Однако создать модели, которые могут давать согласованные и контекстуально релевантные результаты в генеративных приложениях ИИ, сложно. Предварительно обученные модели являются мощным решением этой проблемы. Поскольку они обучаются на огромных объемах данных, предварительно обученные языковые модели могут генерировать текст, аналогичный человеческому языку. Но могут быть ситуации, когда предварительно обученные модели не работают оптимально для конкретного приложения или предметной области. Предварительно обученная модель нуждается в тонкой настройке в этой ситуации.
Процесс тонкой настройки включает в себя обновление предварительно обученных моделей новой информацией или данными, чтобы помочь им адаптироваться к конкретным задачам или областям. В процессе тонкой настройки модель обучается на определенном наборе данных, чтобы настроить ее для конкретного варианта использования. По мере роста популярности генеративных приложений ИИ тонкая настройка становится все более популярным методом повышения производительности предварительно обученных моделей.
- Что такое предварительно обученные модели?
- Популярные предварительно обученные модели для генеративных приложений ИИ
- Что такое тонкая настройка предварительно обученной модели?
- Как работает тонкая настройка предварительно обученных моделей?
- Понимание тонкой настройки на примере
- Как настроить предварительно обученную модель?
- Преимущества тонкой настройки предварительно обученных моделей для генеративных приложений ИИ
- Какие услуги по разработке генеративного ИИ предлагает neuroni.co?
- В заключение
Что такое предварительно обученные модели?
Термин «предварительно обученные модели» относится к моделям, которые обучаются на больших объемах данных для выполнения конкретной задачи, такой как обработка естественного языка, распознавание изображений или распознавание речи. Разработчики и исследователи могут использовать эти модели без необходимости обучать свои собственные модели с нуля, поскольку модели уже изучили особенности и шаблоны из данных.
Для достижения высокой точности предварительно обученные модели обычно обучаются на больших высококачественных наборах данных с использованием самых современных методов. По сравнению с обучением модели с нуля эти предварительно обученные модели могут сэкономить время и деньги разработчиков и исследователей. Он позволяет небольшим организациям или отдельным лицам с ограниченными ресурсами достигать впечатляющих уровней производительности, не требуя больших объемов данных.
Популярные предварительно обученные модели для генеративных приложений ИИ
Некоторые из популярных предварительно обученных моделей включают в себя:
- GPT-3 — Generative Pre-trained Transformer 3 — передовая модель, разработанная OpenAI. Он был предварительно обучен на большом количестве текстовых наборов данных, чтобы понимать подсказки, введенные на человеческом языке, и генерировать человекоподобный текст. Их можно эффективно настроить для языковых задач, таких как перевод, ответы на вопросы и обобщение.
- DALL-E — DALL-E — это языковая модель, разработанная OpenAI для создания изображений из текстовых описаний. Обучившись большому набору данных изображений и описаний, он может генерировать изображения, соответствующие входным описаниям.
- BERT — представления двунаправленного кодировщика от Transformers или BERT — это языковая модель, разработанная Google, которая может использоваться для различных задач, включая ответы на вопросы, анализ настроений и языковой перевод. Он был обучен на большом количестве текстовых данных и может быть настроен для решения конкретных языковых задач.
- StyleGAN — Style Generative Adversarial Network — еще одна генерирующая модель, разработанная NVIDIA, которая генерирует высококачественные изображения животных, лиц и других объектов.
- VQGAN + CLIP — эта генеративная модель, разработанная EleutherAI, сочетает в себе генеративную модель (VQGAN) и языковую модель (CLIP) для создания изображений на основе текстовых подсказок. С помощью большого набора данных изображений и текстовых описаний он может создавать высококачественные изображения, соответствующие подсказкам ввода.
Что такое тонкая настройка предварительно обученной модели?
