LLM Fine-tuning วิธีเทรน AI Model ของตัวเอง

บทนำ: โลกแห่งการปรับแต่ง LLM และยุคทองของ AI ส่วนบุคคล

สวัสดีครับ! ยินดีต้อนรับเข้าสู่โลกของการปรับแต่ง Large Language Models (LLM) หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่! ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้เห็นการเติบโตแบบก้าวกระโดดของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านภาษา ตั้งแต่ ChatGPT, Bard, ไปจนถึงโมเดลโอเพนซอร์สมากมายที่ผุดขึ้นราวกับดอกเห็ดหลังฝนตก ลองจินตนาการถึงยุคที่เราสามารถมี AI ที่เข้าใจบริบทของเราอย่างแท้จริง ตอบคำถามเฉพาะเจาะจงได้อย่างแม่นยำ และสร้างสรรค์ผลงานที่สะท้อนถึงสไตล์ของเราเองได้เลยนะ! นั่นแหละครับคือเป้าหมายของการปรับแต่ง LLM

การปรับแต่ง LLM ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่สิ่งที่เปลี่ยนไปคือ "ความเป็นไปได้" และ "ความง่าย" ครับ สมัยก่อน การเทรนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรมหาศาล ทั้งเงินทุน, ฮาร์ดแวร์ระดับเทพ, และทีมวิจัยขนาดใหญ่ แต่ด้วยเทคนิคใหม่ๆ อย่าง LoRA (Low-Rank Adaptation) ทำให้เราสามารถปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่ได้ด้วยทรัพยากรที่น้อยลงอย่างเห็นได้ชัด ใครที่เคยคิดว่าการเทรนโมเดล AI เป็นเรื่องไกลตัว ตอนนี้อาจจะต้องคิดใหม่แล้วล่ะ!

ตัวเลขสถิติที่น่าสนใจคือ ตลาด LLM คาดว่าจะเติบโตอย่างต่อเนื่องในอีกหลายปีข้างหน้า โดยมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) ที่สูงกว่า 30% เลยทีเดียว! นั่นหมายความว่าโอกาสในการนำ LLM ไปประยุกต์ใช้ในธุรกิจต่างๆ จะมีมากขึ้นเรื่อยๆ ไม่ว่าจะเป็นการสร้าง Chatbot ที่ฉลาดขึ้น, การปรับปรุงระบบค้นหาข้อมูลให้แม่นยำยิ่งขึ้น, หรือแม้แต่การสร้าง Content ที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น

จากประสบการณ์ของผมที่คร่ำหวอดในวงการ IT มากว่า 20 ปี ผมได้เห็นการเปลี่ยนแปลงมากมายในเทคโนโลยี AI การปรับแต่ง LLM คืออีกหนึ่งก้าวสำคัญที่จะเปลี่ยนภูมิทัศน์ของ AI ไปอย่างสิ้นเชิง ลองนึกภาพว่าเราสามารถสร้างโมเดล AI ที่เชี่ยวชาญเฉพาะทางได้ง่ายดายแค่ไหน ไม่ว่าจะเป็นโมเดลที่เก่งด้านการเขียนบทความ SEO, โมเดลที่เข้าใจกฎหมายไทยอย่างลึกซึ้ง, หรือแม้แต่โมเดลที่สามารถให้คำปรึกษาทางการแพทย์เฉพาะทางได้! ความเป็นไปได้นั้นไร้ขีดจำกัดจริงๆ

ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึกถึงวิธีการปรับแต่ง LLM ตั้งแต่พื้นฐานความรู้ที่จำเป็น, เทคนิคการปรับแต่งที่นิยมใช้กัน, ไปจนถึงขั้นตอนการติดตั้งและใช้งานจริง ผมจะพยายามอธิบายให้เข้าใจง่ายที่สุด แม้ว่าคุณจะไม่เคยมีประสบการณ์ด้าน AI มาก่อนก็ตาม เตรียมตัวให้พร้อม แล้วมาเริ่มต้นการเดินทางสู่โลกแห่งการปรับแต่ง LLM ไปด้วยกันเลยครับ!

พื้นฐานความรู้ที่จำเป็นสำหรับการปรับแต่ง LLM

LLM คืออะไร? ทำไมต้องปรับแต่ง?

