מבוא לכוונון עדין בלמידת מכונה

עם הזמן הבינה המלאכותית הופכת לשימושית יותר יותר לעסקים ולסוכני בינה מלאכותית, במיוחד בתהליכי עבודה מורכבים יותר, וכוונון עדין של הבינה המלאכותית יהיה חלק חשוב בסיפור. סוכנים אלו יכולים לענות על שאלות לגבי נתונים ולנקוט פעולות בשמנו - כתיבת קוד, ניהול לוחות שנה, הצגת תובנות אנליטיות ועוד הרבה יותר. לאורך הדרך, מודלים של בינה מלאכותית יצטרכו לעבוד יחד כדי לחקור מאגרי נתונים ומסמכים, לאסוף מידע, לבדוק את הדיוק שלהם, להפעיל את הפעולות הנכונות ולתקשר אותן. מודלי הבינה המלאכותית המתוחכמים המעורבים יהיו בקיאים בדפוסים כלליים של שפה, אך יהיה צורך גם למטב אותם לניב, מאגר הידע ותכונות נוספות שיתאימו לתחומים ספציפיים. כיצד תהליך הכוונון העדין יכול לעזור למודל בינה מלאכותית ולסוכני בינה מלאכותית בעתיד להכיר את הניואנסים והפרטים הנכונים? נעיין מטה בהיבטים שונים של כוונון עדין למודל בינה מלאכותית.

מהו כוונון עדין?

כוונון עדין של מודלי בינה מלאכותית הוא התהליך שבו מדעני נתונים ומהנדסי למידת מכונה (ML) משתמשים כדי להתאים מודל למידת מכונה מאומן כך שיהיו להם ביצועים טובים יותר במשימה ספציפית. לדוגמה, ניתן להשתמש בכוונון עדין כדי להשתמש במודל שפה גדול (LLM) לשימוש כללי כגון Cohere's Command או Meta's Llama 2, ולהפוך אותו לבקיא יותר בסביבת שירותי בריאות או בתפקיד שירות לקוחות.

אותם מודלים לשימוש כללי, המכונים לעיתים "מודלי יסוד", מאומנים על מערכי נתונים גדולים וכלליים - כגון נתונים מכמעט כל האינטרנט הפתוח. אימון נרחב זה עוזר להם ללמוד ולהבין מגוון רחב של תכונות ודפוסים. לחלקם יש קליטה טובה לשפה; אחרים יכולים לזהות ולטפל בנתונים מרובי-מודלים, כגון תמונות, סרטונים, שמע וטקסט.

כוונון עדין ממשיך את האימון של המודל המתוחכם הזה על מערך נתונים קטן יותר שנלקח ממשימה או תחום עסקי ספציפיים. הכוונון העדין נותן למודל הבנה של הטקסונומיה, ההקשר ואפילו הידע המקצועי בתחום זה.

הרעיון הוא לשמור על הידע העצום מהאימון המקורי של המודל ולתת לו הבנה טובה יותר של הניואנסים והפרטים של התחום שבו מודל הבינה המלאכותית יעבוד. לדוגמה, ניתן לכוונן מודל בינה מלאכותית לשימוש כללי כדי לקרוא ולדון בדימות רפואית, או ניתן לכוונן צ'אטבוט מבוסס מודל שפה גדול שהופך לדובר שוטף בניבים מקומיים כדי לשפר את תפקידו בשירות הלקוחות. המירוץ לבניית סוכני בינה מלאכותית בעלי יכולות גבוהות במגוון רחב של תחומים יהיה תלוי לעיתים קרובות במודלים מכווננים. להלן דיון עמוק יותר בשיטות ובמנגנון של כוונון עדין.

תובנות מרכזיות

• כוונון עדין של בינה מלאכותית הוא תהליך האימון של מודל בינה מלאכותית לשימוש כללי כדי לספק לו יותר הקשר וידע למשימה ספציפית, כגון ניתוח סנטימנט, יצירת שפה, זיהוי תמונות ועומסי עבודה רבים אחרים.
• כוונון עדין הוא אחת מכמה שיטות לשיפור ערכי הפלט של מודל השפה הגדול עבור יישומים, כולל סוכני בינה מלאכותית.
• נדרשים מערכי נתוני אימון קטנים בהרבה לכוונון עדין משנדרשים באימון מודל בינה מלאכותית מאפס.
• לאחר כוונון עדין, יכולות השיחה והדיוק של מודל הבינה המלאכותית יהיו טובות יותר בתחום ספציפי, כגון רפואה, ייצור או שירות לקוחות.