Техника тонкой настройки используется для оптимизации производительности модели при выполнении новой или другой задачи. Он используется для адаптации модели к конкретной потребности или области, например, обнаружению рака, в области здравоохранения. Предварительно обученные модели настраиваются путем их обучения на больших объемах размеченных данных для определенной задачи, такой как обработка естественного языка (NLP) или классификация изображений. После обучения модель можно применять к аналогичным новым задачам или наборам данных с ограниченным количеством размеченных данных путем точной настройки предварительно обученной модели.
Процесс тонкой настройки обычно используется в трансферном обучении, когда предварительно обученная модель используется в качестве отправной точки для обучения новой модели для контрастной, но связанной задачи. Предварительно обученная модель может значительно сократить количество размеченных данных, необходимых для обучения новой модели, что делает ее эффективным инструментом для задач, в которых размеченных данных недостаточно или они дороги.
Как работает тонкая настройка предварительно обученных моделей?
Тонкая настройка предварительно обученной модели работает путем обновления параметров с использованием доступных размеченных данных вместо того, чтобы начинать процесс обучения с нуля. Ниже приведены общие шаги, связанные с тонкой настройкой:
- Загрузка предварительно обученной модели. На начальном этапе процесса необходимо выбрать и загрузить правильную модель, которая уже была обучена на большом количестве данных, для связанной задачи.
- Изменение модели для новой задачи : после загрузки предварительно обученной модели ее верхние слои необходимо заменить или переобучить, чтобы настроить ее для новой задачи. Адаптация предварительно обученной модели к новым данным необходима, поскольку верхние слои часто зависят от конкретной задачи.
- Замораживание определенных слоев . Более ранние слои, облегчающие извлечение признаков низкого уровня, обычно замораживаются в предварительно обученной модели. Поскольку эти слои уже изучили общие функции, полезные для различных задач, их замораживание может позволить модели сохранить эти функции, избегая переобучения ограниченных помеченных данных, доступных в новой задаче.
- Обучение новых слоев : Имея помеченные данные, доступные для новой задачи, вновь созданные слои затем обучаются, сохраняя при этом веса предыдущих слоев постоянными. В результате параметры модели могут быть адаптированы к новой задаче, а ее представления признаков могут быть уточнены.
- Точная настройка модели : после обучения новых слоев вы можете точно настроить всю модель для новой задачи, используя доступные ограниченные данные.
Понимание тонкой настройки на примере
Как настроить предварительно обученную модель?
Тонкая настройка предварительно обученной модели включает следующие шаги:
Выбор предварительно обученной модели
Первым шагом в тонкой настройке предварительно обученной модели является выбор правильной модели. При выборе модели убедитесь, что предварительно обученная модель, которую вы выбрали, подходит для генеративной задачи ИИ, которую вы собираетесь выполнять. Здесь мы будем двигаться вперед с базовыми моделями OpenAI (Ada, Babbage, Curie, Davinci), чтобы настроить и включить их в наше приложение. Если вы не уверены, какую модель OpenAI выбрать для своего варианта использования, вы можете обратиться к таблице сравнения ниже:
Как только вы выберете правильную модель для своего конкретного варианта использования, начните устанавливать зависимости и подготавливать данные.
Установка
Предлагается использовать интерфейс командной строки (CLI) OpenAI. Выполните следующую команду, чтобы установить его:
pip install --upgrade openai
Чтобы установить переменную среды OPENAI_API_KEY, вы можете добавить следующую строку в сценарий инициализации оболочки (например, .bashrc, zshrc и т. д.) или запустить ее в командной строке перед выполнением команды тонкой настройки.
export OPENAI_API_KEY="<OPENAI_API_KEY>"
Подготовка данных
Перед тонкой настройкой модели крайне важно подготовить данные, соответствующие вашему конкретному варианту использования. Необработанные данные нельзя напрямую передать в модель, поскольку они требуют фильтрации, форматирования и предварительной обработки в определенном формате. Данные должны быть систематизированы и систематизированы, чтобы модель могла легко интерпретировать и анализировать данные.
