Concetti Base del Fine-Tuning degli LLM
Quando e come personalizzare i modelli linguistici per casi d'uso specifici.
Concetti Base del Fine-Tuning degli LLM
Il fine-tuning crea modelli specializzati addestrando un modello base con esempi specifici.
Comprendere il Fine-Tuning
Fine-tuning completo: Aggiorna tutto il modello. Costoso ma potente. PEFT / LoRA: Aggiorna piccoli strati, mantenendo congelato il modello base. Efficiente e più accessibile.
Quando Usarlo
Usa il fine-tuning per formato/stile coerente, gergo di dominio specifico o compiti ripetitivi ad alto volume dove il prompting fallisce. Il prompting è meglio per compiti vari o quando ci sono pochi dati.
Il Processo
- Preparazione Dati: Collezione di coppie input-output di alta qualità.
- Addestramento: Configurazione ed esecuzione del processo.
- Valutazione: Test rigorosi prima della produzione.
- Deployment: Integrazione nelle applicazioni.
Piattaforme
OpenAI: API accessibile per GPT-3.5/4. Open Source: Hugging Face per controllo totale su modelli come Llama o Mistral.
Costi e Best Practice
Considera costi di calcolo e preparazione dati. Inizia sempre con il prompting. Investi nella qualità dei dati. Mantieni dati di test separati e itera.