היתרונות והאתגרים של כוונון עדין

האתגר העיקרי העומד בפני צוותים שמבצעים כוונון עדין לבינה מלאכותית הוא הזמינות של נתונים באיכות גבוהה עם תוויות רלוונטיות לתרחישי השימוש שלהם - השגה או יצירה של נתונים כאלה יכולה להיות יקרה ולגזול זמן רב. לדוגמה, תיוג נתונים יכול להימשך שעות שבהן מסמנים אזורים בתמונות שבינה מלאכותית צריכה ללמוד לזהות, או מסמנים מקטעי טקסט כדי להדגיש מידע חשוב. עם זאת, כוונון עדין מציע יתרונות משכנעים שהופכים אותו לטכניקה מכרעת בפיתוח בינה מלאכותית מודרני. נבחן כמה יתרונות וחסרונות.

יתרונות

• חוסך זמן וכסף לעומת אימון מודל בינה מלאכותית מאפס: בכוונון עדין של מודל יסוד יש מספר יתרונות, כולל קיצור משמעותי של זמן האימון והפחתת עלויות המחשוב, כיוון שמודלי יסוד כבר עברו אימון כללי נרחב ולכן הם צריכים פחות זמן ומשאבים כדי להסתגל למשימה חדשה. נוסף על כך, כוונון עדין יכול להיות יעיל גם במערכי נתונים קטנים וספציפיים למשימה, שיכולים להפחית את הזמן והעלות המשויכים לאיסוף נתונים ועיבוד מקדים. זמן ההכשרה המצומצם ודרישות המחשוב הכרוכות בכוונון עדין יכולים גם לגרום לצריכת אנרגיה נמוכה יותר, מה שיפחית עלויות.
• מספק ביצועים טובים יותר למשימות ספציפיות: כוונון עדין של מודלי יסוד יכול להוביל לשיפור הדיוק ולהתכנסות מהירה יותר - ההתכנסות היא הנקודה שבה קצב השגיאות של מודל למידת מכונה הופך לקבוע, מה שמציין שהוא לא ימשיך לשפר את הדיוק שלו לאחר אימון רב יותר לאותו מערך נתונים. ניתן להתאים את מודלי היסוד במהירות לניואנסים של משימה חדשה עם פחות נתונים ופחות איטרציות אימון. שילוב זה של ידע כללי ולמידה ספציפית למשימה עוזר למודל לפעול היטב כשהוא נתקל בנתונים חדשים.

חסרונות

• התאמת יתר: התאמת יתר בכוונון עדין של בינה מלאכותית מתרחשת כאשר סבבי האימון על נתונים חדשים הם יסודיים מדי ובסופו של דבר דורסים שכבות שעוזרות למודל בידע כללי. הידע הכללי והגמישות בשפה של מודל היסוד חיוניים לעזרה בביצועים טובים כשהוא נתקל בנתונים חדשים. התאמת יתר גורמת למודל לשנן את נתוני האימון במקום ללמוד את הדפוסים הבסיסיים שמאפשרים לו להכליל כדי שהוא יוכל לטפל בדוגמאות חדשות.
• עלות: משאבי המחשוב והמומחיות הנדרשים לכוונון עדין של מודלי בינה מלאכותית עשויים להיות יקרים. התהליך מסתמך על מעבדי GPU או יחידות TPU (יחידות עיבוד טנזור) בעלי ביצועים גבוהים אשר יכולים להיות יקרים לרכישה או השכרה מספק ענן. יכול להיות יקר גם לשכור את המומחים הדרושים ללמידת מכונה ועיבוד שפה טבעית.
• זמן: כוונון עדין יכול לגזול זמן בכמה דרכים. ראשית, יש להביא בחשבון את זמן הכנת את הנתונים, שיכול לכלול איסוף, ניקוי, ביאור ועיצוב. לאחר שתהליך הכוונון העדין החל, הוא יכול להימשך שעות, ימים או אפילו שבועות, בהתאם לגודל ולמורכבות של המשימה. זמן רב יותר מתורגם לעלויות גבוהות יותר עבור זמן מחשוב.

