Fine-tuning LLM

• Full fine-tuning: все weights обновляются. 70B нужен 8× H100
• LoRA: low-rank decomposition, 0.1-1% params. Runs on 1× A100 для 7B model
• QLoRA: LoRA + 4-bit quantization → 7B в 24GB RAM (consumer GPU)
• Data format: JSONL { messages: [{role, content}] } OpenAI, Alpaca format и др
• Training time: 1-10 часов для 1-10k examples на LoRA

# OpenAI fine-tuning (JSONL format)
# train.jsonl:
{"messages": [{"role":"user","content":"What is TCP?"},{"role":"assistant","content":"TCP — reliable stream protocol..."}]}

# Upload
openai api files.create -p fine-tune train.jsonl

# Create fine-tune
openai api fine_tuning.jobs.create -t file-abc -m gpt-4o-mini

# Monitor
openai api fine_tuning.jobs.retrieve ft-xyz

• LLM
• Quantization
• RAG

Fine-tuning LLM (Large Language Model) с использованием методов supervised learning и LoRA (Low-Rank Adaptation) позволяет улучшить производительность модели на специфических задачах. Supervised learning предполагает наличие размеченных данных, на которых модель обучается, в то время как LoRA предоставляет возможность адаптации больших моделей с минимальными затратами ресурсов, используя низкоранговые матрицы для обновления весов. Например, для fine-tuning LLM можно использовать команду transformers-cli train --model_name gpt-2 --dataset my_dataset --lora_rank 8 для настройки модели GPT-2 с использованием LoRA, что экономит память и ускоряет процесс обучения.

Fine-tuning LLM с использованием supervised learning включает несколько ключевых этапов. Во-первых, необходимо собрать и подготовить размеченный набор данных, который будет использоваться для обучения. Это могут быть тексты, соответствующие конкретной задаче, например, анализ настроений или генерация ответов на вопросы. Затем следует выбрать модель, которую необходимо дообучить, и настроить гиперпараметры.

Для начала, важно учитывать следующие аспекты:

• Выбор модели: Используйте популярные LLM, такие как BERT, GPT-2 или T5, в зависимости от вашей задачи.
• Подготовка данных: Данные должны быть разбиты на обучающую и тестовую выборки, с учетом баланса классов.
• Гиперпараметры: Настройте такие параметры, как скорость обучения (например, 5e-5), размер батча (например, 16), количество эпох (например, 3).

После подготовки данных и настройки модели можно переходить к процессу обучения. Используйте такие библиотеки, как Hugging Face Transformers, для выполнения fine-tuning. Например, используйте следующий код:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train()

Этот код позволяет обучать LLM на ваших данных с использованием методов supervised learning, обеспечивая при этом контроль над процессом обучения.

Low-Rank Adaptation (LoRA) является мощным инструментом для оптимизации процесса fine-tuning LLM. Основная идея заключается в том, что вместо обновления всех весов модели, LoRA добавляет небольшие низкоранговые матрицы к существующим весам, что позволяет значительно сократить количество параметров, которые необходимо обновлять. Это особенно полезно при работе с большими моделями, где полное обучение может занять много времени и ресурсов.

Чтобы применить LoRA в процессе fine-tuning, выполните следующие шаги:

1. Установка необходимых библиотек: Убедитесь, что у вас установлены библиотеки, такие как transformers и peft.
2. Настройка LoRA в коде: Вы можете активировать LoRA, добавив соответствующие параметры в конфигурацию обучения.

Например, для использования LoRA в вашем проекте, вы можете использовать следующий код:

from peft import get_peft_model, LoraConfig

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,
    target_modules=['query', 'value'],
    lora_dropout=0.1,
)
model = get_peft_model(base_model, lora_config)

Этот код создает конфигурацию LoRA с низкоранговыми матрицами и применяет её к вашей базовой модели. В результате вы получаете более легкую и быструю модель для fine-tuning, что позволяет быстрее достигать высоких результатов на конкретных задачах.