Parametre Verimli İnce Ayar (PEFT)

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), makine öğreniminde önceden eğitilmiş büyük modelleri, tüm modeli yeniden eğitmeye gerek kalmadan yeni, belirli görevlere uyarlamak için kullanılan bir dizi tekniktir. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Bilgisayarla Görme (CV) gibi alanlardaki temel modeller milyarlarca parametreye ulaştıkça, tam ince ayar hesaplama açısından pahalı hale gelir ve her yeni görev için önemli miktarda veri depolama gerektirir. PEFT, önceden eğitilmiş modelin ağırlıklarının büyük çoğunluğunu dondurarak ve yalnızca az sayıda ek veya mevcut parametreyi eğiterek bu sorunu çözer. Bu yaklaşım, hesaplama ve depolama maliyetlerini büyük ölçüde azaltır, yıkıcı unutma (bir modelin orijinal yeteneklerini unutması) riskini düşürür ve birçok farklı uygulama için tek bir büyük modeli özelleştirmeyi mümkün kılar.

PEFT Nasıl Çalışır?

PEFT'in arkasındaki temel ilke, önceden eğitilmiş bir modelde hedefli, minimum değişiklikler yapmaktır. Her parametreyi güncellemek yerine, PEFT yöntemleri küçük bir eğitilebilir parametre seti sunar veya eğitim sırasında güncellenecek mevcut parametrelerin küçük bir alt kümesini seçer. Bu, verimliliği optimize eden bir transfer öğrenme biçimidir. Her biri farklı bir stratejiye sahip olan birkaç popüler PEFT yöntemi vardır:

• LoRA (Düşük Sıralı Adaptasyon): Bu teknik, önceden eğitilmiş modelin katmanlarına, genellikle dikkat mekanizması içinde küçük, eğitilebilir düşük sıralı matrisler enjekte eder. Bu "adaptör" matrisleri orijinal ağırlık matrislerinden önemli ölçüde daha küçüktür ve eğitimi hızlı ve verimli hale getirir. Orijinal LoRA araştırma makalesi daha fazla teknik ayrıntı sunmaktadır.
• İpucu Ayarlama: Bu yöntem, modelin mimarisini değiştirmek yerine modeli tamamen dondurur ve bir dizi "yumuşak ipucu" veya eğitilebilir gömme vektörü öğrenir. Bu vektörler, temel makalesinde ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, modelin belirli bir görev için çıktısını yönlendirmek üzere girdi dizisine eklenir.
• Adaptör Ayarlama: Bu yöntem, önceden eğitilmiş modelin katmanları arasına "adaptörler" olarak bilinen küçük, tam bağlantılı sinir ağı modüllerinin yerleştirilmesini içerir. Yalnızca bu yeni adaptörlerin parametreleri eğitilir.

Bu ve diğer yöntemlere, uygulamalarını basitleştiren Hugging Face PEFT kütüphanesi gibi çerçeveler aracılığıyla yaygın olarak erişilebilir.

PEFT ve İlgili Kavramlar

PEFT'i diğer model adaptasyon stratejilerinden ayırmak önemlidir:

• Tam İnce Ayar: PEFT'in aksine, tam ince ayar önceden eğitilmiş bir modelin tüm ağırlıklarını günceller. Bu işlem yoğun kaynak gerektirir ve her bir ince ayarlı model sürümü için güçlü bir GPU ve büyük depolama alanı gerektirir.
• İpucu Mühendisliği: Bu teknik, bir modelin davranışını yönlendirmek için etkili metin tabanlı istemlerin manuel olarak tasarlanmasını içerir. Herhangi bir eğitim veya parametre güncellemesi içermez; tamamen donmuş bir modelden istenen çıktıyı elde etmek için girdiyi hazırlamakla ilgilidir.
• Bilgi Damıtma: Bu, daha büyük, önceden eğitilmiş bir "öğretmen" modelinin davranışını taklit etmek için daha küçük bir "öğrenci" modelinin eğitilmesini içerir. Daha küçük bir model oluştursa da, sürecin kendisi yine de hesaplama açısından yoğun olabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

PEFT, çeşitli alanlardaki büyük modellerin pratik olarak uygulanmasını sağlar:

• Doğal Dil İşleme (NLP): Bir şirket, GPT-4 veya BERT gibi genel amaçlı bir modeli kendi dahili bilgi tabanı için özel bir chatbot oluşturmak üzere uyarlamak için PEFT'i kullanabilir. Maliyetli tam yeniden eğitim yerine, modele şirkete özgü terminoloji ve prosedürleri öğretmek için LoRA gibi bir yöntem kullanabilir ve böylece müşteri hizmetleri veya dahili destek için daha doğru yanıtlar elde edebilirler. Stanford NLP Grubu gibi araştırma grupları bu tür uygulamaları araştırmaktadır.
• Bilgisayarla Görme (CV): PEFT, Vision Transformers (ViT) veya Ultralytics YOLO modelleri gibi büyük görme modellerini belirli görsel tanıma görevleri için özelleştirebilir. Örneğin, geniş COCO veri kümesi üzerinde önceden eğitilmiş bir model, üretim kalite kontrolünde benzersiz kusurların hassas nesne tespiti, tıbbi görüntü analizi için özel görüntü segmentasyonu gerçekleştirme veya vahşi yaşamı koruma kamera tuzaklarındaki belirli hayvan türlerini tanımlama için PEFT kullanılarak uyarlanabilir. Ultralytics HUB gibi platformlar bu uyarlanmış modellerin ve deneylerin yönetilmesine yardımcı olabilir.

Özünde, Parametre Verimli İnce Ayar, son teknoloji YZ modellerini uyarlamak için daha çok yönlü ve uygun maliyetli hale getirerek, çok çeşitli özel uygulamalar için güçlü YZ yeteneklerine erişimi demokratikleştirir.