כיצד כוונון עדין עובד

כוונון עדין של בינה מלאכותית פועל על ידי שימוש במודלים קיימים כנקודות ההתחלה. מודלי יסוד אלה, כגון Meta's Llama 2 או Cohere’s Command, זמינים בדרך כלל מספקי ענן. ארגונים רבים יביאו מודלים אחרים לפלטפורמות מדעי הנתונים שלהם ממאגרים מרכזיים, כמו Hugging Face, TensorFlow Hub, ו-PyTorch Hub, שמארחים מודלי למידת מכונה שאומנו מראש.

התחילו עם מודל שאומן מראש

בחרו מודל שמתאים למשימה שלכם, שיכולה להיות סיווג טקסט, ניתח סנטימנט, תשובות על שאלות, כתיבת מאמרים, יצירת קוד, זיהוי אובייקטים או כל עבודה אחרת הדורשת בינה מלאכותית או למידת מכונה.

כוונון עדין של מודל בינה מלאכותית דורש שלושה מרכיבים בסיסיים: אוסף של נתונים מעוצבים כראוי, מודל היסוד הנכון ותשתית המתפקדת כרשתות העצביות ללמידה עמוקה והמעבדים הגרפיים להפעלת שגרת האימון. משאבים אלה מורכבים לעיתים קרובות בפלטפורמת מדעי נתונים, ולאחרונה בשירות ענן של בינה מלאכותית גנרטיבית.

כפי שקורה לעיתים קרובות בעולם הטכנולוגיה, תהליך הכוונון העדין של הבינה המלאכותית נעשה קל יותר לאורך זמן, הודות לכלים ושירותי תשתית חדשים מפרויקטי קוד פתוח וצוותי פיתוח של ספקי ענן. כלים ושירותים אלה עוזרים להפוך את הכוונון העדין לאוטומטי - כולל משימות מורכבות שנדון בהן, כגון מיטוב של היפר-פרמטרים, בחירת מודלים ועיבוד מקדים לנתונים. אוטומציות אלו הופכות את התהליך לנגיש יותר למי שאינם מומחים.

למעשה, משקיפים בתעשייה ציינו כי כלים נעשו כל כך טובים בפישוט הפרטים הטכניים והמורכבים של מדעי הנתונים במסגרת הכוונון העדין, עד שהחלק הקשה ביותר כעת הוא איסוף ועיצוב של מערך הנתונים הטוב ביותר האפשרי. גם כאן יש ספריות נתונים מוכנות עבור תחומים שונים כמו בריאות וכספים, ויכולות כמו ראייה ממוחשבת, ניתוח סנטימנטים או זיהוי חריגות. למעשה, מגמה הולכת ומתרחבת היא להשתמש במודל לתרחיש השימוש שכבר כוונן למשימה זו באמצעות הספריות האלו. משם, הארגון עשוי לבצע כוונון עדין יותר על מערך נתונים קטן יותר, ואולי אף להשתמש בארכיטקטורה של יצירה מועצמת ע"י שליפה, או RAG, כדי לשפר עוד יותר את פלטי הבינה המלאכותית.

חברות מצאו דרכים לתמוך בשיטות כוונון עדין מסורתיות בטכניקה הנקראת למידה באמצעות חיזוקים. טכניקה זו מאפשרת למודלים של בינה מלאכותית ללמוד באמצעות ניסוי, טעייה ושיפור עצמי במקום להשתמש בתהליך נפרד של תיוג מערך נתונים וכוונון עדין מונחה.

כוונון עדין של מודל בינה מלאכותית בארבעה שלבים

1. שימוש במודל שאומן מראש: השלב הראשון הוא לבחור מודל יסוד שמתאים למשימה. יש מודלים פופולריים לעיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת, יצירת טקסט ותחומים אחרים.