LLM หรือ Large Language Models คือโมเดล AI ที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อให้สามารถเข้าใจและสร้างภาษาได้อย่างเป็นธรรมชาติ พูดง่ายๆ คือมันสามารถอ่าน, เขียน, แปลภาษา, และตอบคำถามได้อย่างน่าทึ่ง ลองคิดดูนะว่ากว่าจะมาเป็น ChatGPT ที่เราใช้กันทุกวันนี้ ต้องผ่านการเรียนรู้ข้อมูลมากมายขนาดไหน! แต่ถึงแม้ LLM จะเก่งกาจขนาดไหน, มันก็ยังมีความสามารถบางอย่างที่จำกัดอยู่

ปัญหาหลักๆ คือ LLM ที่ถูกเทรนมาล่วงหน้า (pre-trained models) มักจะมีความรู้ทั่วไป (general knowledge) แต่ขาดความรู้เฉพาะทาง (specific knowledge) หรือความเข้าใจในบริบทเฉพาะ (specific context) ตัวอย่างเช่น, LLM อาจจะสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับประวัติศาสตร์โลกได้ดี แต่ถ้าถามเรื่องกฎหมายไทย, มันอาจจะให้คำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือไม่แม่นยำเท่าที่ควร นั่นเป็นเหตุผลที่เราต้องทำการปรับแต่ง (fine-tuning) เพื่อให้ LLM มีความเชี่ยวชาญในด้านที่เราต้องการ

การปรับแต่ง LLM คือกระบวนการที่เรานำโมเดลที่ถูกเทรนมาล่วงหน้าแล้ว มาฝึกฝนเพิ่มเติมด้วยข้อมูลเฉพาะทาง (domain-specific data) เพื่อให้โมเดลมีความสามารถในการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนั้นๆ ได้ดีขึ้น ลองนึกภาพว่าเรามีนักเรียนที่เรียนจบมาแล้ว แต่ยังไม่มีความรู้เฉพาะทาง เราก็ต้องส่งเขาไปฝึกงานหรือเรียนเพิ่มเติมในสาขาที่เขาต้องการเชี่ยวชาญ การปรับแต่ง LLM ก็คล้ายๆ กันเลยครับ

นอกจากนี้, การปรับแต่ง LLM ยังช่วยให้เราสามารถปรับแต่งพฤติกรรมของโมเดลให้เป็นไปในทิศทางที่เราต้องการได้ ตัวอย่างเช่น, เราอาจจะต้องการให้โมเดลตอบคำถามด้วยน้ำเสียงที่เป็นกันเองมากขึ้น, หรือให้โมเดลสร้าง Content ที่มีสไตล์เฉพาะตัวมากขึ้น การปรับแต่ง LLM ช่วยให้เราสามารถควบคุมผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดลได้อย่างละเอียด

สรุปง่ายๆ คือ LLM เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่การปรับแต่ง LLM จะช่วยปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของมัน และทำให้มันสามารถตอบโจทย์ความต้องการของเราได้อย่างตรงจุดมากยิ่งขึ้นครับ

LoRA คืออะไร? ทำไมถึงเป็นที่นิยม?

LoRA หรือ Low-Rank Adaptation คือเทคนิคการปรับแต่ง LLM ที่กำลังได้รับความนิยมอย่างมากในปัจจุบัน ลองนึกภาพว่าเรามีโมเดลภาษาขนาดใหญ่มากๆ เปรียบเสมือนตึกระฟ้าขนาดมหึมา การปรับแต่งโมเดลแบบเดิมๆ อาจจะต้องมีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของตึกทั้งหมด ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรและเวลาอย่างมาก แต่ LoRA เปรียบเสมือนการสร้างห้องเล็กๆ เพิ่มเติมในตึก โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโครงสร้างหลักของตึกเลย

หลักการของ LoRA คือการเพิ่ม "adapter modules" ขนาดเล็กเข้าไปในโมเดลเดิม Adapter modules เหล่านี้จะถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลเฉพาะทางที่เราต้องการ ในขณะที่พารามิเตอร์ของโมเดลเดิมจะถูก "แช่แข็ง" ไว้ นั่นหมายความว่าเราไม่ต้องปรับแก้พารามิเตอร์ทั้งหมดของโมเดล ซึ่งช่วยลดปริมาณทรัพยากรที่ต้องใช้ในการฝึกฝนได้อย่างมาก

ข้อดีของ LoRA มีมากมายครับ อย่างแรกคือประหยัดทรัพยากร ทั้งหน่วยความจำ (memory) และพลังประมวลผล (computing power) เนื่องจากเราไม่ต้องปรับแก้พารามิเตอร์ทั้งหมดของโมเดล ทำให้เราสามารถปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่ได้ด้วย GPU ที่มีขนาดเล็กลง หรือแม้แต่บน Google Colab ฟรี! ข้อดีอีกอย่างคือ LoRA ทำให้เราสามารถสร้างโมเดลที่ปรับแต่งแล้วได้หลายเวอร์ชัน โดยแต่ละเวอร์ชันจะมีความเชี่ยวชาญในด้านที่แตกต่างกัน เราสามารถสลับสับเปลี่ยน LoRA modules ได้อย่างง่ายดาย เพื่อให้โมเดลสามารถตอบโจทย์ความต้องการที่หลากหลายได้

