PEFT: Uma Solução para o Esquecimento Catastrófico
A técnica de PEFT utiliza técnicas como o Ajuste de Baixa Ordem (LORA) para treinar modelos sem retreinar os pesos originais. Isso ajuda a prevenir o esquecimento catastrófico, onde os modelos se esquecem dos dados de treinamento original durante o ajuste fino. Além disso, a PEFT também permite um desempenho de ajuste fino bom com dados limitados e generalização para outros cenários.
Vantagens da PEFT
A PEFT apresenta várias vantagens, incluindo tamanhos de arquivo reduzidos (por exemplo, 12MB em vez de 40GB para o checkpoint T5 XXL) e a capacidade de ajuste fino de modelos de linguagem de grande porte usando GPUs menores. Além disso, a biblioteca Hugging Face já implementou a PEFT, tornando mais fácil seu uso com modelos pré-treinados de empresas como o Google e o Meta.
Exemplo Prático de Fine-Tuning com PEFT
No vídeo, o apresentador demonstra como usar a PEFT para ajuste fino de um modelo usando LORA, mostrando o código e a configuração necessários para ajuste fino de um modelo usando a biblioteca Hugging Face e a biblioteca Accelerate. Além disso, o apresentador também mostra como otimizar um modelo de linguagem de grande porte para implantação em uma GPU com memória limitada.
Fine-Tuning de Modelo de Linguagem em um Conjunto de Dados Personalizado
O vídeo também discute como ajuste fino de um modelo de linguagem pré-treinado em um conjunto de dados personalizado de citações em inglês. O objetivo é treinar um modelo que possa gerar tags para uma citação dada. O apresentador explica como ajustar parâmetros treináveis do modelo e destaca a diferença entre os parâmetros totais e os parâmetros treináveis.
Treinamento com Gradiente de Aumento
Além disso, o vídeo também discute como treinar um modelo usando passos de acumulação de gradiente, o que é útil quando se trabalha com recursos de GPU limitados. O apresentador também mostra como configurar o processo de treinamento, incluindo a escolha do número de passos máximos e a importância de configurar um período de aquecimento.
Compartilhamento de Modelo e Inference
Depois de treinar o modelo, o apresentador compartilha o modelo no Hugging Face Hub, uma plataforma para compartilhar e colaborar em modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, ele demonstra como carregar o modelo treinado para inferência, mostrando exemplos de geração de texto, incluindo a previsão de palavras-chave e frases.
Conclusão
Em resumo, o vídeo apresenta uma abordagem prática para treinamento de modelos de linguagem de grande porte comFINE-tuning e PEFT, utilizando a biblioteca Hugging Face. O vídeo visa fornecer um exemplo claro de como criar um modelo de linguagem causal e convida os espectadores a fazer perguntas e fornecer feedback sobre o conteúdo futuro.