Finetuning AI: Jak optymalizować modele sztucznej inteligencji dla konkretnego zastosowania

Co to jest AI?


Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki, która tworzy systemy zdolne do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji, takich jak uczenie się, rozumowanie i interakcja w języku naturalnym. AI przyjmuje różne formy, od prostych algorytmów po zaawansowane modele uczenia maszynowego.

Znaczenie AI w Dzisiejszym Świecie


AI odgrywa kluczową rolę w codziennym życiu i przemyśle. Ułatwia korzystanie z asystentów głosowych, wspiera diagnozowanie chorób w medycynie oraz automatyzuje procesy w finansach. Algorytmy rekomendacji pomagają nam odkrywać treści dostosowane do naszych preferencji. W miarę rozwoju technologii AI jej wpływ na różne branże oraz życie codzienne będzie tylko rosnąć.

 

Zapisy na webinar z Proxmoxa!

Zapraszamy na wyjątkowy webinar poświęcony wirtualizacji serwerów i sieci z wykorzystaniem Proxmox. Podczas spotkania wyjaśnimy, czym jest wirtualizacja i jak działa, a także pokażemy, jak rozpocząć swoją przygodę z tą technologią.

Warsztaty odbędą się 10 lutego o 13:00! Nie przegap!

Zapisy na: https://asdevops.pl/warsztaty/

 

 

 


Finetuning w Sztucznej Inteligencji

Finetuning to proces dostosowywania wcześniej wytrenowanego modelu do specyficznych zadań lub danych. Umożliwia poprawę wydajności modelu bez konieczności trenowania go od podstaw. Przykładem jest model GPT, który można dostosować do generowania tekstów w określonym stylu, co zwiększa jego użyteczność w kontekście firmowych asystentów czy chatbotów.

Dlaczego Finetuning jest Ważny?

Oszczędność Czasu i Zasobów: Redukuje czas i koszty treningu modeli, wykorzystując już istniejące, pretrenowane modele.

Lepsza Wydajność: Dostosowanie modelu do konkretnego kontekstu zwiększa dokładność i trafność odpowiedzi.

Elastyczność i Adaptacyjność: Umożliwia łatwe dostosowanie modeli do różnych zadań, co czyni je bardziej wszechstronnymi.

Poprawiona Kontrola: Pozwala na uzyskanie spójnych wyników i dostosowanie stylu komunikacji do potrzeb użytkowników.

Różnice między Finetuningiem a Treningiem od Podstaw

Proces Treningu:

Trening od podstaw: Wymaga dużych zbiorów danych i jest czasochłonny.

Finetuning: Wykorzystuje wcześniejszą wiedzę modelu, co czyni proces szybszym i bardziej efektywnym.

Wydajność:

Trening od podstaw: Może prowadzić do trudności z generalizacją.

Trening modeli sztucznej inteligencji od podstaw wiąże się z koniecznością nauczenia modelu wszystkich wzorców i cech zawartych w danych wejściowych. Proces ten jest zazwyczaj czasochłonny i wymaga dużych zbiorów danych, co może prowadzić do kilku istotnych trudności

Finetuning: Zwykle osiąga lepsze wyniki w specyficznych zadaniach.

Rozpoznawanie obrazów: Modele mogą być dostosowane do klasyfikacji obiektów, takich jak rozpoznawanie kotów i psów, czy detekcja samochodów i ludzi.

Analiza sentymentu: W przypadku modeli językowych, finetuning pozwala na lepsze zrozumienie emocji wyrażanych w tekstach, co jest szczególnie przydatne w marketingu i badaniach opinii publicznej.

Tłumaczenie maszynowe: Modele mogą być dostosowywane do specyficznych języków lub terminologii branżowej, co zwiększa jakość tłumaczeń w kontekście technicznym lub prawnym.

Generowanie treści: Modele takie jak GPT mogą być dostosowane do tworzenia tekstów w określonym stylu lub tonie, co jest przydatne dla firm pragnących utrzymać spójność komunikacji marki.

Odpowiadanie na pytania: W systemach FAQ lub chatbotach, finetuning pozwala na lepsze dopasowanie odpowiedzi do specyficznych pytań użytkowników, co zwiększa efektywność interakcji i satysfakcję klientów.

Podsumowanie

Finetuning to kluczowe narzędzie w optymalizacji modeli AI. Umożliwia efektywne wykorzystanie zaawansowanych technologii zgodnie z unikalnymi potrzebami firm, co prowadzi do lepszej jakości interakcji oraz większej satysfakcj


Jak Przeprowadzić Finetuning Modeli AI?

Wybór modelu do finetuningu jest kluczowy dla dostosowywania systemów AI do specyficznych zadań. Różne modele, takie jak GPT i BERT, oferują różne korzyści.

