/

27 July 2023

Fine-tuning van grote taalmodellen: de sleutel tot nauwkeurige en taakspecifieke resultaten

Het afstemmen van grote taalmodellen (LLM’s) staat centraal in het creëren van nauwkeurige en taakspecifieke outputs. Deze techniek van ‘fine-tuning’ is onmisbaar geworden in de wereld van kunstmatige intelligentie.

Zoals een luthier de snaren van een viool afstemt om een harmonieus geluid te produceren, wordt fine-tuning gebruikt om LLM’s nauwkeurig af te stemmen, zodat deze specifieke domeinvragen kunnen beantwoorden en uitdagende taken kunnen uitvoeren. Fine-tuning gaat verder dan het standaard trainen van een model; het betreft het trainen van een LLM op aangepaste data voor een specifiek doel, waarbij de parameters of gewichten van het model worden bijgewerkt.

Dit is essentieel voor taken zoals medische diagnoses, waarbij gespecialiseerde kennis vereist is. In dergelijke gevallen kan het basismodel mogelijk niet de benodigde complexe informatie afleiden uit de algemene trainingset. Maar door fine-tuning kan het model specifiek worden aangepast om de relevante details te extraheren en zo een nauwkeuriger diagnose te stellen.

Het is belangrijk te begrijpen dat fine-tuning een onderzoeksstamboom heeft en herhaaldelijk is aangetoond dat het state-of-the-art prestaties bereikt op meerdere taken. Het staat echter niet alleen in zijn vermogen om taken met LLM’s op te lossen. Het werkt naast een techniek die bekend staat als ‘prompting’.

Zowel fine-tuning als prompting hebben hun eigen voordelen in het oplossen van taken met LLM’s. Fine-tuning presteert beter voor complexe taken die nauwkeurige en betrouwbare output vereisen, terwijl prompting sneller is en geen gelabelde dataset vereist. In vergelijking met GPT-3, presteren fine-tuned modellen vaak beter, vooral bij complexe taken zoals natuurlijke taalinterferentie.

Een ander voordeel van fine-tuning is dat inferentie goedkoper is in vergelijking met prompted modellen. Dit komt omdat ze minder expliciete instructies nodig hebben en dus efficiënter zijn.

Het proces van fine-tuning van een LLM omvat verschillende stappen. Deze omvatten onder andere het definiëren van de taak en dataset, het selecteren van de architectuur, het bijwerken van de modelgewichten, het selecteren van hyperparameters, het evalueren van het model en uiteindelijk het inzetten ervan.

Bij OpenAI wordt het fine-tunen van hun GPT-3 modellen toegestaan en een platform genaamd Terra Cotta faciliteert dit proces. Terra Cotta maakt het ook mogelijk om een vergelijking te maken tussen fine-tuned en prompted modellen. Dit stelt gebruikers in staat om de meest effectieve aanpak voor hun specifieke taak te kiezen.

Zoals u ziet, is fine-tuning een essentiële techniek in de wereld van grote taalmodellen. Het stelt ons in staat om modellen te creëren die niet alleen intelligent zijn, maar ook afgestemd op specifieke taken, wat resulteert in nauwkeurigere en betrouwbaardere resultaten.