2. הוספת נתונים חדשים: השלב הבא הוא לאסוף ולהכין מערך נתונים ספציפי למשימה. נתונים אלו עשויים לכלול ביקורות מתויגות מלקוחות או שאלות ותשובות לדוגמה בתחום שהמודל שלכם אמור לטפל בו.

3. התאמה: השלב השלישי הוא להתאים את המודל לפי הצורך. התאמות עשויות לכלול שכבות הקפאה כדי לשמור על הלמידה הקודמת של המודל; התאמת קצב הלמידה, שיכולה גם לסייע בשמירה על הידע הקיים של המודל; והוספת שכבות שבהן לומדים משימות חדשות לחלוטין, כגון שכבת סיווג לסיווג טקסט או שכבת רגרסיה לתחזיות.

4. אימון המודל: תהליך זה כרוך בהזנת הנתונים החדשים דרך המודל ועדכון הפרמטרים של המודל. המטרה היא למקד את ביצועי המודל למשימה שלכם וגם לשמור על הידע הכללי מהאימון הראשוני שלו.

טכניקות ושיטות של כוונון עדין

כאשר מבצעים כוונון עדין של מודל, יש מגוון של טכניקות שניתן לבחור מהן. ההחלטה הראשונה היא להבין אם זקוקים לכוונון עדין מלא או סלקטיבי.

כוונון עדין מלא

כוונון עדין מלא הוא תהליך שבו כל השכבות והפרמטרים של מודל יסודי מתעדכנים במהלך תהליך האימון. זוהי בחירה טובה כאשר יש מערך נתונים גדול ומגוון שיכול לעדכן כראוי את הפרמטרים של המודל ללא סכנה של התאמת יתר.

כוונון עדין סלקטיבי

כוונון עדין סלקטיבי כרוך בעדכון רק של תת-קבוצה משכבות או פרמטרי המודל באמצעות מערך נתונים קטן יותר. שיטה זו טובה לשמירה על הידע הכללי של מודל יסוד ולהפחתת זמן ועלות המחשוב של שגרת האימון. להלן כמה דוגמאות של טכניקות לכוונון עדין סלקטיבי.

• הגדלת נתונים: תהליך שכרוך בהפקת נתוני אימון נוספים ממערך הנתונים הקיים שלכם על ידי החלת טרנספורמציות. טרנספורמציות בתמונות יכולות לכלול סיבוב, שינוי גודל, חיתוך או הוספת רעש. הדבר יכול לשפר את ביצועי הכוונון העדין בעזרת מערך נתונים קטן וספציפי למשימה.
• עצירה מוקדמת: טכניקה זו משמשת לניטור ולעצירת האימון כאשר הביצועים במערך בדיקות תקינות מפסיקים להשתפר. היא עוזרת ליעילות ויכולה למנוע התאמת יתר.
• הרכב שיטות: שיטה זו משלבת מספר מודלים מכווננים היטב בניסיון להפחית את השונות בפלט של המודל.
• כוונון עדין של שכבות מסוימות: שיטה זו הופכת את הכוונון העדין ליעיל יותר באמצעות התאמת השכבות הרדודות בלבד של רשת עצבית עמוקה תוך כדי נעילה או הקפאה של שכבות עמוקות יותר.
• כוונון היפר-פרמטרים: כולל טכניקות שונות להתאמת תכונות בתהליך כוונון עדין, כגון קצב למידה או גודל אצווה.
• הקפאת שכבה: כאן, שכבות במודל היסוד שאחראיות להבנה בסיסית ואוניברסלית ננעלות. נעילה זו עוזרת למנוע התאמת יתר, מצב שבו המודל שינן למעשה את נתוני האימון במקום ללמוד דפוסים ניתנים להכללה המאפשרים לו לטפל כראוי בנתונים חדשים.
• תזמון קצב למידה: קצב למידה איטי יותר יכול לאפשר התאמות עדינות ומדויקות יותר לפרמטרים של מודל היסוד. התהליך מפחית בהדרגה את קצב הלמידה, או את גודל הצעד, לאורך זמן, ובכך מסייע למודל ללמוד חומר חדש בצורה יעילה יותר על ידי נקיטת צעדים קטנים יותר ככל שהוא קרוב יותר לפתרון האופטימלי.
• שיטות רגולריזציה: שיטות אלה משמשות במיוחד למניעת התאמת יתר.
• למידת העברה: שיטה הכרוכה באימון נוסף של מודל היסוד על מערך נתונים קטן יותר וספציפי למשימה מסוימת.

