Ի՞նչ ստուգումներ պետք է կատարել SFT LLM-ի ուսուցման արագությունը ընտրելիս:

Երբ ընտրում եք սովորելու արագությունը SFT (Supervised Fine-Tuning) մեծ լեզվական մոդելների (LLM) համար, կարևոր է կատարել մի քանի ստուգումներ՝ խուսափելու համար գերազանցումից կամ շատ դանդաղ ուսուցումից:

• Կորուստի (loss) մոնիտորինգ: Դիտեք կորուստի ֆունկցիայի դինամիկան ուսուցման և վավերացման տվյալների վրա: Եթե կորուստը չի նվազում կամ տատանվում է, ապա սովորելու արագությունը կարող է շատ բարձր լինել:

• Ուսուցման կայունության ստուգում: Շատ բարձր սովորելու արագությունը կարող է հանգեցնել բեկում կամ սլաքների կորուստում: Եթե ուսուցումը անկայուն է, նվազեցրեք սովորելու արագությունը:

• Համապատասխանության արագություն: Եթե սովորելու արագությունը շատ ցածր է, ուսուցումը շատ դանդաղ կլինի: Պետք է գտնել հավասարակշռություն արագության և կայունության միջև:

• Սովորելու արագության պլանավորիչների օգտագործում: Շատ հաճախ օգտագործվում են ադապտիվ մեթոդներ կամ պլանավորիչներ, որոնք նվազեցնում են սովորելու արագությունը ուսուցման ընթացքում:

• Փորձարկում փոքր խմբում: Նախքան ամբողջական ուսուցումը, փորձեք տարբեր սովորելու արագությունների արժեքներ փոքր մասի տվյալների վրա՝ արագ գնահատելու վարքագիծը:

• Համեմատություն հիմնական արժեքների հետ: Սկսեք առաջարկվող արժեքներից՝ օրինակ, 1e-5 կամ 5e-5, և կարգավորեք արդյունքների հիման վրա:

• Որակի մետրիկների հետևում: Բացի կորուստից, հետևեք որակի մետրիկներին (օրինակ, ճշգրտություն, F1), որպեսզի համոզվեք, որ մոդելը իսկապես բարելավվում է:

PyTorch-ում սովորելու արագության կարգավորումը՝

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

# Կարող է օգտագործվել պլանավորիչ
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1000, gamma=0.1)

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

Այսպիսով, սովորելու արագության ընտրությունը հավասարակշռություն է արագության և կայունության միջև, որը հասնում է մոնիտորինգի և փորձերի միջոցով: