Comparthing Logo
ال ال امتنظیم دقیقآموزش مدلیادگیری ماشینییادگیری عمیقهوش مصنوعی

تنظیم دقیق LLM در مقابل آموزش مدل کامل

تنظیم دقیق LLM، یک مدل از پیش آموزش‌دیده را با استفاده از مجموعه داده‌های کوچک‌تر و محاسبات کمتر، برای وظایف خاص تطبیق می‌دهد، در حالی که آموزش کامل مدل، مدلی را از ابتدا با داده‌ها و منابع عظیم می‌سازد. هر رویکرد با بودجه‌ها، اهداف و جدول زمانی متفاوتی در توسعه هوش مصنوعی مطابقت دارد.

برجسته‌ها

  • تنظیم دقیق، ۱۰۰ تا ۱۰۰۰ برابر کمتر از آموزش کامل هزینه دارد و در عین حال عملکرد قوی و مختص به وظیفه را ارائه می‌دهد.
  • آموزش کامل به تریلیون‌ها توکن و هزاران پردازنده گرافیکی (GPU) نیاز دارد که هفته‌ها یا ماه‌ها در حال اجرا باشند.
  • روش‌های پارامتر-کارآمد مانند LoRA، تنظیم دقیق را در سخت‌افزار مصرف‌کننده امکان‌پذیر می‌کنند.
  • آموزش کامل، کنترل کامل معماری را ارائه می‌دهد اما نیازمند سرمایه‌گذاری زیرساختی عظیمی است.

تنظیم دقیق LLM چیست؟

تطبیق یک مدل زبانی از پیش آموزش‌دیده موجود با وظایف یا حوزه‌های تخصصی با استفاده از مجموعه داده‌های هدفمند.

  • تنظیم دقیق معمولاً به صدها تا هزاران مثال نیاز دارد، نه میلیاردها توکن.
  • وزن‌های مدل را از طریق آموزش مداوم روی داده‌های مختص به وظیفه تنظیم می‌کند.
  • روش‌های پارامتر-کارآمد مانند LoRA و QLoRA تنها بخش کوچکی از وزن‌ها را آموزش می‌دهند.
  • هزینه‌های محاسباتی می‌تواند ۱۰۰ تا ۱۰۰۰ برابر کمتر از آموزش از ابتدا باشد
  • چارچوب‌های محبوب شامل Hugging Face Transformers، PEFT و TRL هستند.

آموزش کامل مدلینگ چیست؟

ساخت یک مدل زبانی کاملاً از ابتدا با استفاده از مجموعه داده‌های عظیم و زیرساخت‌های محاسباتی گسترده.

  • مدل‌هایی مانند GPT-4، Llama 3 و Claude از طریق آموزش کامل توسعه داده شدند.
  • اجرای برنامه‌های آموزشی اغلب میلیون‌ها ساعت از پردازنده گرافیکی (GPU) را در خوشه‌هایی متشکل از هزاران شتاب‌دهنده مصرف می‌کند.
  • مجموعه داده‌ها معمولاً تریلیون‌ها توکن را در بر می‌گیرد که از منابع وب، کتاب‌ها و مخازن کد استخراج شده‌اند.
  • هزینه‌ها بسته به مقیاس می‌توانند از صدها هزار تا بیش از ۱۰۰ میلیون دلار متغیر باشند.
  • این فرآیند شامل پیش‌آموزش و به دنبال آن مراحل هم‌ترازی مانند RLHF یا DPO است.

جدول مقایسه

ویژگی تنظیم دقیق LLM آموزش کامل مدلینگ
نقطه شروع مدل پایه از پیش آموزش دیده مقداردهی اولیه تصادفی
الزامات داده صدها تا میلیون‌ها نمونه تریلیون‌ها توکن
محاسبه هزینه کم تا متوسط (از یک پردازنده گرافیکی تا یک کلاستر کوچک) خیلی زیاد (هزاران پردازنده گرافیکی برای هفته‌ها یا ماه‌ها)
مدت زمان آموزش ساعت‌ها تا روزها هفته‌ها تا ماه‌ها
تخصص فنی متوسط؛ قابل دسترس برای اکثر متخصصان یادگیری ماشین بسیار بالا؛ نیازمند تیم‌های تحقیقاتی بزرگ
سطح سفارشی‌سازی محدود به تطبیق دانش موجود کنترل کامل بر معماری و رفتار
نیازهای سخت‌افزاری پردازنده‌های گرافیکی مصرف‌کننده یا حرفه‌ای (24 گیگابایت یا بیشتر حافظه ویدیویی) زیرساخت مرکز داده (کلاسترهای H100، A100)
بهترین برای تطبیق دامنه، تخصص در وظایف، استارتاپ‌ها مدل‌های بنیادی، آزمایشگاه‌های تحقیقاتی، شرکت‌های بزرگ
خطر فراموشی فاجعه‌بار متوسط بدون تکنیک‌های مناسب قابل اجرا نیست
تکرارپذیری بالا؛ بسیاری از مدل‌های باز موجود است دشوار؛ تعداد کمی دستور پخت کاملاً باز