นอกจากนี้, LoRA ยังช่วยลดปัญหา "catastrophic forgetting" หรือการที่โมเดลลืมความรู้เดิมเมื่อถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลใหม่ เนื่องจากพารามิเตอร์ของโมเดลเดิมไม่ได้ถูกเปลี่ยนแปลง ทำให้โมเดลยังคงรักษาความรู้ทั่วไปที่ได้เรียนรู้มาไว้ได้

ด้วยข้อดีที่มากมายเหล่านี้, LoRA จึงกลายเป็นเทคนิคการปรับแต่ง LLM ที่ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว ทั้งในวงการวิจัยและในภาคธุรกิจ ใครที่กำลังมองหาวิธีการปรับแต่ง LLM ที่มีประสิทธิภาพและประหยัดทรัพยากร, LoRA คือตัวเลือกที่ไม่ควรพลาดครับ!

Datasets สำคัญอย่างไร? เตรียมยังไงให้ดี?

Datasets เปรียบเสมือนอาหารของ LLM ครับ ยิ่งเราป้อนอาหารที่มีคุณภาพและปริมาณที่เหมาะสม, LLM ก็จะยิ่งเติบโตและแข็งแรง ลองนึกภาพว่าเราต้องการฝึกสุนัขให้เชื่อฟังคำสั่ง เราก็ต้องใช้ขนมหรือรางวัลเป็นตัวล่อ และให้คำชมเมื่อสุนัขทำตามคำสั่ง Datasets ก็มีหลักการคล้ายๆ กันครับ

Datasets ที่ดีควรมีลักษณะดังนี้: อย่างแรกคือ "ความถูกต้อง" (accuracy) ข้อมูลใน datasets ควรมีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ หากข้อมูลผิดพลาด, LLM ก็จะเรียนรู้สิ่งที่ไม่ถูกต้องไปด้วย อย่างที่สองคือ "ความหลากหลาย" (diversity) Datasets ควรมีความหลากหลายของข้อมูล เพื่อให้ LLM สามารถเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ อย่างที่สามคือ "ความเหมาะสม" (relevance) Datasets ควรมีความเกี่ยวข้องกับงานที่เราต้องการให้ LLM ทำ หากเราต้องการให้ LLM เก่งด้านการเขียนบทความ SEO, Datasets ก็ควรมีบทความ SEO ที่มีคุณภาพจำนวนมาก

การเตรียม Datasets ที่ดีไม่ใช่เรื่องง่ายครับ ต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก ในบางกรณี, เราอาจจะต้องสร้าง Datasets เอง โดยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และทำการคัดกรองและปรับปรุงข้อมูลให้มีคุณภาพ ในบางกรณี, เราอาจจะสามารถใช้ Datasets ที่มีอยู่แล้ว แต่ต้องทำการปรับแต่งให้เหมาะสมกับงานของเรา

เทคนิคที่นิยมใช้ในการเตรียม Datasets คือการทำ "data augmentation" หรือการเพิ่มปริมาณข้อมูลโดยการสร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น, หากเรามีบทความ SEO อยู่บทความหนึ่ง, เราอาจจะสร้างบทความใหม่โดยการเปลี่ยนคำบางคำ, สลับตำแหน่งของประโยค, หรือเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมเข้าไป การทำ data augmentation ช่วยเพิ่มความหลากหลายของ Datasets และทำให้ LLM สามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นอกจากนี้, การทำ "data cleaning" หรือการทำความสะอาดข้อมูล ก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน เราควรตรวจสอบ Datasets เพื่อหาข้อผิดพลาด, ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์, หรือข้อมูลที่ซ้ำซ้อน และทำการแก้ไขหรือลบข้อมูลเหล่านั้นออก การทำ data cleaning ช่วยปรับปรุงคุณภาพของ Datasets และทำให้ LLM สามารถเรียนรู้ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ใครที่เคยเจอปัญหาเทรนโมเดลแล้วผลลัพธ์ไม่ดี ลองกลับมาดู datasets ก่อนเลยครับ ตรงนี้สำคัญมากนะ!

