Milliseid kontrollimisi teha SFT LLM õppimiskiiruse valimisel?

Valides õppimise kiiruse (learning rate) valiku suurte keelemudelite (LLM) Supervised Fine-Tuning (SFT) ajal on oluline teha mitu kontrolli, et vältida üleõppimist või liiga aeglast õppimist:

• Kahjumi (loss) jälgimine: Jälgige kahjumi funktsiooni dünaamikat treeningu ja valideerimise andmetel. Kui kahju ei vähene või kõigub, võib õppimise kiirus olla liiga kõrge.

• Stabiilsuse kontroll: Liiga suur õppimise kiirus võib põhjustada lahknemist või kahjumi hüppeid. Kui õppimine on ebastabiilne, vähendage õppimise kiirust.

• Kogunemiskiiruse hindamine: Kui õppimise kiirus on liiga väike, on õppimine väga aeglane. Tuleb leida tasakaal kiiruse ja stabiilsuse vahel.

• Õppimise kiiruse ajastaja kasutamine: Sageli kasutatakse adaptiivseid meetodeid või ajastajaid, mis vähendavad õppimise kiirust õppimise ajal.

• Testimine väikese andmekogumiga: Enne täielikku treeningut proovige erinevaid õppimise kiirusi väikese andmekihi peal, et kiiresti hinnata käitumist.

• Võrdlus baasväärtustega: Alustage soovitatud väärtustest konkreetse mudeli ja ülesande jaoks, näiteks 1e-5 või 5e-5, ning korrigeerige tulemuste põhjal.

• Kvaliteedimõõdikute jälgimine: Lisaks kahjule jälgige kvaliteedimõõdikuid (näiteks täpsus, F1), et veenduda, et mudel tõesti paraneb.

PyTorch näide õppimise kiiruse seadistamiseks:

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=5e-5)

# Võib kasutada ajastajat
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1000, gamma=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    train()
    validate()
    scheduler.step()

Seega on õppimise kiiruse valik tasakaal kiiruse ja stabiilsuse vahel, mis saavutatakse jälgimise ja katsetuste kaudu.