כוונון עדין לעומת אימון מאפס

במקרים מסוימים, הגיוני לעצב ולאמן את מודל הבינה המלאכותית מאפס. עם זאת, ברוב המקרים, ארגון יכול לקבל את התוצאה הרצויה לו על ידי כוונון עדין של מודל יסוד.

אימון מודל בינה מלאכותית מאפס יכול להיות הבחירה הטובה ביותר בכמה מקרים. דוגמה אחת היא כאשר התחום שבו עובדים הוא מדויק מאוד, כגון יישום רפואי נישתי עם נתוני תמונה שיכולים להיות ספציפיים מאוד. אימון מאפס דורש מכם להרכיב מערך נתונים גדול ולהפעיל סבבי אימון ארוכים על תשתית ספציפית לבינה מלאכותית. תהליך זה יכול להיות יקר, והוא עשוי לדרוש עד אלפי מעבדי GPU ומיליוני דולרים. זוהי גם משימה שבה יהיה צורך במומחיות של מדעני נתונים ומהנדסי למידת מכונה.

לעומת זאת, כוונון עדין של מודל בינה מלאכותית כרוך בהתאמת מודל יסוד למשימה ספציפית באמצעות מערך נתונים קטן יותר וספציפי למשימה. תהליך זה הוא לעיתים קרובות מהיר ויעיל יותר מכיוון שהמודל מתחיל עם בסיס חזק בשפה וידע כללי וצריך רק להסתגל לניואנסים של המשימה החדשה. יעילות זו יכולה לשפר את ביצועי מודל הבינה המלאכותית לצרכים שלכם, שכן הם כרוכים בפחות הרכבה והכנה של נתונים ובפחות סבבי אימון לעומת אימון מודל מאפס. להלן מידע נוסף על היתרונות בכוונון עדין.

תרחישי שימוש נפוצים של כוונון עדין

מגוון רחב של חברות בכל הענפים, מסטארט-אפים ועד תאגידים רב-לאומיים, מכווננות מודלים שאומנו מראש. למעשה, זה הופך לנוהל סטנדרטי עבור כל ארגון שרוצה להשתמש בבינה מלאכותית מכיוון שהוא מאפשר להם לפרוס מערכות המותאמות לצרכים הספציפיים שלהם ללא ההשקעה המסיבית הדרושה לאימון מודלים בקנה מידה גדול. להלן כמה דוגמאות לתרחישי שימוש.

דוגמאות מהעולם האמיתי

ארגונים שעובדים בתחומיהכספים, הלוגיסטיקה, הבריאות ורבים אחרים משלבים בינה מלאכותית גנרטיבית ומכווננת לפעילות היום-יומית שלהם. סיפורים אלה מהעולם האמיתי יעזרו לכם לגלות מגוון רחב של תרחישי שימוש חיים. להלן שלוש דוגמאות ספציפיות:

• תמיכה בלקוחות: חברת פתרונות בטיחות תעשייתית יישמה כלי המופעל על ידי בינה מלאכותית ששיפר באופן מיידי את פעילות התמיכה בלקוחות שלה. הצוות משתמש במודל Cohere Command R מכוונן יחד עם מודל שפה גדול מכוונן כדי לעבד שאילתות של לקוחות וליצור תגובות מדויקות.
• בריאות: חוקרים באוניברסיטאות משתמשים בבינה מלאכותית כדי להעמיק בנתוני המטופלים וכדי לסייע ביצירת טיפולים חדשים לסרטן. הם משתמשים בתשתית ענן כדי לארח, להריץ ולכוונן מודלי שפה גדולים בקנה מידה גדול.
• ענף השירות: חברת בינה מלאכותית יישומית בברזיל מכווננת את מודלי השפה הגדולים כדי לסייע בטיפול בהיזכרות, טיפול פסיכולוגי מוכח שמסייע למטופלים הסובלים מהתדרדרות קוגניטיבית.