🎬 YouTube @icafefx

วิธีติดตั้งและใช้งาน LoRA สำหรับ Fine-tuning

มาถึงส่วนที่ทุกคนรอคอย นั่นคือการติดตั้งและใช้งาน LoRA สำหรับ fine-tuning กันครับ! ผมจะอธิบายแบบ step-by-step พร้อมตัวอย่าง command จริง เพื่อให้คุณสามารถทำตามได้ง่ายๆ แม้ว่าจะไม่มีพื้นฐานมาก่อนก็ตาม ก่อนอื่น เรามาดู prerequisites กันก่อน

• Python 3.8+
• PyTorch 1.10+
• Transformers library (Hugging Face)
• CUDA (ถ้ามี GPU)

ถ้าคุณมี prerequisites ครบแล้ว, เรามาเริ่มกันเลย!

Step 1: ติดตั้ง Libraries ที่จำเป็น

ขั้นแรก เราต้องติดตั้ง libraries ที่จำเป็นสำหรับการปรับแต่ง LLM ด้วย LoRA โดยใช้ pip package manager ครับ

pip install torch transformers datasets accelerate peft

คำสั่งนี้จะทำการติดตั้ง PyTorch, Transformers library (จาก Hugging Face), Datasets library, Accelerate library (สำหรับ distributed training), และ PEFT library (Parameter-Efficient Fine-Tuning, ซึ่งรวมถึง LoRA) หากคุณมีปัญหาในการติดตั้ง, ลองตรวจสอบเวอร์ชันของ Python และ PyTorch ของคุณให้แน่ใจว่าตรงตาม prerequisites ที่ระบุไว้ข้างต้น

Step 2: เตรียม Datasets

ขั้นต่อมา เราต้องเตรียม Datasets ที่เราจะใช้ในการปรับแต่ง LLM Datasets ควรอยู่ในรูปแบบที่ Transformers library รองรับ เช่น CSV, JSON, หรือ Text file หรือคุณสามารถใช้ Datasets ที่มีอยู่แล้วใน Hugging Face Datasets Hub ก็ได้ครับ ตัวอย่างเช่น, เราจะใช้ datasets ชื่อ "squad" ซึ่งเป็น datasets สำหรับ question answering

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("squad", split="train[:5000]") # ใช้แค่ 5000 ตัวอย่างแรก

Code นี้จะทำการดาวน์โหลด datasets "squad" จาก Hugging Face Datasets Hub และเลือกใช้เฉพาะ 5000 ตัวอย่างแรกเท่านั้น เพื่อความรวดเร็วในการทดลอง หากคุณมี Datasets ของตัวเอง, คุณสามารถ load datasets โดยใช้ `load_dataset` function โดยระบุ path ไปยังไฟล์ Datasets ของคุณได้เลย

Step 3: โหลด Pre-trained Model

หลังจากที่เราเตรียม Datasets แล้ว, เราต้องโหลด pre-trained model ที่เราจะใช้ในการปรับแต่ง ตัวอย่างเช่น, เราจะใช้ model ชื่อ "bert-base-uncased" ซึ่งเป็น model ที่ได้รับความนิยมสำหรับการทำ Natural Language Processing (NLP)

from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer

model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

Code นี้จะทำการโหลด model "bert-base-uncased" และ tokenizer ที่เกี่ยวข้องจาก Hugging Face Model Hub Tokenizer คือเครื่องมือที่ใช้ในการแปลงข้อความเป็น tokens ซึ่งเป็นหน่วยย่อยที่ model เข้าใจ

Step 4: กำหนดค่า LoRA

ตอนนี้เราจะกำหนดค่า LoRA เพื่อใช้ในการปรับแต่ง model เราจะใช้ `LoraConfig` class จาก PEFT library

from peft import LoraConfig, get_peft_model

config = LoraConfig(
    r=8, # Rank ของ LoRA adapter
    lora_alpha=32, # Scaling factor สำหรับ LoRA weights
    lora_dropout=0.05, # Dropout probability สำหรับ LoRA layers
    bias="none", # Bias type
    task_type="QUESTION_ANSWERING" # Task type
)

model = get_peft_model(model, config)
model.print_trainable_parameters()

ใน code นี้, เราได้กำหนดค่าต่างๆ สำหรับ LoRA adapter เช่น rank (`r`), scaling factor (`lora_alpha`), และ dropout probability (`lora_dropout`) ค่าเหล่านี้สามารถปรับเปลี่ยนได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด จากนั้นเราใช้ `get_peft_model` function เพื่อเพิ่ม LoRA adapter เข้าไปใน model สุดท้าย เราใช้ `print_trainable_parameters` function เพื่อแสดงจำนวน parameters ที่สามารถ train ได้ ซึ่งควรจะน้อยกว่าจำนวน parameters ทั้งหมดของ model อย่างมาก