GPT (Generative Pre-trained Transformer): Modele GPT, w tym GPT-3 i GPT-4, specjalizują się w generowaniu tekstu. Wytrenują na dużych zbiorach danych, są znane z umiejętności rozumienia kontekstu.

Zastosowania: Generowanie treści, odpowiadanie na pytania, tworzenie chatbotów.

Zalety: Wysoka jakość tekstu i elastyczność w stylach pisania.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Model opracowany przez Google, skoncentrowany na analizie tekstu dzięki dwukierunkowemu przetwarzaniu.

Zastosowania: Klasyfikacja tekstu, odpowiadanie na pytania, rozpoznawanie nazwanych bytów.

Zalety: Doskonałe wyniki w rozumieniu języka naturalnego przy mniejszych zbiorach danych.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Model ten traktuje wszystkie zadania NLP jako przekształcanie tekstu w tekst.

Zastosowania: Tłumaczenie języków, klasyfikacja tekstu, generowanie streszczeń.

Zalety: Wszechstronność i możliwość dostosowywania do różnych zadań.

Wybór modelu powinien uwzględniać rodzaj zadania, dostępność danych oraz zasoby obliczeniowe.


Proces Finetuningu

Aby przeprowadzić finetuning modeli AI, należy wykonać kilka kluczowych kroków.

1. Zalogowanie się na platformie i uzyskanie klucza API. W momencie gdy nie posiadamy konta na platformie wtedy należy sobie takowe założyć.

Rejestracja: Zarejestruj się na platformie, takiej jak OpenAI, aby uzyskać dostęp do modelu.

Uzyskanie klucza API: Po rejestracji, wygeneruj klucz API, który umożliwi komunikację z modelem. Klucz ten jest niezbędny do autoryzacji zapytań i operacji na modelu.

Proces ten jest na tyle prosty że nie ma sensu dokładniej go tutaj opisywać.

Przykład testowania:

Jak korzystać z Playground

Zalogowanie się: Należy upewnić się, że jest się zalogowanym na swoje konto OpenAI.

Wybór modelu: W górnej części ekranu można wybrać model, z którym chcemy pracować (np. GPT-3 lub GPT-4).

Dostosowanie ustawień:

Po prawej stronie można znaleźć różne opcje dostosowywania, takie jak temperatura (która wpływa na kreatywność odpowiedzi), maksymalna długość odpowiedzi oraz inne parametry.

Można eksperymentować z różnymi promptami, aby zobaczyć, jak model reaguje na różne zapytania. Można również kopiować i wklejać teksty, które wcześniej zostały przygotowane.

Playground to świetne narzędzie do testowania modeli AI i eksploracji ich możliwości. Choć nie ma dedykowanej sekcji „Examples”, możesz samodzielnie wprowadzać różne zapytania i dostosowywać parametry, aby uzyskać interesujące odpowiedzi. Jeśli potrzebujesz bardziej zaawansowanych funkcji finetuningu, rozważ korzystanie z API OpenAI.

Format odpowiedzi (ustawiony na „tekst”):

Funckja ta określa format wyjściowy. „Tekst” sugeruje, że AI odpowie zwykłym tekstem, co jest odpowiednie do ogólnych rozmów, wyjaśnień lub zadań opartych na tekście.

Temperatura (ustawiona na 1):

Temperatura kontroluje losowość w odpowiedziach. Przy wartości 1 AI wygeneruje bardziej zróżnicowane i kreatywne odpowiedzi, co jest odpowiednie do burzy mózgów lub zadań twórczych.

Maksymalna liczba tokenów (ustawiona na 1000):

To ogranicza długość odpowiedzi. 1000 tokenów pozwala na szczegółowe odpowiedzi, ale zapobiega nadmiernie długim wyjściom, równoważąc dokładność z zwięzłością.

Sekwencje zatrzymania:

Choć w obrazie są puste, ta funkcja pozwala użytkownikom określić niestandardowe punkty końcowe dla odpowiedzi AI, co jest przydatne do kontrolowania formatu lub długości wyjścia.

Top P (ustawione na 1):

Przy wartości 1 to ustawienie nie ogranicza wyboru słownictwa AI, co pozwala na różnorodne użycie języka. Jest odpowiednie do zadań wymagających szerokiego zakresu wyrażeń.

Frequency penalty (ustawiona na 0,47):

To umiarkowanie zniechęca do powtarzania słów lub fraz. Jest przydatne do generowania bardziej zróżnicowanego tekstu, jednocześnie pozwalając na pewne naturalne powtórzenia.

Presence penalty(ustawiona na 0,29):

To nieco zniechęca AI do powtarzania już wspomnianych tematów. Pomaga w tworzeniu bardziej zróżnicowanej treści, nie unikając całkowicie wcześniej omawianych zagadnień.

Te ustawienia generalnie dążą do równowagi między kreatywnością a spójnością, co jest odpowiednie do angażujących, nieco zróżnicowanych odpowiedzi, jednocześnie utrzymując istotność i płynność w rozmowach lub generowaniu treści.

