داده‌های آماده شده آموزش می‌دهیم. در این مرحله، پارامترهای مدل به گونه‌ای تنظیم می‌شوند که بتواند دستورات را درک کرده و پاسخ‌های مناسب تولید کند.

موارد استفاده:

تنظیم دقیق با دستور به ویژه در مواردی که نیاز به ایجاد مدل‌هایی با قابلیت تعامل بالا داریم، بسیار مفید است. به عنوان مثال، چت‌بات‌ها، دستیارهای مجازی و سیستم‌های پاسخگویی به سوالات، از جمله کاربردهای مهم این روش هستند. با استفاده از تنظیم دقیق با دستور، می‌توان مدل‌هایی ایجاد کرد که بتوانند به صورت طبیعی و روان با کاربران تعامل کرده و به سوالات آن‌ها پاسخ دهند.

روش‌های PEFT

آموزش مدل‌های بزرگ زبانی، به ویژه آن‌هایی که دارای میلیاردها پارامتر هستند، به دلیل نیاز به منابع محاسباتی عظیم، چالش‌برانگیز است. این مدل‌ها برای آموزش خود به مقدار زیادی حافظه نیاز دارند تا بتوانند گرادیان‌ها، حالت‌های بهینه‌ساز، فعال‌سازی‌ها و متغیرهای موقت را در خود جای دهند. به عنوان مثال، یک مدل با یک میلیارد پارامتر به حدود 12 تا 15 برابر حافظه نیاز دارد. این بدان معناست که برای آموزش مدل‌هایی با تعداد پارامتر بیشتر، به سیستم‌هایی با حافظه بسیار بیشتر نیاز خواهیم داشت که هزینه محاسباتی بالایی را به دنبال خواهد داشت.

برای غلبه بر این محدودیت‌ها و امکان آموزش مدل‌های بزرگ بر روی منابع محاسباتی محدودتر، روش‌های تنظیم دقیق کارآمد پارامتر (PEFT) توسعه یافته‌اند. این روش‌ها به جای به‌روزرسانی تمام پارامترهای مدل، تنها بخش کوچکی از آن‌ها را به‌روز می‌کنند. در نتیجه، نیاز به حافظه به طور قابل‌توجهی کاهش می‌یابد و امکان آموزش مدل‌های بزرگ‌تر بر روی سخت‌افزارهای معمولی‌تر فراهم می‌شود. PEFT را می‌توان بر مبناهای زیر طبقه‌بندی کرد:

 1. روش انتخابی

در روش انتخابی، بخش عمده‌ای از مدل از پیش آموزش دیده ثابت نگه داشته می‌شود و تنها تعدادی از لایه‌های آن برای آموزش مجدد انتخاب می‌شوند. به عبارت دیگر، ما تنها وزن‌های لایه‌های انتخاب شده را به روز می‌کنیم تا مدل بتواند به خوبی با وظیفه مورد نظر تطبیق پیدا کند. این رویکرد به طور معمول کمتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

 2. روش پارامترسازی مجدد

رایج‌ترین روش تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ، استفاده از پارامترسازی مجدد با ماتریس‌های کم‌رتبه است. این روش که به LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) نیز شناخته می‌شود، به جای به‌روزرسانی مستقیم تمام وزن‌های مدل، از ماتریس‌های کوچک‌تری استفاده می‌کند که به آن‌ها ماتریس‌های کم‌رتبه گفته می‌شود. به این ترتیب، تنها پارامترهای این ماتریس‌های کوچک آموزش داده می‌شوند و وزن‌های اصلی مدل ثابت باقی می‌مانند.

مثال:

برای درک بهتر این روش، مثالی را در نظر بگیرید. فرض کنید یک لایه در مدل داریم که ابعاد آن 512 × 64 است. در روش تنظیم دقیق استاندارد، تمام 32768 پارامتر این لایه به‌روزرسانی می‌شوند. اما در روش LoRA، ما به جای این کار، دو ماتریس کوچک‌تر با رتبه 8 ایجاد می‌کنیم. ابعاد این ماتریس‌ها به ترتیب 8 × 64 و 512 × 8 خواهد بود. با ضرب این دو ماتریس، ماتریسی با ابعاد 512 × 64 به دست می‌آید که به وزن‌های اصلی لایه اضافه می‌شود. بدین ترتیب، به جای به‌روزرسانی 32768 پارامتر، تنها 4608 (64*8=512 + 512*8=4096) پارامتر (یعنی مجموع تعداد پارامترهای دو ماتریس کوچک) به‌روزرسانی می‌شود.

روش QLoRA (Quantized LoRA) توسعه‌ای بر روی روش LoRA است که با استفاده از تکنیک‌های کمّی‌سازی، نیاز به حافظه را حتی بیشتر کاهش می‌دهد. در روش‌های معمول، برای ذخیره هر پارامتر از 32 بیت استفاده می‌شود. اما در QLoRA، با استفاده از تکنیک‌های کمّی‌سازی، می‌توان از 16 بیت برای ذخیره هر پارامتر استفاده کرد. البته استفاده از دقت کمتر ممکن است به مقداری از دست رفتن دقت مدل منجر شود، اما در عوض، به طور قابل توجهی به کاهش نیاز به حافظه کمک می‌کند.

3. روش افزایشی

روش افزایشی (تطبیقی): در این روش، برای تطبیق مدل با وظیفه جدید، لایه‌های اضافی به مدل اضافه می‌شود. این لایه‌های جدید معمولاً در ابتدای یا انتهای مدل، بسته به نوع وظیفه، قرار می‌گیرند. سپس، تنها این لایه‌های جدید آموزش داده می‌شوند و بقیه لایه‌های مدل ثابت نگه داشته می‌شوند. به عبارت دیگر، مدل اصلی به عنوان یک پایه استفاده می‌شود و لایه‌های جدید برای انجام وظیفه خاص تنظیم می‌شوند.

روش پرامپت نرم: این روش رویکردی متفاوت برای تنظیم دقیق مدل است. در این روش، به جای افزودن لایه‌های جدید، توکن‌های خاصی به ورودی مدل اضافه می‌شوند که این توکن‌ها قابل آموزش هستند. این توکن‌ها به عنوان یک راهنما برای مدل عمل می‌کنند تا بتواند وظیفه جدید را بهتر انجام دهد. در این روش، وزن‌های اصلی مدل و سایر توکن‌ها ثابت نگه داشته می‌شوند و تنها توکن‌های اضافه شده آموزش می‌بینند. به عبارت دیگر، با تغییر اندکی در ورودی مدل، آن را برای انجام وظیفه جدید آماده می‌کنیم.

RLHF

RLHF مخفف یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی است. این روش برای تطبیق خروجی یک مدل زبانی با ترجیحات انسانی به کار می‌رود. به عبارت دیگر، هدف RLHF این است که مدل بتواند پاسخ‌هایی تولید کند که از نظر انسان مفید، مرتبط و بی‌ضرر باشند.

روش RLHF معمولاً پس از آنکه مدل با استفاده از روش‌های تنظیم دقیق اولیه آموزش دید، به کار می‌رود. در این مرحله، خروجی‌های تولید شده توسط مدل با توجه به ترجیحات انسانی ارزیابی می‌شوند و سپس مدل بر اساس این ارزیابی‌ها بهبود می‌یابد. در واقع، RLHF از اصول یادگیری تقویتی (از انواع مدل‌های یادگیری ماشین) برای تراز کردن مدل با ترجیحات انسان بهره می‌برد.