מה מתוכנן בעתיד לכוונון עדין

כוונון עדין של בינה מלאכותית מתפתח במהירות, במיוחד כשיש יותר סוכני בינה מלאכותית שתלויים במודלים מכווננים. העתיד מבטיח עוד אוטומציה, טכניקות חדשות ומגוון רחב יותר של אפשרויות למודלים שיכולים לעזור לארגונים להתאים מודלים של בינה מלאכותית לצרכים שלהם.

חידושים אלה כוללים שירותי למידת מכונה משופרים שהופכים את הכוונון העדין לאוטומטי, כולל מיטוב של היפר-פרמטרים, בחירת מודלים ועיבוד מקדים לנתונים. אנו מצפים שטכניקות הגדלת נתונים מודעות להקשר יסייעו למודל ללמוד עוד תכונות רלוונטיות מהר יותר, ולמידה דינמית תאפשר למודל להתאים את קצב הלמידה שלו תוך כדי האימון. חפשו בוני מודלי יסוד ושל למידת מכונה כדי להמשיך להוציא מודלים רב-תכליתיים ורבי-עוצמה שיכולים להעביר ידע בשיטות שונות וניתן לכוונן אותם כדי שיבצעו משימות הדורשות הבנה של סוגי נתונים מרובים. הטריק יהיה לבנות תשתית נתונים מגוונת מספיק שתוכל לנצל את החידושים האלה כשהם מגיעים.

שפרו את מודלי הבינה המלאכותית שלכם באמצעות פתרונות בינה מלאכותית גנרטיבית

הידעתם ש-Oracle Cloud Infrastructure (OCI) מספקת לכם גישה לכל מה שאתם צריכים כדי לכוונן מודלי יסוד ושל למידת מכונה? Oracle מספקת את התשתית הפיזית, תשתית עיבוד הנתונים, פלטפורמת מדעי הנתונים ושירותי הבינה המלאכותית הגנרטיבית באופן מנוהל לחלוטין. שירות הבינה המלאכותית הגנרטיבית של OCI, לדוגמה, מציע שילוב פשוטה וחלק עם מודלי שפה גדולים רב-תכליתיים בשירות קל לשימוש. השתמשו בו לכוונון עדין של מודלים למגוון רחב של תרחישי שימוש, כולל סיוע בכתיבה, סיכום, ניתוח וצ'אט.

בינתיים, מדעני הנתונים ומהנדסי למידת המכונה שלכם יכולים למנף את פלטפורמת מדעי הנתונים של Oracle כדי לשתף פעולה בבנייה, אימון ופריסה של מודלי למידת מכונה באמצעות Python וכלי קוד פתוח. סביבה מבוססת JupyterLab מספקת את כל המשאבים הדרושים לניסוי, פיתוח מודלים והרחבה של אימון מודלים עם מעבדי GPU של NVIDIA ואימון מבוזר. הכניסו מודלים לסביבת ייצור ותחזקו אותם באמצעות יכולות תפעול של למידת מכונה, כגון צינורות עיבוד נתונים אוטומטיים, פריסת מודלים וניטור מודלים.

שאלות נפוצות על כוונון עדין

במה שונה כוונון עדין מסוגים אחרים של אימון מודלים?

כוונון עדין של מודלי בינה מלאכותית שונה מאימון מודלים של בינה מלאכותית מאפס. זה התהליך של הוספת סבבי אימון למודל יסוד מתוחכם, שמוביל לפלט רלוונטי יותר להקשר במשימה ספציפית. כוונון עדין דורש לעיתים קרובות פחות נתונים, הוא זול יותר וגוזל פחות זמן לעומת בנייה ואימון של מודל מאפס.

האם ניתן להשתמש בכוונון עדין בכל סוג של מודל?

ניתן להשתמש בכוונון עדין לבינה מלאכותית עם מודלי יסוד במגוון רחב של תרחישי שימוש, בין שמדובר בזיהוי תמונה, סיווג טקסט, יצירת שפה, פלט שמע או פלטים אחרים.