Wprowadzenie danych:

W polu tekstowym można wprowadzić swoje zapytania lub dane, które chcemy przetestować. Można zacząć od prostych promptów.

Załóżmy, że chcemy dostosować model do generowania treści marketingowych dla pierścionka z rubinem. Oto przykładowa treść do finetuningu:

Prompt: „Napisz krótki opis pierścionka z rubinem.”

Generowanie odpowiedzi:

Po wprowadzeniu promptu należy kliknąć przycisk „RUN”, aby uzyskać odpowiedź od modelu.

Response: „Ten elegancki pierścionek z rubinem to idealny wybór dla osób ceniących sobie wyjątkowy styl. Wykonany z najwyższej jakości złota i ozdobiony diamentami. Pierścionek z rubinem to elegancka biżuteria, która wyróżnia się intensywnym, głęboko czerwonym kamieniem szlachetnym – rubinem, symbolizującym pasję, miłość i siłę. Rubin jest twardym i trwałym kamieniem, co sprawia, że pierścionek jest nie tylko piękny, ale i długowieczny, idealny jako symbol wyjątkowych okazji, takich jak zaręczyny czy rocznice.”

W tym przykładzie model uczy się generować atrakcyjne opisy produktów jubilerskich, co może być przydatne w kampaniach marketingowych. Przygotowanie danych do finetuningu to kluczowy krok w procesie dostosowywania modeli AI. Zbieranie różnorodnych i dobrze sformatowanych danych pozwala na skuteczne trenowanie modelu w celu generowania wysokiej jakości treści zgodnych z wymaganiami projektu w branży jubilerskiej.

Utworzenie zadania finetuningu poprzez przesłanie pliku z danymi

Przygotowanie danych: Należy zebrać i przygotować dane, które będą używane do finetuningu. Pozostaje upewnić się, że dane są odpowiednio sformatowane i zawierają przykłady, które model ma przyswoić.

Przykład danych w formacie CSV:

Prompt Response

„Opisz zalety pierścionka z rubinem.” „Pierścionek z rubinem to symbol miłości i pasji, idealny na wyjątkowe okazje.”

„Jakie są opinie klientów o pierścionku X?” „Klienci chwalą pierścionek Y za jego elegancki design i wysoką jakość wykonania.”

„Napisz krótki opis pierścionka z rubinem.” „Ten zachwycający pierścionek z rubinem, otoczony diamentami, emanuje luksusem i stylem.”

W powyższym przykładzie mamy kolumnę Prompt, która zawiera pytania lub prośby o treść, oraz kolumnę Response, która zawiera odpowiedzi lub opisy, które model ma nauczyć się generować.

Przesyłanie danych: Teraz należy skorzystać z interfejsu API platformy, aby przesłać plik z danymi. Upewnijmy się, że dane są zgodne z wymaganiami technicznymi platformy (np. format CSV lub JSON).

W zakładce Playground można wprowadzić dane ręcznie w polu tekstowym lub skopiować i wkleić je bezpośrednio z pliku.

Konfiguracja zadania: Określmy parametry finetuningu, takie jak pokazane w przypadku wprowadzania danych ręcznie.

Podsumowanie


Finetuning to kluczowy proces dostosowywania modeli sztucznej inteligencji do specyficznych zadań, co pozwala na osiągnięcie lepszych wyników w generowaniu treści, analizie danych czy interakcji z użytkownikami. Proces ten obejmuje kilka istotnych kroków, takich jak wybór odpowiedniego modelu, przygotowanie danych, przesyłanie plików oraz monitorowanie postępów. Dzięki finetuningowi, modele takie jak GPT czy BERT mogą być efektywnie dostosowane do konkretnych zastosowań, co zwiększa ich użyteczność w różnych branżach. Zachęcam do dalszego eksplorowania tematu sztucznej inteligencji i finetuningu. Zrozumienie tych procesów otworzy przed Tobą nowe możliwości w tworzeniu innowacyjnych rozwiązań i aplikacji. Świat AI rozwija się szybko, a umiejętność skutecznego finetuningu modeli może stać się kluczowym atutem w Twojej karierze lub projektach.

 

Zapisy na webinar z Proxmoxa!

Zapraszamy na wyjątkowy webinar poświęcony wirtualizacji serwerów i sieci z wykorzystaniem Proxmox. Podczas spotkania wyjaśnimy, czym jest wirtualizacja i jak działa, a także pokażemy, jak rozpocząć swoją przygodę z tą technologią.

Warsztaty odbędą się 10 lutego o 13:00! Nie przegap!

Zapisy na: https://asdevops.pl/warsztaty/

 

 

 

Zapisy na warsztaty "Proxmox - Praktyczne Wprowadzenie do Wirtualizacji Serwerów"!

X