فرایند RLHF شامل مراحل زیر است:

• آماده‌سازی مجموعه داده: در این مرحله، مدل تنظیم‌شده را وادار می‌کنیم تا برای مجموعه متنوعی از پرسش‌ها، پاسخ‌های مختلفی تولید کند. سپس، این پاسخ‌ها توسط ارزیاب‌های انسانی بر اساس معیارهایی مانند مفید بودن، مرتبط بودن و بی‌ضرر بودن رتبه‌بندی می‌شوند. این مرحله از اهمیت بالایی برخوردار است و معمولاً زمان‌برترین بخش فرایند RLHF محسوب می‌شود.
• آموزش مدل پاداش: با استفاده از مجموعه داده رتبه‌بندی شده، یک مدل پاداش آموزش داده می‌شود. این مدل وظیفه دارد به هر یک از پاسخ‌ها امتیازی متناسب با کیفیت آن اختصاص دهد. به عبارت دیگر، مدل پاداش یاد می‌گیرد که کدام پاسخ‌ها از نظر انسان بهتر هستند.
• به‌روزرسانی مدل زبانی: در مرحله آخر، از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند PPO برای به‌روزرسانی وزن‌های مدل زبانی استفاده می‌شود. در این فرایند، مدل زبانی سعی می‌کند پاسخ‌هایی تولید کند که بتوانند امتیاز بالایی از مدل پاداش دریافت کنند. به این ترتیب، مدل زبانی به تدریج یاد می‌گیرد که پاسخ‌هایی تولید کند که با ترجیحات انسان سازگار باشند.

چه زمانی باید از تنظیم دقیق استفاده کنیم؟

هنگام توسعه یک برنامه مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، اولین گام انتخاب یک مدل پایه مناسبی است که به خوبی با نیازهای ما تطابق داشته باشد. پس از انتخاب مدل، مرحله‌ای به نام مهندسی پرامپت وجود دارد که طی آن با طراحی دقیق ورودی‌ها (پرامپت‌ها)، تلاش می‌کنیم تا عملکرد مدل را بدون نیاز به آموزش مجدد بهبود بخشیم. مهندسی پرامپت به ما کمک می‌کند تا درک اولیه‌ای از قابلیت‌های مدل پایه و میزان تطابق آن با مسئله مورد نظر به دست آوریم.

اگر با استفاده از مهندسی پرامپت نتوانیم به عملکرد دلخواه دست پیدا کنیم، گام بعدی انجام تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل است. تنظیم دقیق زمانی توصیه می‌شود که بخواهیم مدل را برای یک کار یا مجموعه خاصی از کارها به صورت تخصصی آموزش دهیم و:

• مجموعه داده برچسب‌گذاری شده، بی‌طرف و متنوع: داشتن یک مجموعه داده با کیفیت بالا که به خوبی وظیفه مورد نظر را پوشش دهد، برای انجام تنظیم دقیق ضروری است.
• نیاز به تخصص در حوزه خاص: زمانی که می‌خواهیم مدل را برای حوزه‌های تخصصی مانند پزشکی، حقوق یا مالی آموزش دهیم، تنظیم دقیق می‌تواند به بهبود قابل توجه عملکرد منجر شود.

به طور خلاصه، تنظیم دقیق زمانی به کار می‌رود که مهندسی پرامپت نتواند به تنهایی نیازهای ما را برآورده کند و ما به یک مدل تخصصی‌تر نیاز داشته باشیم.

تنظیم دقیق چگونه کار می‌کند؟

فرآیند تنظیم دقیق با یک مدل از پیش آموزش دیده آغاز می‌شود که بر روی یک مجموعه داده عظیم و متنوع آموزش دیده و به این ترتیب، طیف گسترده‌ای از ویژگی‌ها و الگوها را فرا گرفته است. به عنوان مثال، یک مدل تشخیص تصویر از پیش آموزش دیده ممکن است بر روی میلیون‌ها تصویر از مناظر طبیعی تا اشیاء خانگی و افراد آموزش دیده باشد.

در طی این آموزش اولیه، مدل از پیش آموزش دیده با شناسایی الگوها و ویژگی‌های بنیادی موجود در داده‌های آموزشی، توانایی تعمیم‌دهی را کسب می‌کند. به عبارت دیگر، مدل قادر می‌شود ورودی‌های جدید را به درستی تفسیر کند. به عنوان نمونه، یک مدل تشخیص تصویر بزرگ پس از تحلیل هزاران تصویر از پرندگان، توانایی تشخیص وجود پرنده در یک تصویر جدید را پیدا می‌کند.

