你有一个很好的基于人工智能的应用想法。将微调视为教一个预训练的人工智能模型一个新技巧。
当然，它已经从大量数据集中学习了很多，但你需要根据你的需求进行调整。例如，如果你需要它在扫描中识别异常，或者弄清楚客户反馈的真正含义。
这就是超参数发挥作用的地方。将大型语言模型视为你的基本食谱，而超参数则是你用来赋予应用程序独特“风味”的调料。
在本文中，我们将讨论一些基本的超参数和模型调优的一般概念。
什么是微调？
想象一下，一个擅长绘制风景画的人决定转向肖像画。他们理解基础知识——色彩理论、笔触、透视——但现在他们需要调整自己的技能，以捕捉表情和情感。
挑战在于教会模型新任务的同时保持其现有技能的完整性。你也不希望它对新数据过于“痴迷”，而忽视大局。这就是超参数调优拯救了局面。
LLM微调帮助LLM专业化。它利用其广泛的知识，训练它们在特定任务上表现出色，使用的训练数据集要小得多。
为什么超参数在微调中很重要
超参数是将“足够好”的模型与真正优秀的模型区分开来的关键。如果你过于激进，模型可能会过拟合或错过关键解决方案。如果你过于宽松，模型可能永远无法发挥其全部潜力。
将超参数调优视为一种业务自动化工作流程。你在与模型对话；你调整、观察并精炼，直到它恰到好处。
微调时需要了解的7个关键超参数
微调成功依赖于调整几个重要设置。这听起来可能很复杂，但这些设置是合乎逻辑的。
1. 学习率
这控制模型在训练过程中理解的变化程度。这种超参数优化至关重要，因为如果你作为操作员……
- 走得太快，模型可能会跳过更好的解决方案，
- 走得太慢，可能会让你觉得在看油漆干燥——或者更糟，完全卡住。
对于微调，通常小心的调整（就像调整灯光的调光开关）就能奏效。在这里，你想在准确性和快速结果之间找到正确的平衡。
你如何确定正确的组合取决于模型调优的进展情况。你需要定期检查进展情况。
2. 批量大小
这是模型一次处理的数据样本数量。当你使用超参数优化器时，你希望将大小调整到恰到好处，因为……
- 较大的批量处理速度快，但可能会忽略细节，
- 较小的批量处理速度慢，但更全面。
中等大小的批量可能是最佳选择——恰到好处。同样，找到平衡的最佳方法是仔细监控结果，然后再进行下一步。
3. 轮次
一个轮次是对数据集的完整运行。预训练模型已经知道很多，因此通常不需要像从头开始的模型那样多的轮次。多少轮次是合适的？
- 太多，模型可能会开始记忆而不是学习（你好，过拟合），
- 太少，可能无法学习到足够的内容以便有用。
4. 随机失活率
将其视为强迫模型变得有创意。你通过在训练过程中关闭模型的随机部分来实现这一点。这是防止模型过于依赖特定路径而变得懒惰的好方法。相反，它鼓励LLM使用更多样化的问题解决策略。
如何正确设置？最佳的随机失活率取决于数据集的复杂性。一个一般的经验法则是将随机失活率与异常值的可能性相匹配。
因此，对于医疗诊断工具，使用较高的随机失活率以提高模型的准确性是合理的。如果你正在创建翻译软件，可能希望稍微降低失活率以提高训练速度。
5. 权重衰减
这可以防止模型对任何一个特征过于依赖，从而帮助防止过拟合。将其视为一个温和的提醒，提醒你“保持简单”。
6. 学习率调度
这会随着时间的推移调整学习率。通常，你会从大胆、广泛的更新开始，然后逐渐进入微调模式——有点像在画布上用宽笔触开始，然后再细化细节。
7. 冻结和解冻层
预训练模型带有知识层。冻结某些层意味着你锁定它们现有的学习，而解冻其他层则允许它们适应你的新任务。是否冻结或解冻取决于旧任务和新任务的相似程度。
微调的常见挑战
微调听起来不错，但我们不想粉饰——你可能会遇到一些障碍：
- 过拟合：小数据集使模型容易懒惰，记忆而不是泛化。你可以通过使用早期停止、权重衰减和随机失活等技术来控制这种行为，
- 计算成本：测试超参数可能像玩打地鼠游戏。它耗时且可能资源密集。更糟的是，这有点像猜谜游戏。你可以使用像Optuna或Ray Tune这样的工具来自动化一些繁琐的工作。
- 每个任务都是不同的：没有一种适合所有人的方法。对一个项目有效的技术可能对另一个项目是灾难性的。你需要进行实验。
成功微调AI模型的技巧
记住这些技巧：
- 从默认设置开始：检查任何预训练模型的推荐设置。将它们作为起点或备忘单，
- 考虑任务相似性：如果你的新任务与原始任务非常相似，进行小的调整并冻结大部分层。如果是完全不同的任务，让更多层适应并使用适中的学习率，
- 关注验证性能：检查模型在单独的验证集上的表现，以确保它正在学习泛化，而不仅仅是记忆训练数据。
- 从小开始：在运行整个模型进行训练之前，先用较小的数据集进行测试。这是快速捕捉错误的好方法，以免它们变得严重。
最后的想法
使用超参数可以让你更容易地训练模型。你需要经历一些试错过程，但结果使得努力是值得的。当你做到这一点时，模型在其任务上表现出色，而不仅仅是做出平庸的努力。
