Fine-tuning

Fine-tuning, czyli dostrajanie modelu, to proces dodatkowego trenowania wcześniej wytrenowanego modelu sztucznej inteligencji na specjalnie przygotowanych danych.

Zamiast budować model AI od zera, wykorzystujemy istniejący model i dostosowujemy go do konkretnego zadania, stylu lub zastosowania.

W uproszczeniu:

model bazowy → dodatkowy trening → model dostosowany do konkretnego zastosowania

Fine-tuning jest wykorzystywany między innymi w przypadku dużych modeli językowych (LLM), modeli rozpoznających obrazy oraz innych systemów uczenia maszynowego.

Jak działa fine-tuning?

Załóżmy, że mamy gotowy model językowy, który potrafi odpowiadać na pytania, pisać teksty i analizować informacje.

Chcemy jednak, aby lepiej wykonywał konkretne zadanie, np. odpowiadał na pytania klientów sklepu internetowego w określonym stylu.

Przygotowujemy zbiór przykładów:

pytanie → prawidłowa odpowiedź

Następnie model jest dodatkowo trenowany na tych danych.

W efekcie jego parametry zostają zmodyfikowane tak, aby lepiej wykonywał określone zadanie.

Fine-tuning a trening od zera

Trenowanie modelu AI od podstaw jest bardzo kosztowne i wymaga ogromnych ilości danych oraz mocy obliczeniowej.

Fine-tuning pozwala wykorzystać już istniejącą wiedzę modelu.

Można to porównać do człowieka:

trening od zera: uczysz kogoś wszystkiego od podstaw.

fine-tuning: bierzesz osobę, która już posiada dużą wiedzę, i szkolisz ją w konkretnej specjalizacji.

Dlatego fine-tuning jest zazwyczaj znacznie bardziej praktyczny niż budowanie dużego modelu od zera.

Fine-tuning a RAG

Fine-tuning jest często mylony z RAG (Retrieval-Augmented Generation).

To jednak dwa różne mechanizmy.

RAG

RAG dostarcza modelowi informacje w momencie generowania odpowiedzi.

pytanie → wyszukanie dokumentów → model → odpowiedź

Model nie zmienia swoich parametrów.

Fine-tuning zmienia parametry modelu poprzez dodatkowy trening.

model bazowy → dodatkowy trening → dostrojony model

Dlatego RAG jest szczególnie przydatny, gdy model ma korzystać z aktualnej lub zmiennej wiedzy, natomiast fine-tuning może być lepszy, gdy chcemy zmienić sposób działania modelu.

Przykład

Firma posiada model językowy i chce, aby odpowiadał klientom w określonym stylu.

Przygotowuje 20 000 przykładów:

Klient: Jak zwrócić produkt?

Odpowiedź: Aby dokonać zwrotu, przejdź do…

Klient: Ile trwa dostawa?

Odpowiedź: Standardowy czas dostawy wynosi…

Model jest następnie trenowany na tych przykładach.

Po fine-tuningu może lepiej:

przestrzegać określonego stylu,
stosować konkretną strukturę odpowiedzi,
wykonywać określone zadania,
klasyfikować dane,
generować odpowiedzi zgodne z wymaganym formatem.

Fine-tuning nie służy przede wszystkim do „wgrania wiedzy”

To bardzo ważne rozróżnienie.

Można oczywiście trenować model na danych zawierających określone informacje, ale fine-tuning nie jest idealnym sposobem na przechowywanie dynamicznej bazy wiedzy.

Jeżeli firma codziennie aktualizuje cennik produktów, nie ma sensu przeprowadzać fine-tuningu za każdym razem, gdy zmieni się cena.

W takim przypadku lepszym rozwiązaniem może być RAG.

Fine-tuning sprawdza się lepiej wtedy, gdy chcemy nauczyć model określonego zachowania lub sposobu wykonywania zadania.

Fine-tuning a styl odpowiedzi

Jednym z zastosowań fine-tuningu jest dostosowanie stylu modelu.

Możemy chcieć, aby model:

odpowiadał formalnie,
używał określonej terminologii,
stosował konkretny format,
pisał krótkie odpowiedzi,
generował tekst zgodny z określonym stylem marki.

Jeżeli dysponujemy odpowiednio przygotowanym zbiorem przykładów, fine-tuning może pomóc modelowi nauczyć się takiego sposobu działania.