با وجود توانایی تعمیم‌دهی قوی، مدل‌های از پیش آموزش دیده همیشه برای کاربردهای خاص بهینه نیستند. مدل تشخیص تصویر ذکر شده که بر روی تصاویر عمومی آموزش دیده است، ممکن است به طور کلی یک پرنده را تشخیص دهد اما در تمایز بین گونه‌های مختلف پرندگان با مشکل مواجه شود. این مسئله در مواردی که هدف، توسعه یک برنامه برای کمک به پرنده‌شناسان در شناسایی مشاهداتشان باشد، بسیار حائز اهمیت است.

ساخت یک مدل جامع پردازش تصویر از ابتدا برای چنین کاربرد خاص و محدودی، نیازمند محاسبات سنگین، هزینه بالا و منابع گسترده‌ای است که ممکن است فراتر از توان یک توسعه‌دهنده مستقل باشد. در چنین شرایطی، تنظیم دقیق نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. با استفاده از دانش پایه گسترده‌ای که مدل‌های از پیش آموزش دیده در اختیار دارند، می‌توان این مدل‌ها را برای انجام وظایف خاص تطبیق داد. به عبارت دیگر، تنظیم دقیق تعادلی بین دانش عمومی و تخصص خاص مورد نیاز برای یک کار ایجاد می‌کند.

برای آغاز فرآیند تنظیم دقیق، توسعه‌دهنده، یک مجموعه داده کوچک‌تر و تخصصی‌تر را برای مسئله مورد نظر خود انتخاب می‌کند یا ایجاد می‌کند. برای مثال، برای شناسایی گونه‌های مختلف پرندگان، مجموعه‌ای از تصاویر پرندگان مورد نیاز است. گرچه این مجموعه داده تنظیم دقیق ممکن است شامل صدها یا هزاران نمونه باشد، اما به طور معمول بسیار کوچکتر از مجموعه داده اصلی و اولیه‌ای است که مدل از پیش آموزش دیده بر روی آن آموزش دیده است.

پس از گردآوری و پیش‌پردازش داده‌های جدید، مدل از پیش آموزش دیده مجدداً آموزش داده می‌شود یا به اصطلاح، تنظیم دقیق می‌شود. در این مرحله، لایه‌های اولیه شبکه عصبی مصنوعی که وظیفه استخراج ویژگی‌های بنیادی مانند بافت‌ها یا بردارهای کلمات را بر عهده دارند، معمولاً ثابت نگه داشته می‌شوند یا به اصطلاح “منجمد” می‌شوند. در مقابل، لایه‌های بعدی که وظیفه استخراج ویژگی‌های پیچیده‌تر و مرتبط با مسئله مورد نظر را بر عهده دارند، به روزرسانی می‌شوند یا لایه‌های جدیدی به آن‌ها اضافه می‌شود تا مدل بتواند بهتر با داده‌های جدید سازگار شود.

هدف از این فرآیند، حفظ دانش پایه ارزشمند مدل و در عین حال بهبود عملکرد آن در مسئله خاص تنظیم دقیق است. به همین منظور، توسعه‌دهندگان اغلب نرخ یادگیری (learning rate) را کاهش می‌دهند. نرخ یادگیری هایپرپارامتری است که میزان تغییر وزن‌های مدل در هر مرحله از آموزش را تعیین می‌کند. کاهش نرخ یادگیری در طول تنظیم دقیق باعث می‌شود که وزن‌های قبلاً یاد گرفته شده کمتر تغییر کنند و در نتیجه، دانش مدل موجود حفظ شود.

روش استانداردی برای تنظیم دقیق مدل‌ها وجود ندارد، زیرا این فرایند به عوامل متعددی از جمله هدف مورد نظر، منابع محاسباتی در دسترس و ویژگی‌های مجموعه داده بستگی دارد. با این حال، به طور کلی، می‌توان مراحل تنظیم دقیق را به چند مرحله زیر تقسیم کرد.

