Realizando Fine-Tuning e Overfitting com LoRA no Llama-2-7B-chat-hf

O fine-tuning de modelos grandes, como o Llama-2-7B, tem se tornado interessante para ajustar modelos de linguagem a dados de conhecimento específico e privado. Nesta postagem, vamos abordar o processo completo de realizar o fine-tuning incremental com LoRA no modelo Llama-2-7B-chat-hf, destacando os passos necessários, os ajustes finos e as técnicas para obter respostas mais precisas e específicas para o conteúdo.

1. Preparando o Ambiente para o Fine-Tuning

Antes de iniciar o treinamento, é fundamental configurar um ambiente que suporte as necessidades de processamento do modelo. Usar uma GPU como a RTX 4090 é ideal para lidar com o processamento pesado.

Criando um Ambiente Virtual

Para garantir uma instalação limpa, use um ambiente virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # No Linux ou Mac
# No Windows:
.\venv\Scripts\activate

Em seguida, instale as bibliotecas necessárias, incluindo o Hugging Face Transformers, o dataset e o LoRA.

pip install torch transformers datasets peft

2. Configurando o Dataset e LoRA para Fine-Tuning

Suponha que você possui um arquivo de texto com dados de conhecimento específico e privado. Esses dados serão utilizados para realizar o ajuste fino do modelo. No caso do LoRA, o objetivo é usar essa técnica para tornar o processo mais eficiente, ajustando um número menor de parâmetros, reduzindo o uso de memória e, ainda assim, obtendo uma especialização no conhecimento fornecido.

Passo a Passo para o Fine-Tuning Inicial com LoRA

Primeiro, criamos um script para realizar o pré-processamento dos dados e ajustá-los ao modelo.

Script prepare_data.py

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer
import os

# Caminho do arquivo de dados
data_path = "./dados_privados.txt"

# Carregar e preparar o dataset
dataset = load_dataset("text", data_files={"train": data_path})

# Configurar o tokenizador
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7B-chat-hf")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

# Tokenizar os dados
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# Salvar o dataset tokenizado
tokenized_datasets.save_to_disk("./tokenized_datasets")

Este script carrega e tokeniza os dados privados e os salva em disco, prontos para o treinamento.

3. Realizando Fine-Tuning Inicial com LoRA

Para o treinamento inicial, configuramos o modelo usando LoRA com parâmetros ajustados para maximizar a especialização do modelo no conteúdo específico.

Script fine_tune_lora.py

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
from datasets import load_from_disk
from peft import LoraConfig, get_peft_model

# Configurações do modelo e LoRA
model_name = "meta-llama/Llama-2-7B-chat-hf"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map=None)
config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.0, bias="none", task_type="CAUSAL_LM")
model = get_peft_model(model, config)

# Dados de treinamento
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, token=True)
tokenized_datasets = load_from_disk("./tokenized_datasets")
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False)

# Configurações de treinamento
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./modelo-ajustado-lora",
    num_train_epochs=100,
    per_device_train_batch_size=2,
    gradient_accumulation_steps=1,
    learning_rate=1e-6,
    bf16=True,
    logging_steps=5,
    save_steps=50,
)

# Treinamento
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets['train'],
    data_collator=data_collator,
)
trainer.train()

Neste script, configuramos o LoRA para permitir que o modelo memorize o conteúdo dos dados privados sem generalizar. Com isso, o modelo responde com precisão com base nos dados treinados.

4. Fine-Tuning Incremental: Adicionando Mais Conhecimento

Para treinar o modelo com dados novos sem perder o que foi aprendido anteriormente, usamos o fine-tuning incremental. Este processo ajuda a atualizar o modelo com novos dados, preservando o conhecimento existente.

1. Carregar o Modelo já Ajustado: Para o fine-tuning incremental, carregue o modelo treinado anteriormente.

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./modelo-ajustado-lora")

2. Preparar Novos Dados: Crie um novo arquivo novos_dados.txt com novos conteúdos e, em seguida, tokenize-o como feito anteriormente.

3. Fine-Tuning Incremental: Configure o treinamento incremental adicionando novos dados ao modelo.

new_tokenized_datasets = load_from_disk('./novos_dados_tokenizados')
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=new_tokenized_datasets['train'],
    data_collator=data_collator,
)
trainer.train()

Essa técnica permite atualizar o modelo com dados novos enquanto preserva o conteúdo aprendido anteriormente.

5. Técnicas para Evitar a Generalização e Manter o Conhecimento Específico

Para garantir que o modelo se ajuste ao conteúdo específico dos dados privados, sem generalizar, algumas técnicas são importantes:

1. Fine-Tuning Supervisionado com Pergunta-Resposta:

• Criar pares de perguntas e respostas específicas que orientem o modelo a responder de forma precisa. Isso é especialmente útil se o conteúdo do texto tiver temas que possam ser explorados em perguntas.

2. Prefix-Tuning:

• O prefix-tuning permite condicionar o modelo a responder com base em um contexto específico, ajustando apenas um prefixo de parâmetros.

3. Reduzir Regularização:

• Reduzir o dropout e outras formas de regularização, como o weight decay, ajudam o modelo a memorizar o conteúdo ao invés de generalizar.

4. Taxa de Aprendizado Baixa:

• Definir uma taxa de aprendizado muito baixa (por exemplo, 1e-6) ajuda o modelo a fazer ajustes sutis, evitando que ele “desaprenda” ao incorporar novos dados.

6. Considerações sobre o Desempenho: Usar Linux para Treinamento

Realizar o treinamento em Linux geralmente resulta em melhor desempenho e uso mais eficiente da GPU. O Linux possui:

• Suporte otimizado para CUDA e cuDNN
• Menor overhead de sistema operacional, o que permite que o treinamento rode de forma mais fluida
• Melhor suporte a multiprocessing, facilitando a manipulação de grandes datasets.

Conclusão

O processo de realizar um fine-tuning com LoRA no Llama-2-7B-chat-hf para dados de conhecimento específico e privado envolve desde a preparação do dataset até o ajuste incremental do modelo, caso novos dados precisem ser adicionados. Com as técnicas de ajuste incremental e fine-tuning supervisionado, é possível criar um modelo que responda com precisão ao conteúdo do dataset, evitando generalização e fornecendo respostas diretamente baseadas no conhecimento fornecido.

Essas práticas tornam o modelo Llama-2-7B-chat-hf uma ferramenta poderosa para ajustar respostas e insights baseados em conteúdo exclusivo, tornando-o mais eficiente em aplicações específicas e privadas.