10 Dicas para o Ajuste Fino de Modelos de Linguagem de Grande Escala

ByVolnei Filho

maio 19, 2024 #Adam W Optimizer, #Ajuste Fino, #aprendizado de máquina, #Deep Speed, #Fully Sharded Data Parallel, #Gradient Checkpointing, #Hugging Face, #Linguagem de Grande Escala, #Modelos de Linguagem, #Técnicas de Otimização

O ajuste fino de modelos de linguagem de grande escala é uma técnica de aprendizado de máquina que adapta modelos de linguagem pré-treinados a uma tarefa específica ou conjunto de dados. Para dominar essa técnica, é crucial entender conceitos básicos, mesmo para não-experts. Aqui estão 10 dicas essenciais para ajuste fino de modelos de linguagem de grande escala, compartilhadas por Philip Schmidt da Hugging Face.

Dica 1: Cosine Schedule e Warm-up Ratio
Use um cronograma de cosine para diminuir gradualmente a taxa de aprendizado (LR) ao longo do tempo e defina a LR inicial como 2E5. Defina a proporção de warm-up como 0,1 para garantir um aumento suave da LR durante a fase inicial de treinamento.

Dica 2: Packing
Aplique packing para combinar amostras até uma comprimento de sequência de 2048. O packing reduz o uso de memória, aumenta o número de tokens processados por lote e melhora a normalização de lote.

Dica 3: Tamanho de Lote e Acumulação de Gradiente
Defina o tamanho de lote global como 256 por 512, o que equivale a um tamanho de lote de 16 por dispositivo. A acumulação de gradiente é uma técnica que acumula gradientes de múltiplos lotes menores, reduzindo a pegada de memória e permitindo tamanhos de lote efetivos maiores.

Gradiente: O Guia do Aprendizado
O gradiente é um guia que ajuda o modelo a ajustar seus parâmetros para reduzir o erro e alcançar a solução correta. É fundamental entender como os gradientes funcionam no processo de aprendizado.

Outras Dicas

* Flash Attention V2: Um mecanismo de atenção otimizado para modelos de linguagem de grande escala que fornece computações mais rápidas e eficientes.
* Gradient Checkpointing: Armazene apenas os gradientes dos parâmetros do modelo em intervalos específicos para conservar memória e reduzir erros de memória esgotada.
* Adam W optimizer: Um otimizador altamente preciso e eficiente que fornece pelo menos 10% mais de otimização.
* Deep Speed e FSTP: Use frameworks como Deep Speed e Fully Sharded Data Parallel (FSTP) para paralelização e comunicação eficientes.
* Low-rank adaptation (LoRa): Uma técnica que permite treinamentos mais rápidos com recursos computacionais reduzidos.
* SFT Trainer da Hugging Face: Uma ferramenta para ajuste fino eficiente de modelos de linguagem de grande escala, apesar de não ser a opção mais ideal, ainda é uma boa escolha.

Essas dicas são essenciais para ajuste fino de modelos de linguagem de grande escala e podem ajudar a melhorar a eficiência e a eficácia do treinamento de seus modelos.