1. انتخاب مدل پایه: اولین گام، انتخاب یک مدل از پیش آموزش دیده مناسب است. این مدل باید با توجه به ماهیت مسئله‌ای که می‌خواهیم حل کنیم و همچنین محدودیت‌های محاسباتی، انتخاب شود.
2. انتخاب روش تنظیم دقیق: پس از انتخاب مدل پایه، باید روشی برای تنظیم دقیق آن انتخاب کنیم. روش‌های مختلفی برای تنظیم دقیق وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. انتخاب روش مناسب به عوامل مختلفی مانند اندازه مدل، حجم داده‌های آموزشی و اهداف مورد نظر بستگی دارد.
3. آماده‌سازی مجموعه داده: مجموعه داده‌ای که برای تنظیم دقیق استفاده می‌شود، باید با دقت آماده شود. این شامل پیش‌پردازش داده‌ها، برچسب‌گذاری داده‌ها و تقسیم آن به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون است.
4. آموزش مدل: برای آموزش مدل، از کتابخانه‌های یادگیری عمیق مانند PyTorch یا TensorFlow استفاده می‌شود. این کتابخانه‌ها ابزارهای لازم برای تعریف مدل، تعریف تابع هزینه، انتخاب بهینه‌ساز و اجرای فرایند آموزش را فراهم می‌کنند. علاوه بر این، کتابخانه‌های تخصصی مانند Transformers نیز برای کار با مدل‌های ترنسفورمر ارائه شده‌اند.
5. ارزیابی و تکرار: پس از اتمام آموزش، مدل بر روی مجموعه داده اعتبارسنجی ارزیابی می‌شود تا عملکرد آن سنجیده شود. در صورت عدم رضایت از عملکرد مدل، می‌توان مراحل قبلی را تکرار کرد و تغییراتی در مدل، مجموعه داده یا پارامترهای آموزش ایجاد کرد.

مزایا و معایب تنظیم دقیق

همانند هر تکنیک یادگیری ماشین، فرایند تنظیم دقیق نیز دارای مزایا و معایبی است:

مزایای تنظیم دقیق

از جمله مهم‌ترین مزایای تنظیم دقیق می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• افزایش دقت و کیفیت: با آموزش مجدد مدل بر روی داده‌های تخصصی، مدل قادر می‌شود الگوها و ویژگی‌های خاص آن حوزه را بهتر درک کرده و در نتیجه خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری تولید کند.
• کاهش هزینه و زمان: به جای آموزش یک مدل کاملاً جدید از ابتدا، که نیازمند منابع محاسباتی عظیم و زمان زیادی است، با تنظیم دقیق یک مدل از پیش آموزش دیده می‌توان به سرعت و با هزینه کمتر به نتایج مطلوب دست یافت.
• تطبیق با حوزه‌های تخصصی: تنظیم دقیق به مدل اجازه می‌دهد تا با ویژگی‌های زبانی و اصطلاحات تخصصی حوزه‌های مختلف مانند پزشکی، حقوق یا امور مالی سازگار شود و در نتیجه خروجی‌های متناسب با آن حوزه تولید کند.
• تعمیم‌پذیری بهتر: با آموزش مدل بر روی داده‌های خاص یک حوزه، مدل قادر می‌شود الگوها و ساختارهای موجود در آن داده‌ها را بهتر شناسایی کرده و در نتیجه در مواجهه با داده‌های جدیدی از همان حوزه، عملکرد بهتری داشته باشد.

معایب تنظیم دقیق

با این حال، تنظیم دقیق نیز با تعدادی از خطرات و چالش‌ها همراه است، از جمله موارد زیر:

یکی از مهم‌ترین چالش‌های تنظیم دقیق، مسئله بیش‌برازش است. در این حالت، مدل به شدت به داده‌های آموزشی وابسته می‌شود و ویژگی‌های نامرتبط یا نویز موجود در داده‌ها را به عنوان الگوهای مهم در نظر می‌گیرد. در نتیجه، عملکرد مدل در مواجهه با داده‌های جدید و ندیده کاهش می‌یابد. برای مقابله با این مشکل، می‌توان از روش‌هایی مانند افزایش حجم داده‌های آموزشی، تنظیم ابرپارامترها و استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی مانند حذف (dropout) بهره برد.

از دیگر چالش‌های تنظیم دقیق، حفظ تعادل بین دانش جدید و دانش قبلی مدل است. ممکن است در طول فرایند تنظیم دقیق، مدل، دانش عمومی خود را که در مرحله پیش‌آموزش کسب کرده است، فراموش کند، به ویژه اگر داده‌های جدید به طور قابل توجهی با داده‌های اولیه متفاوت باشند. از طرفی، ثابت نگه داشتن بیش از حد لایه‌های مدل نیز می‌تواند مانع از تطبیق مناسب مدل با مسئله جدید شود. بنابراین، یافتن تعادل مناسب در تنظیم لایه‌های مدل برای حفظ دانش قبلی و یادگیری دانش جدید، بسیار مهم است.

تنظیم دقیق به شدت به کیفیت مدل از پیش آموزش دیده وابسته است. هرگونه نقص، تعصب یا آسیب‌پذیری امنیتی موجود در مدل اولیه، می‌تواند در مدل تنظیم شده نیز وجود داشته باشد یا حتی تشدید شود. بنابراین، قبل و در طول فرایند تنظیم دقیق، باید با دقت کافی به کیفیت و قابلیت اطمینان مدل اولیه توجه شود.

کاربردهای تنظیم دقیق

تنظیم دقیق کاربردهای گسترده‌ای در مسائل دنیای واقعی دارد. در ادامه، چند نمونه از کاربردهای این تکنیک آورده شده است:

• خدمات مشتری: یک شرکت می‌تواند یک مدل زبانی بزرگ (LLM) را با استفاده از داده‌های تعاملات قبلی پشتیبانی مشتریان خود، برای صنایع و سازمان‌های مشابه تنظیم دقیق کند. در نتیجه، چت‌بات حاصل می‌تواند به طور مؤثرتری به پرسش‌های کاربران در مورد محصولات و خدمات شرکت پاسخ دهد.

• خرده فروشی و تجارت الکترونیک: پلتفرم‌های تجارت الکترونیک که به دنبال بهبود سیستم‌های توصیه محصولات خود هستند، می‌توانند یک مدل از پیش آموزش دیده را با استفاده از داده‌های تعامل کاربران، مانند تاریخچه خرید و امتیازدهی محصولات، تنظیم دقیق کنند. مدل تنظیم شده قادر خواهد بود توصیه‌های شخصی‌سازی شده و دقیق‌تری را به کاربران ارائه دهد.

• سلامت و پزشکی: محققان پزشکی که بر روی بیماری‌های نادر کار می‌کنند، می‌توانند یک مدل پردازش تصویر از پیش آموزش دیده را با استفاده از مجموعه داده‌ای از اسکن‌های CT مربوط به آن بیماری خاص تنظیم دقیق کنند. مدل تنظیم شده قادر خواهد بود نشانگرهای بیماری را با دقت بالاتری تشخیص دهد.

• تحقیقات تاریخی: مورخان در فرایند دیجیتالی کردن متون باستانی ممکن است با چالش‌هایی در زمینه تشخیص خودکار کاراکترها مواجه شوند. آموزش یک مدل پردازش زبان طبیعی بر روی مجموعه داده‌ای از این متون باستانی، می‌تواند به مدل کمک کند تا ویژگی‌های زبانی منحصر به فرد این متون را بهتر درک کند.

• حفاظت و پایداری: تیم‌های اکولوژی که به دنبال ردیابی حیوانات وحشی در جنگل‌ها هستند، می‌توانند یک مدل پردازش صوت از پیش آموزش دیده را با استفاده از مجموعه داده‌ای از صداهای ضبط شده در جنگل تنظیم دقیق کنند. مدل تنظیم شده قادر خواهد بود صداهای حیوانات خاص را از سایر صداهای پس‌زمینه جدا کند.