Для нашего приложения данные должны быть преобразованы в формат JSONL, где каждая строка представляет собой обучающий пример пары приглашение-завершение. Вы можете использовать инструмент подготовки данных CLI OpenAI для эффективного преобразования ваших данных в этот формат файла.
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
...
Инструмент подготовки данных CLI
Инструмент подготовки данных CLI OpenAI проверяет, предлагает предложения и переформатирует ваши данные. Выполните следующую команду:
openai tools fine_tunes.prepare_data -f <LOCAL_FILE>
Файл JSONL можно создать из файла любого типа, будь то файл CSV, JSON, XLSX, TSV или JSONL. Убедитесь, что приглашение и ключ/столбец завершения включены.
Разработать тонкую модель
После того, как вы подготовили и предварительно обработали обучающие данные и преобразовали их в файл JSONL, вы можете начать процесс тонкой настройки с использованием интерфейса командной строки OpenAI:
openai api fine_tunes.create -t <TRAIN_FILE_ID_OR_PATH> -m <BASE_MODEL>
В приведенной выше команде «BASE_MODEL» должно быть именем выбранной вами базовой модели, будь то Babbage, Curie, Ada or Davinci. Приведенные выше команды приводят к следующим вещам:
- Развивает отлаженную работу.
- Загружает файл с помощью файлового API или использует уже загруженный файл.
- События передаются до тех пор, пока задача не будет завершена.
После того, как вы начнете работу по тонкой настройке, она займет некоторое время. В зависимости от размера вашего набора данных и модели ваше задание может быть поставлено в очередь после других заданий в нашей системе. Если потоковая передача события прервана по какой-либо причине, вы можете запустить следующую команду, чтобы возобновить ее:
openai api fine_tunes.follow -i <YOUR_FINE_TUNE_JOB_ID>
После завершения задания на нем будет отображаться имя доработанной модели.
Когда вы успешно разработаете точно настроенную модель, в поле «FINE_TUNED_MODEL» будет напечатано имя вашей настроенной модели, например, «curie:ft-personal-2023-03-01-11-00-50». Вы можете указать эту модель в качестве параметра для OpenAI Completions API и использовать Playground для отправки запросов.
Модель может быть не готова обрабатывать запросы сразу после завершения вашей работы. Вполне вероятно, что ваша модель все еще загружается, если истекло время ожидания запросов на завершение. В этом случае повторите попытку позже.
Чтобы начать делать запросы, включите имя модели в качестве параметра «модель» в запросе на завершение.
Вот пример использования OpenAI CLI:
openai api completions.create -m <FINE_TUNED_MODEL> -p <YOUR_PROMPT>
Фрагмент кода с использованием Python может выглядеть так:
import openai
openai.Completion.create(
model=FINE_TUNED_MODEL,
prompt=YOUR_PROMPT)
В приведенном выше коде, помимо «модели» и «подсказки», вы также можете использовать другие параметры завершения, такие как ‘frequency_penalty,’ ‘max_tokens,’ ‘temperature,’ ‘presence_penalty,’ и т. д.
Проверка
После точной настройки модели запустите ее на отдельном наборе данных для проверки, чтобы оценить ее производительность. Для выполнения проверки необходимо зарезервировать некоторые данные перед тонкой настройкой модели. Зарезервированные данные должны иметь тот же формат, что и обучающие данные, и быть взаимоисключающими. Включение файла проверки в процесс тонкой настройки позволяет периодически оценивать производительность модели по данным проверки.
openai api fine_tunes.create -t <TRAIN_FILE_ID_OR_PATH> \
-v <VALIDATION_FILE_ID_OR_PATH> \
-m <MODEL>
Выполняя этот шаг, вы можете определить любые потенциальные проблемы и дополнительно настроить модель, чтобы сделать ее более точной.