مقایسه دقیق

رویکرد و فلسفه اصلی

تنظیم دقیق با بهره‌گیری از دانش موجود در یک مدل از پیش آموزش‌دیده و تغییر شکل آن برای هدفی محدودتر، یک میانبر می‌زند. به این روش، به جای آموزش زبان از ابتدا، به عنوان آموزش یک واژگان فنی به یک گوینده مسلط فکر کنید. در مقابل، آموزش کامل، هر پارامتر را از مقداردهی اولیه تصادفی می‌سازد و مدل را ملزم می‌کند که دستور زبان، حقایق، استدلال و دانش جهانی را به طور کامل به تنهایی یاد بگیرد.

ملاحظات منابع و هزینه

شکاف هزینه بین این رویکردها سرسام‌آور است. تنظیم دقیق مدلی مانند Llama 3 8B روی یک مجموعه داده سفارشی، بسته به اندازه و روش مجموعه داده، ممکن است از ۵۰ تا چند هزار دلار هزینه داشته باشد. آموزش کامل یک مدل مرزی معمولاً بیش از ۵۰ میلیون دلار فقط در محاسبات هزینه دارد، بدون احتساب حقوق مهندسی و زیرساخت. برای اکثر سازمان‌ها، تنظیم دقیق تنها مسیر اقتصادی مقرون به صرفه است.

الزامات داده

تنظیم دقیق، کیفیت را بر کمیت ترجیح می‌دهد. یک مجموعه داده‌ی خوب گردآوری‌شده شامل ۵۰۰۰ تا ۵۰۰۰۰ نمونه می‌تواند عملکرد را در وظایف خاص مانند تحلیل اسناد حقوقی یا پرسش و پاسخ پزشکی به طور چشمگیری بهبود بخشد. آموزش کامل نیازمند مجموعه داده‌هایی است که در تریلیون‌ها توکن اندازه‌گیری می‌شوند و معمولاً از Common Crawl، GitHub، ویکی‌پدیا، کتاب‌ها و منابع مصنوعی جمع‌آوری می‌شوند. فرآیند گردآوری داده‌ها برای آموزش کامل اغلب ماه‌ها طول می‌کشد و بخش قابل توجهی از کل هزینه پروژه را تشکیل می‌دهد.

عملکرد و انعطاف‌پذیری

آموزش کامل، انعطاف‌پذیری بی‌نظیری را ارائه می‌دهد، زیرا شما معماری، توکن‌ساز، هدف آموزش و هر جنبه‌ای از رفتار مدل را کنترل می‌کنید. تنظیم دقیق، محدودیت‌ها و سوگیری‌های مدل پایه، از جمله حد دانش و محدودیت‌های معماری آن را به ارث می‌برد. با این حال، برای اکثر کاربردهای عملی، یک مدل تنظیم دقیق، عملکرد قابل مقایسه‌ای با جایگزین‌های هدفمند دارد و در عین حال در زمان و هزینه بسیار صرفه‌جویی می‌کند.

وقتی هر روش منطقی به نظر می‌رسد

وقتی نیاز دارید یک مدل موجود را برای یک دامنه، قالب یا سبک خاص، بدون اختراع مجدد چرخ، تخصصی کنید، تنظیم دقیق را انتخاب کنید. این روش برای استارتاپ‌ها، پروژه‌های دانشگاهی و برنامه‌های سازمانی که بودجه محدودی دارند، ایده‌آل است. آموزش کامل فقط زمانی ارزشمند می‌شود که به یک معماری اساساً متفاوت نیاز داشته باشید، بخواهید مرز قابلیت‌های مدل را گسترش دهید یا به دلایل انطباق، به کنترل کامل بر داده‌های آموزشی نیاز داشته باشید.