مقایسه تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) و تنظیم دقیق و یادگیری انتقالی (transfer learning)

تولید مبتنی بر بازیابی (RAG)، تنظیم دقیق و یادگیری انتقالی، هرچند دارای برخی شباهت‌ها هستند، اما مفاهیم متمایزی را در حوزه یادگیری ماشین بیان می‌کنند. به طور خلاصه، تنظیم دقیق و یادگیری انتقالی روش‌هایی برای تطبیق مدل‌های از پیش آموزش دیده با وظایف جدید هستند، در حالی که RAG نوعی معماری مدل است که قابلیت‌های تولید زبان را با بازیابی اطلاعات خارجی ترکیب می‌کند.

یادگیری انتقالی، به عنوان گسترده‌ترین مفهوم از این سه، به استفاده از دانشی که یک مدل در یک وظیفه یاد گرفته است برای بهبود عملکرد آن در یک وظیفه مرتبط اشاره دارد. این رویکرد به ویژه در حوزه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر که جمع‌آوری داده‌های آموزشی به میزان کافی دشوار است، کاربرد فراوانی دارد.

تنظیم دقیق، یک تکنیک خاص در حوزه یادگیری انتقالی است. در این روش، با ایجاد تغییرات جزئی در پارامترهای یک مدل از پیش آموزش دیده، عملکرد آن در یک وظیفه خاص بهبود می‌یابد. این تغییرات معمولاً شامل اصلاح یا اضافه کردن برخی لایه‌های مدل است، در حالی که ساختار اصلی مدل حفظ می‌شود.

بر خلاف یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق که روش‌های آموزش مدل هستند، RAG به یک معماری خاص در حوزه پردازش زبان طبیعی اشاره دارد. در RAG، یک مدل زبانی از پیش آموزش دیده با یک سیستم بازیابی اطلاعات ترکیب می‌شود. به این ترتیب، مدل می‌تواند اطلاعات مورد نیاز برای پاسخگویی به پرسش‌های کاربر را از منابع خارجی بازیابی کرده و سپس از این اطلاعات برای تولید پاسخ استفاده کند.

RAG به ویژه در مواردی که نیاز به تولید پاسخ‌های دقیق و مبتنی بر اطلاعات خارجی وجود دارد، کاربرد دارد. به عنوان مثال، زمانی که یک مدل نیاز دارد به پرسش‌هایی پاسخ دهد که پاسخ آن‌ها در داده‌های آموزشی اولیه وجود ندارد، RAG می‌تواند با بازیابی اطلاعات از منابع خارجی، پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کند.

مقایسه مهندسی پرامپت و تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) و تنظیم دقیق

معیار	مهندسی پرامپت	تولید مبتنی بر بازیابی (RAG)	تنظیم دقیق (Fine-Tuning)
هدف	تمرکز بر نحوه نوشتن یک پرامپت موثر برای حداکثر کردن تولید خروجی بهینه برای یک کار مشخص.	هدف RAG استخراج اطلاعات مرتبط برای یک پرامپت خاص از یک پایگاه داده خارجی است.	تمرکز بر آموزش و تطبیق مدل برای یک کار خاص.
مدل	وزن‌های مدل به‌روز نمی‌شوند. متمرکز بر ساخت یک پرامپت موثر است.	وزن‌های مدل به‌روز نمی‌شوند. متمرکز بر ساخت محتوا برای یک پرامپت مشخص است.	وزن‌های مدل به‌روز می‌شوند.
پیچیدگی	نیاز به دانش فنی خاصی ندارد.	نسبت به تنظیم دقیق، پیچیدگی کمتری دارد، زیرا نیاز به مهارت‌هایی مانند پایگاه داده‌های برداری و مکانیزم‌های بازیابی دارد.	نیاز به دانش فنی دارد.
هزینه محاسباتی	هزینه بسیار کم. فقط هزینه‌های مربوط به فراخوانی API.	نسبت به تنظیم دقیق، مقرون‌به‌صرفه است.	بسته به اندازه مدل و حجم داده، ممکن است به سخت‌افزار تخصصی برای آموزش مدل نیاز باشد.
دانش	مدل داده‌های جدید یاد نمی‌گیرد.	پرامپت با داده‌های جدید به شکل محتوا مجهز می‌شود.	مدل داده‌های جدید را یاد می‌گیرد.