Преимущества тонкой настройки предварительно обученных моделей для генеративных приложений ИИ
Точная настройка предварительно обученной модели для генеративных приложений ИИ обещает следующие преимущества:
- Поскольку предварительно обученные модели уже обучены на большом количестве данных, это устраняет необходимость обучения модели с нуля, что экономит время и ресурсы
.
- Тонкая настройка облегчает настройку предварительно обученной модели для конкретных отраслевых вариантов использования, что повышает производительность и точность. Это особенно полезно для нишевых приложений, которым требуются данные, специфичные для предметной области, или специальные знания.
- Поскольку предварительно обученные модели уже изучили основные закономерности в данных, их точная настройка может упростить их идентификацию и интерпретацию выходных данных.
Какие услуги по разработке генеративного ИИ предлагает neuroni.co?
neuroni.co — экспертная компания по разработке генеративного ИИ с более чем 5-летним опытом и командой из 50+ разработчиков полного стека. Обладая опытом работы с несколькими моделями ИИ, включая GPT-3, Midjourney, DALL-E и Stable Diffusion, наши специалисты по ИИ специализируются на разработке и развертывании приложений на основе генеративных моделей. У нас есть глубокие знания технологий искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP), трансферное обучение и другие подмножества машинного обучения. Мы предлагаем следующие услуги по разработке генеративного ИИ:
Консалтинг и построение стратегии
Наши разработчики ИИ оценивают ваши бизнес-цели, задачи, потребности и другие аспекты, чтобы выявить проблемы или недостатки, которые можно решить путем интеграции генеративных моделей ИИ. Мы также разрабатываем подробный план того, как генеративный ИИ может быть реализован в вашем бизнесе, и предлагаем постоянные предложения по улучшению после развертывания решения.
Тонкая настройка предварительно обученных моделей
Наши разработчики являются экспертами в тонкой настройке моделей, чтобы адаптировать их для вашего бизнеса. Мы выполняем все необходимые шаги, необходимые для тонкой настройки предварительно обученной модели, будь то GPT-3, DALL.E, Codex, Stable Diffusion или Midjourney.
Разработка пользовательских решений на основе генеративной модели искусственного интеллекта
От поиска подходящей модели ИИ для вашего бизнеса и обучения модели до оценки производительности и интеграции ее в ваше индивидуальное решение на основе генеративной модели ИИ для вашей системы — наши разработчики выполняют все шаги, необходимые для создания бизнес-решения.
Интеграция и развертывание модели
В neuroni.co мы уделяем первоочередное внимание оценке и пониманию требований наших клиентов для эффективной интеграции решений и приложений на основе генеративных моделей искусственного интеллекта в их бизнес-среду.
Срочные инженерные услуги
Наша команда инженеров по подсказкам имеет опыт в понимании возможностей и ограничений широкого спектра генеративных моделей, определении типа и формата подсказки, подходящей для модели, и настройке подсказки в соответствии с требованиями проекта с использованием передовых методов NLP и NLG.
В заключение
Точная настройка предварительно обученных моделей — это надежный метод создания высокопроизводительных генеративных приложений ИИ. Это позволяет разработчикам создавать настраиваемые модели для бизнес-приложений на основе знаний, закодированных в уже существующих моделях. Использование этого подхода экономит время и ресурсы и гарантирует, что точно настроенные модели будут точными и надежными. Тем не менее, необходимо помнить, что тонкая настройка не является универсальным решением, и к ней следует подходить с осторожностью и вниманием. Но правильный подход к тонкой настройке предварительно обученных моделей может раскрыть весь потенциал генеративного ИИ для вашего бизнеса.
Ищете разработчиков генеративного ИИ? Не ищите никого, кроме neuroni.co. Наша команда опытных разработчиков и экспертов по искусственному интеллекту может помочь вам настроить предварительно обученные модели в соответствии с вашими конкретными потребностями и создать инновационные приложения.
