Ajuste fino de modelos con Hugging Face

Ajuste fino con Llama 3

Francesca Donadoni

Curriculum Manager, DataCamp

¿Qué necesitamos para hacer ajuste fino?

Modelo de lenguaje + tokenizer (un modelo LLama, como TinyLLama-v0)
Conjunto de entrenamiento (Bitext customer service dataset)
Parámetros de entrenamiento
Realizar ajuste fino (SFTTrainer de TRL)
Benchmark o conjunto de evaluación

El ciclo de entrenamiento. El entrenamiento necesita parámetros, datos y el modelo, y produce un modelo ajustado. La evaluación ocurre con el modelo ajustado y un conjunto de evaluación.

Cómo cargar modelos y tokenizers con clases Auto

model_name="Maykeye/TinyLLama-v0"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

¹ https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/auto

Definir parámetros de entrenamiento con TrainingArguments

training_arguments = TrainingArguments(

    per_device_train_batch_size=1,

    learning_rate=2e-3,

    max_grad_norm=0.3,

    max_steps=200,

    ...
    gradient_accumulation_steps=2,
    save_steps=10,

)

¹ https://huggingface.co/docs/transformers/v4.40.1/en/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments

Cómo configurar el entrenamiento con SFTTrainer

trainer = SFTTrainer(

    model=model,
    tokenizer=tokenizer,

    train_dataset=dataset,
    dataset_text_field='conversation',

    max_seq_length=250,

    args=training_arguments

)

Cómo interpretar resultados de ajuste fino con SFTTrainer

trainer.train()

TrainOutput(global_step=200, training_loss=1.9401231002807617,
            metrics={'train_runtime': 142.5501, 
                     'train_samples_per_second': 2.806,
                     'train_steps_per_second': 1.403, 
                     'total_flos': 1461265827840.0, 
                     'train_loss': 1.9401231002807617, 
                     'epoch': 2.0})

Cómo evaluar un modelo entrenado con ROUGE-1

ROUGE-1: Proporción de solapamiento de palabras entre un texto de referencia y el generado

import evaluate

rouge = evaluate.load('rouge')

predictions = ["hello there", "general kenobi"]
references = ["hello there", "master yoda"]

results = rouge.compute(predictions=predictions, references=references)
print(results)

{'rouge1': 0.5, 'rouge2': 0.5, 'rougeL': 0.5, 'rougeLsum': 0.5}

¹ https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/rouge

Cómo usar la puntuación ROUGE-1

Usa el conjunto de evaluación en evaluation_dataset

def generate_predictions_and_reference(dataset):
    predictions = []
    references = []
    for row in dataset:
        inputs = tokenizer.encode(row["instruction"], return_tensors="pt")

        outputs = model.generate(inputs)

        decoded_outputs = tokenizer.decode(outputs[0, inputs.shape[1]:], skip_special_tokens = True)

        references += [row["response"]]
        predictions += [decoded_outputs]
    return references, predictions

Cómo ejecutar ROUGE-1 en un conjunto de evaluación

references, predictions = generate_predictions_and_reference(evaluation_dataset)

rouge = evaluate.load('rouge')
results = rouge.compute(predictions=predictions, references=references)

print(results)

Ajuste fino vs. sin ajuste fino

Con ajuste fino

{'rouge1': 0.22425812699023645,
 'rouge2': 0.039502543246449,
 'rougeL': 0.1501513006868983,
 'rougeLsum': 0.18685597710721613}

Sin ajuste fino

{'rouge1': 0.1310928764315105,
 'rouge2': 0.04581654122835097,
 'rougeL': 0.08415351421221628,
 'rougeLsum': 0.1224749866097021}

¡Vamos a practicar!

Ajuste fino con Llama 3