Mikor érdemes LLM-eket finomhangolni a LLaMA-Factory segítségével
Mikor jobb egy nyelvi modellt finomhangolni, mint prompt engineeringet vagy RAG-et használni? Íme egy átlátható keretrendszer, amit alkalmazhat, valamint egy nyílt forráskódú könyvtár, amit finomhangoláshoz használok. Az általam preferált eszköz nyílt nyelvi modellek finomhangolására a LLaMA-Factory. Több mint 100 különböző nagy nyelvi modellt tartalmaz, beleértve a Meta Llama-2-jét, a Google Gemma-ját és a Mistral Mixtral-ját. Támogatja továbbá az olyan fejlett algoritmusokat is, mint a LoRA, QLoRA és GaLore az optimalizált teljesítmény érdekében.
- Jó okok a finomhangolásra:
- A modellben már meglévő tudás hangsúlyozása – például egy szöveg-SQL feladatban a finomhangolás használható specifikus SQL dialektusok hangsúlyozására vagy hibára hajlamos határ esetek elkerülésére, kihasználva a modell már meglévő átfogó tudását az SQL szintaxisról, dialektusokról és adatbázis-funkcionalitásról.
- A válaszok szerkezetének vagy hangnemének testreszabása – a finomhangolás módosíthatja a modell kimenetének szerkezetét vagy hangnemét, például érvényes JSON kimenetre kényszerítheti a modellt, ami hasznos programozott interakciók esetén, ahol az érvénytelen JSON kezelése sok további hibához vezethet. Ide tartozik a modell finomhangolása a cég írási stílusára.
- Nagyon komplex utasítások tanítása a modellnek – a finomhangolás lehetővé teszi, hogy sokkal több példát mutassunk a modellnek, mint amennyit egy modell kontextusablaka tartalmazhat, ami hasznos komplex utasítások esetén. Ez olcsóbb és gyorsabb inferenciát eredményez.
- Rossz okok a finomhangolásra:
- Új tudás hozzáadása az alapmodellhez – egy nagy nyelvi modell tudása az előzetes betanítási futtatások során alakul ki. Új tudás nem vezethető be hatékonyan a finomhangolás korlátozott keretei között. Az RAG jobban megfelel ilyen esetekben.
- Gyors iteráció egy új felhasználási eseten – a finomhangolás lassabb visszajelzési ciklust igényel, és jelentős befektetést követel az adatkészlet létrehozásába és a finomhangolási folyamat egyéb aspektusaiba. Ezért nem alkalmas új felhasználási esetek gyors iterációjára.