Koje provere treba uraditi pri izboru stope učenja za SFT LLM?

При odabiru stope učenja za SFT (Supervised Fine-Tuning) velikih jezičkih modela (LLM), važno je izvršiti nekoliko provera kako bi se izbeglo prekomerno učenje ili previše sporo učenje:

• Praćenje gubitka (loss): Pratite dinamiku funkcije gubitka na trening i validacionim podacima. Ako loss ne opada ili fluktuira, stopa učenja može biti prevelika.

• Provera stabilnosti učenja: Prevelika stopa učenja može dovesti do divergencije ili skokova u loss. Ako je učenje nestabilno, smanjite stopu učenja.

• Brzina konvergencije: Ako je stopa učenja previše niska, učenje će biti veoma sporo. Potrebno je pronaći ravnotežu između brzine i stabilnosti.

• Korišćenje scheduler-a za stopu učenja: Često se koriste adaptivne metode ili planeri koji smanjuju stopu učenja tokom učenja.

• Testiranje na malom podskupu: Pre potpunog treninga, pokušajte različite vrednosti stope učenja na malom delu podataka da biste brzo procenili ponašanje.

• Upoređenje sa osnovnim vrednostima: Počnite sa preporučenim vrednostima za konkretan model i zadatak, na primer, 1e-5 ili 5e-5, i prilagodite na osnovu rezultata.

• Praćenje metrika kvaliteta: Pored loss, pratite metrike kvaliteta (npr. tačnost, F1) da biste bili sigurni da se model zaista poboljšava.

Primer podešavanja stope učenja u PyTorch-u:

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

# Može se koristiti scheduler
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1000, gamma=0.1)

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

Tako je izbor stope učenja balans između brzine i stabilnosti, koji se postiže putem praćenja i eksperimenata.