Fine-tuning a specjalizacja

Fine-tuning może również służyć do specjalizacji modelu.

Model ogólny można dostroić np. do:

obsługi klienta,
analizy dokumentów,
klasyfikowania wiadomości,
programowania,
analizy danych,
określonej dziedziny biznesowej.

Nie oznacza to jednak, że każdy model można w ten sam sposób wyspecjalizować.

Duże znaczenie mają architektura modelu, dostępne dane oraz zastosowana metoda dostrajania.

Dane do fine-tuningu

Jakość danych jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na wynik fine-tuningu.

Jeżeli dane treningowe są:

błędne,
niespójne,
nieaktualne,
źle sformatowane,
pełne przypadkowych informacji,

model może nauczyć się niepożądanych zachowań.

Dlatego często ważniejsze od samej liczby przykładów jest ich jakość i spójność.

Fine-tuning a overfitting

Podobnie jak w klasycznym uczeniu maszynowym, podczas fine-tuningu może wystąpić overfitting.

Model może zbyt mocno dopasować się do danych treningowych i gorzej radzić sobie z nowymi przypadkami.

Przykładowo model może bardzo dobrze zapamiętać określony sposób formułowania odpowiedzi, ale mieć problemy, gdy użytkownik zada pytanie w nieco inny sposób.

Dlatego dane używane do oceny modelu powinny być odpowiednio oddzielone od danych treningowych.

PEFT i LoRA

Pełny fine-tuning dużego modelu może wymagać ogromnej ilości pamięci i mocy obliczeniowej.

Dlatego stosuje się techniki PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), które pozwalają dostrajać model przy mniejszej liczbie modyfikowanych parametrów.

Jedną z najbardziej znanych metod jest LoRA (Low-Rank Adaptation).

Zamiast aktualizować wszystkie parametry modelu, LoRA dodaje niewielkie, dodatkowe warstwy lub macierze, które są trenowane podczas dostrajania.

Pozwala to znacznie ograniczyć wymagania sprzętowe.

Fine-tuning a inference

Fine-tuning i inferencja to dwa różne etapy.

Fine-tuning:

model jest dodatkowo trenowany i zmienia swoje parametry.

Inferencja:

gotowy model wykorzystuje swoje parametry do wygenerowania odpowiedzi.

Można więc przedstawić cały proces:

model bazowy → fine-tuning → gotowy model → inference → odpowiedź

Czy fine-tuning jest potrzebny?

Nie zawsze.

W wielu przypadkach wystarczy:

dobrze przygotowany prompt,
odpowiedni system prompt,
RAG,
wykorzystanie narzędzi,
odpowiednia struktura danych wejściowych.

Fine-tuning ma sens przede wszystkim wtedy, gdy istnieje powtarzalny problem, którego nie da się wystarczająco dobrze rozwiązać prostszymi metodami.

Zalety fine-tuningu

Najważniejsze zalety to:

dostosowanie modelu do konkretnego zadania,
możliwość nauczenia określonego stylu odpowiedzi,
większa przewidywalność zachowania,
specjalizacja modelu,
możliwość automatyzacji powtarzalnych zadań,
wykorzystanie wiedzy już obecnej w modelu bazowym.

Wady fine-tuningu

Fine-tuning ma również ograniczenia:

wymaga przygotowania dobrej jakości danych,
może wymagać znacznych zasobów obliczeniowych,
może prowadzić do overfittingu,
wymaga testowania i ewaluacji,
nie jest najlepszym sposobem na przechowywanie stale zmieniających się informacji,
źle przygotowane dane mogą pogorszyć działanie modelu.

Podsumowanie

Fine-tuning to dodatkowe trenowanie gotowego modelu AI w celu dostosowania go do konkretnego zadania, stylu lub zastosowania.

Najważniejsze rozróżnienie:

RAG → dostarcza modelowi informacje.

Fine-tuning → zmienia zachowanie modelu poprzez dodatkowy trening.

Dlatego jeśli chcemy, aby AI znało aktualny regulamin firmy, często lepszy będzie RAG.

Jeżeli natomiast chcemy, aby AI konsekwentnie wykonywało określone zadanie lub odpowiadało w określony sposób, fine-tuning może być właściwym rozwiązaniem.

Fine-tuning nie polega więc na stworzeniu nowego modelu od zera. To raczej „doszkolenie” istniejącego modelu tak, aby lepiej sprawdzał się w konkretnym zastosowaniu.