مزایا و معایب

تنظیم دقیق LLM

مزایا

  • + هزینه محاسباتی پایین
  • + چرخه‌های تکرار سریع
  • + از دانش موجود بهره می‌برد
  • + پشتیبانی گسترده از ابزارآلات
  • + قابل استفاده برای تیم‌های کوچک‌تر

مصرف شده

  • − محدودیت‌های مدل پایه را به ارث می‌برد
  • − خطر فراموشی فاجعه‌بار
  • − تغییرات معماری محدود
  • − محدودیت‌های حد دانش

آموزش کامل مدلینگ

مزایا

  • + کنترل کامل
  • + بدون سوگیری‌های ارثی
  • + معماری سفارشی امکان پذیر است
  • + پتانسیل عملکرد مرزی
  • + شفافیت کامل داده‌ها

مصرف شده

  • − بسیار گران
  • − چرخه‌های توسعه طولانی
  • − نیاز به تیم‌های متخصص
  • − نیازهای زیرساختی بالا
  • − تکثیر دشوار

تصورات نادرست رایج

افسانه

تنظیم دقیق، اطلاعات کاملاً جدیدی را از ابتدا به مدل آموزش می‌دهد.

واقعیت

تنظیم دقیق بر اساس دانش موجود در مدل از پیش آموزش دیده انجام می‌شود. این روش به جای ایجاد قابلیت‌های موجود از هیچ، آنها را تغییر شکل می‌دهد. برای اطلاعات واقعاً جدید، تولید افزوده بازیابی (RAG) اغلب بهتر از تنظیم دقیق به تنهایی عمل می‌کند.

افسانه

آموزش کامل همیشه مدل‌های بهتری نسبت به تنظیم دقیق تولید می‌کند.

واقعیت

کیفیت به داده‌ها، معماری و روش آموزش بستگی دارد، نه فقط رویکرد. یک دوره آموزشی کامل که به طور ضعیف اجرا شده باشد، می‌تواند عملکرد یک مدل پایه تنظیم‌شده را تحت تأثیر قرار دهد. اکثر سیستم‌های هوش مصنوعی تولیدی به جای مدل‌های آموزش‌دیده سفارشی، به مدل‌های تنظیم‌شده متکی هستند.

افسانه

برای تنظیم دقیق و مؤثر، به میلیون‌ها مثال نیاز دارید.

واقعیت

تکنیک‌های مدرن مانند LoRA، QLoRA و قالب‌بندی دقیق اعلان‌ها می‌توانند با صدها تا چند هزار نمونه با کیفیت بالا، نتایج قوی ارائه دهند. کیفیت و تنوع داده‌ها بسیار مهم‌تر از کمیت خام است.

افسانه

تنظیم دقیق، صرفاً آموزش یک مدل روی داده‌های بیشتر است.

واقعیت

تنظیم دقیق شامل تکنیک‌های خاصی برای حفظ قابلیت‌های پایه در عین افزودن رفتارهای جدید است. روش‌هایی مانند زمان‌بندی نرخ یادگیری، منظم‌سازی و آداپتورهای پارامتر-کارآمد به جلوگیری از از دست رفتن قابلیت‌های کلی مدل کمک می‌کنند.

افسانه

آموزش کامل به این معنی است که شما همه چیز را در مورد مدل می‌دانید و مالک آن هستید.

واقعیت

حتی مدل‌های کاملاً آموزش‌دیده نیز به شیوه‌های غیرمنتظره‌ای رفتار می‌کنند. قابلیت تفسیر همچنان یک مسئله تحقیقاتی باز است و قابلیت‌های نوظهور اغلب تیم‌هایی را که آنها را ساخته‌اند شگفت‌زده می‌کند. مالکیت وزن‌ها به معنای درک کامل نیست.

سوالات متداول

تفاوت اصلی بین تنظیم دقیق و آموزش کامل چیست؟
تنظیم دقیق، آموزش یک مدل از پیش موجود را بر روی داده‌های جدید ادامه می‌دهد تا آن را تخصصی کند، در حالی که آموزش کامل، مدلی را از ابتدا با وزن‌های تصادفی می‌سازد. تمایز کلیدی نقطه شروع است: تنظیم دقیق از دانش موجود بهره می‌برد، در حالی که آموزش کامل باید همه چیز را از پایه یاد بگیرد. این امر تنظیم دقیق را برای اکثر موارد استفاده به طرز چشمگیری ارزان‌تر و سریع‌تر می‌کند.
برای تنظیم دقیق یک LLM به چه مقدار داده نیاز دارم؟
برای اکثر وظایف، ۱۰۰۰ تا ۱۰۰۰۰ مثال با کیفیت بالا، بهبودهای قابل توجهی ایجاد می‌کنند. قالب‌بندی ساده یا تغییرات سبک ممکن است تنها با چند صد مثال کارساز باشد. وظایف استدلال پیچیده ممکن است از ۵۰۰۰۰ مثال یا بیشتر بهره‌مند شوند، اما کیفیت و تنوع همواره مهم‌تر از حجم صرف هستند.
آیا می‌توانم یک مدل را روی یک پردازنده گرافیکی واحد، به طور دقیق تنظیم کنم؟
بله، به خصوص با روش‌های پارامتر-کارآمد مانند LoRA و QLoRA. مدل‌هایی تا ۱۳B پارامتر را می‌توان با استفاده از QLoRA روی یک پردازنده گرافیکی مصرفی ۲۴ گیگابایتی تنظیم دقیق کرد. مدل‌های بزرگتر مانند انواع ۷۰B معمولاً به چندین پردازنده گرافیکی یا نمونه‌های ابری نیاز دارند، اما مانع ورود به این حوزه بسیار کمتر از آموزش کامل است.
آموزش کامل مدلینگ چقدر طول می‌کشد؟
آموزش مدل Frontier معمولاً هفته‌ها تا ماه‌ها روی خوشه‌هایی از هزاران پردازنده گرافیکی انجام می‌شود. برای مثال، طبق گزارش‌ها، آموزش یک مدل در مقیاس GPT-4 حدود ۲۵۰۰۰ پردازنده گرافیکی را برای چند ماه به کار گرفته است. مدل‌های سفارشی کوچک‌تر ممکن است در عرض چند روز روی تعداد انگشت‌شماری پردازنده گرافیکی آموزش ببینند، اما این مدل‌ها به ندرت با مدل‌های بنیادی تثبیت‌شده رقابت می‌کنند.
آیا تنظیم دقیق باعث می‌شود مدل من آنچه را که از قبل می‌داند فراموش کند؟
فراموشی فاجعه‌بار یک خطر واقعی است، اما تکنیک‌های مدرن آن را کاهش می‌دهند. نرخ یادگیری پایین، داده‌های آموزشی ترکیبی که شامل مثال‌های عمومی هستند و روش‌های پارامتر-کارآمد مانند LoRA، همگی به حفظ قابلیت‌های پایه کمک می‌کنند. بسیاری از متخصصان همچنین تنظیم دقیق را با پیش‌آموزش مداوم ترکیب می‌کنند تا دانش عمومی را حفظ کرده و در عین حال مهارت‌های جدید را اضافه کنند.
آیا RAG از تنظیم دقیق بهتر است؟
آنها مسائل مختلفی را حل می‌کنند. RAG در تزریق اطلاعات به‌روز یا واقعی بدون اصلاح مدل، عالی عمل می‌کند، در حالی که تنظیم دقیق در تغییر رفتار، سبک، قالب یا آموزش الگوهای خاص عالی عمل می‌کند. بسیاری از سیستم‌های تولید هر دو را با هم ترکیب می‌کنند: تنظیم دقیق برای قالب خروجی سازگار و RAG برای بازیابی پویای دانش.
LoRA و QLoRA چیستند؟
LoRA (تطبیق رتبه پایین) وزن‌های مدل اصلی را ثابت نگه می‌دارد و ماتریس‌های آداپتور کوچک را آموزش می‌دهد و به طور چشمگیری نیازهای حافظه و محاسبات را کاهش می‌دهد. QLoRA، LoRA را با کوانتیزاسیون ۴ بیتی ترکیب می‌کند و امکان تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ را روی سخت‌افزار مصرف‌کننده فراهم می‌کند. هر دو روش، تنظیم دقیق را برای مخاطبان بسیار گسترده‌تری در دسترس قرار داده‌اند.
هزینه آموزش LLM از ابتدا چقدر است؟
هزینه‌ها بسته به مقیاس بسیار متفاوت هستند. آموزش یک مدل کوچک با پارامتر ۱B ممکن است ۱۰،۰۰۰ تا ۱۰۰،۰۰۰ دلار هزینه داشته باشد. مدل‌های Frontier با پارامترهای ۱۰۰B+ می‌توانند ۵۰ میلیون تا بیش از ۱۰۰ میلیون دلار فقط از نظر محاسباتی هزینه داشته باشند. این ارقام شامل حقوق مهندسی، اکتساب داده‌ها و زیرساخت نمی‌شود که می‌تواند کل سرمایه‌گذاری را دو یا سه برابر کند.
آیا می‌توانم از تنظیم دقیق برای حذف بایاس‌ها از یک مدل استفاده کنم؟
تنظیم دقیق می‌تواند با آموزش روی مجموعه داده‌های گزینش‌شده، برخی از سوگیری‌ها را کاهش دهد، اما به ندرت آنها را به طور کامل از بین می‌برد. برخی از سوگیری‌ها عمیقاً در نمایش‌های مدل پایه جاسازی شده‌اند. ترکیبی از تنظیم دقیق، راهنمایی دقیق و فیلترهای پس‌پردازش معمولاً بهتر از هر رویکرد واحدی برای کاهش سوگیری عمل می‌کند.
شرکت‌هایی مانند OpenAI و Anthropic از چه رویکردی استفاده می‌کنند؟
آنها از آموزش کامل برای ساخت مدل‌های پایه خود استفاده می‌کنند، سپس چندین مرحله تنظیم دقیق از جمله تنظیم دقیق نظارت شده (SFT) و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) یا بهینه‌سازی ترجیحی مستقیم (DPO) را اعمال می‌کنند. این رویکرد ترکیبی، انعطاف‌پذیری آموزش کامل را با دقت تنظیم دقیق برای هم‌ترازی و ایمنی ترکیب می‌کند.
آیا برای تنظیم دقیق یک مدل، باید محقق هوش مصنوعی باشم؟
دیگر نه. ابزارهایی مانند کتابخانه TRL هاگینگ فیس، اکسولوتل و آنسلوث، گردش‌های کاری نسبتاً سرراستی را برای تنظیم دقیق ارائه می‌دهند. آشنایی اولیه با پایتون و مفاهیم یادگیری ماشین مفید است، اما برای دستیابی به نتایج خوب با ابزارهای مدرن، نیازی به درک معماری زیربنایی ترانسفورماتور ندارید.

حکم

تنظیم دقیق LLM انتخاب عملی برای اکثر تیم‌ها است و عملکرد قوی را با کسری از هزینه و زمان مورد نیاز برای آموزش کامل ارائه می‌دهد. آموزش کامل مدل همچنان در حوزه آزمایشگاه‌های دارای بودجه کافی است که مدل‌های بنیادی را می‌سازند که دیگران آنها را تنظیم دقیق می‌کنند. برای ۹۵٪ از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در دنیای واقعی، تنظیم دقیق بهترین تعادل بین قابلیت، هزینه و سرعت استقرار را ارائه می‌دهد.

مقایسه‌های مرتبط

LLM های مبتنی بر ابزار در مقابل LLM های مستقل

LLM های مبتنی بر ابزار، مدل‌های زبانی مستقل را با اتصال آنها به APIهای خارجی، ماشین‌حساب‌ها و پایگاه‌های داده گسترش می‌دهند و بازیابی اطلاعات و اجرای وظایف را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌سازند. LLM های مستقل صرفاً به پارامترهای آموزش‌دیده خود متکی هستند و آنها را مستقل اما محدود به دانش حاصل از داده‌های آموزشی می‌کنند.

LLM های متن باز در مقابل API های اختصاصی LLM

LLM های متن باز، مدل‌های هوش مصنوعی قابل تنظیم و خود-میزبان با دسترسی کامل به کد ارائه می‌دهند، در حالی که API های اختصاصی LLM، خدمات مدیریت شده و بهبود یافته را از طریق نقاط پایانی مبتنی بر ابر با قیمت گذاری مبتنی بر میزان استفاده ارائه می‌دهند.

RAG (تولید افزوده بازیابی) در مقابل LLM های تنظیم دقیق

RAG و LLM های تنظیم‌شده دقیق، هر دو کیفیت خروجی هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشند، اما به روش‌های اساساً متفاوتی عمل می‌کنند. RAG اطلاعات خارجی را در زمان پرس‌وجو دریافت می‌کند، در حالی که تنظیم دقیق، دانش جدید را مستقیماً در وزن‌های مدل قرار می‌دهد. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که داده‌های شما چند وقت یکبار تغییر می‌کنند و به چه نوع دقتی نیاز دارید.

RAG با متن بصری در مقابل RAG با متن فقط متنی

RAG با زمینه بصری، مدل‌های زبانی را با بازیابی تصاویر، نمودارها و دیاگرام‌ها در کنار متن غنی می‌کند، در حالی که RAG فقط متنی صرفاً به متون نوشتاری متکی است. RAG بصری در وظایف چندوجهی مانند درک اسناد و پاسخ به سؤالات بصری برتری دارد، در حالی که RAG فقط متنی ساده‌تر، سریع‌تر و ارزان‌تر برای استقرار باقی می‌ماند.

RAG چندوجهی در مقابل RAG فقط متنی

RAG چندوجهی متن، تصاویر، صدا و ویدیو را برای بازیابی غنی‌تر با هم پردازش می‌کند، در حالی که RAG فقط متنی منحصراً بر محتوای نوشتاری تمرکز دارد. انتخاب بستگی به این دارد که آیا داده‌ها و موارد استفاده شما فراتر از اسناد متنی ساده است یا خیر.