Welke controles moeten worden gedaan bij het kiezen van de leersnelheid voor SFT LLM?

Bij het kiezen van de leersnelheid voor SFT (Supervised Fine-Tuning) van grote taalmodellen (LLM) is het belangrijk om verschillende controles uit te voeren om overfitting of te langzaam leren te voorkomen:

• Monitoring van verlies (loss): Houd de dynamiek van de verliesfunctie bij op trainings- en validatiegegevens. Als de loss niet afneemt of fluctueert, kan de leersnelheid te hoog zijn.

• Controle van trainingsstabiliteit: Een te hoge leersnelheid kan leiden tot divergentie of sprongen in de loss. Als de training instabiel is, verlaag dan de leersnelheid.

• Convergentiesnelheid: Als de leersnelheid te laag is, zal de training erg langzaam zijn. Zoek een balans tussen snelheid en stabiliteit.

• Gebruik van leersnelheid schedulers: Vaak worden adaptieve methoden of planners gebruikt die de leersnelheid verminderen naarmate de training vordert.

• Testen op een kleine subset: Voordat je de volledige training start, probeer verschillende waarden van de leersnelheid op een klein deel van de data om snel het gedrag te beoordelen.

• Vergelijking met basiswaarden: Begin met aanbevolen waarden voor het specifieke model en de taak, bijvoorbeeld 1e-5 of 5e-5, en pas aan op basis van de resultaten.

• Volgen van kwaliteitsmetriek: Naast loss, houd ook kwaliteitsmetriek bij (bijvoorbeeld nauwkeurigheid, F1) om zeker te zijn dat het model daadwerkelijk verbetert.

Voorbeeld van het instellen van de leersnelheid in PyTorch:

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

# Scheduler kan worden gebruikt
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1000, gamma=0.1)

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

Dus, de keuze van de leersnelheid is een balans tussen snelheid en stabiliteit, die wordt bereikt door monitoring en experimenten.