Step 5: ปรับแต่ง Model

สุดท้าย เราจะทำการปรับแต่ง model โดยใช้ Trainer class จาก Transformers library

from transformers import TrainingArguments, Trainer

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="lora-qa", # Directory สำหรับ save model
    learning_rate=1e-4, # Learning rate
    per_device_train_batch_size=16, # Batch size ต่อ device
    gradient_accumulation_steps=4, # Gradient accumulation steps
    num_train_epochs=3, # จำนวน epochs
    weight_decay=0.01, # Weight decay
    push_to_hub=False # Set เป็น True ถ้าต้องการ push model ขึ้น Hugging Face Hub
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
    tokenizer=tokenizer
)

trainer.train()

ใน code นี้, เราได้กำหนดค่าต่างๆ สำหรับการ training เช่น output directory, learning rate, batch size, และจำนวน epochs จากนั้นเราสร้าง Trainer object โดยระบุ model, training arguments, train dataset, และ tokenizer สุดท้าย เราเรียกใช้ `trainer.train()` เพื่อเริ่มการ training

เมื่อการ training เสร็จสิ้น, model ที่ปรับแต่งแล้วจะถูก save ไว้ใน output directory ที่เรากำหนดไว้ คุณสามารถนำ model นี้ไปใช้ในการทำ question answering ได้เลย!

ข้อควรจำ: ขั้นตอนเหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างเบื้องต้น คุณอาจจะต้องปรับเปลี่ยน code และ parameters ต่างๆ ให้เหมาะสมกับ datasets และ task ของคุณ

"การปรับแต่ง LLM ด้วย LoRA เป็นกระบวนการที่ต้องใช้ความอดทนและการทดลอง อย่าท้อแท้ถ้าผลลัพธ์ไม่ดีตั้งแต่ครั้งแรก ลองปรับเปลี่ยน parameters ต่างๆ, เปลี่ยน datasets, หรือลองใช้ pre-trained models อื่นๆ แล้วคุณจะพบกับผลลัพธ์ที่น่าทึ่งอย่างแน่นอน!"

ตารางสรุป Commands ที่ใช้:

หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับทุกคนที่สนใจในการปรับแต่ง LLM ด้วย LoRA นะครับ ในส่วนที่ 2 ของบทความ เราจะมาเจาะลึกถึงเทคนิคการปรับแต่ง LLM ขั้นสูง และวิธีการประเมินผลลัพธ์ของ model ที่ปรับแต่งแล้ว อย่าพลาดนะครับ!

เทคนิคขั้นสูง / Configuration

LoRA (Low-Rank Adaptation) Configuration

# LoRA configuration
lora_config = {
    "r": 8,  # Rank of the low-rank matrices
    "lora_alpha": 32,  # Scaling factor for the LoRA weights
    "lora_dropout": 0.05,  # Dropout probability for LoRA layers
    "bias": "none",  # Bias type for LoRA layers (e.g., "none", "all")
    "task_type": "CAUSAL_LM",  # Task type (e.g., "CAUSAL_LM", "SEQ_CLS")
    "target_modules": ["query", "value"]  # Layers to apply LoRA to
}

# Training arguments
training_args = {
    "output_dir": "./lora-output",
    "num_train_epochs": 3,
    "per_device_train_batch_size": 4,
    "gradient_accumulation_steps": 8,
    "optim": "paged_adamw_32bit",
    "learning_rate": 2e-4,
    "weight_decay": 0.01,
    "fp16": True,
    "bf16": False,
    "max_grad_norm": 0.3,
    "max_steps": -1,
    "warmup_ratio": 0.03,
    "group_by_length": True,
    "lr_scheduler_type": "cosine",
    "save_strategy": "epoch",
    "logging_steps": 50,
    "push_to_hub": False
}

Quantization Techniques

from transformers import AutoModelForCausalLM

model_id = "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    load_in_8bit=True,  # Load model in 8-bit precision
    device_map="auto"
)

Data Augmentation Strategies

import nlpaug.augmenter.word as naw

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."

# Synonym replacement
aug = naw.SynonymAug(aug_src='wordnet')
augmented_text = aug.augment(text)
print("Augmented Text:", augmented_text)

# Random insertion
aug = naw.RandomWordAug(action="insert")
augmented_text = aug.augment(text)
print("Augmented Text:", augmented_text)

เปรียบเทียบ

เปรียบเทียบ Performance Metrics

เปรียบเทียบ Resource Consumption

ข้อควรระวัง Troubleshooting

**คำเตือน:** อย่าประมาทพลังของ LLM! การ Fine-tuning โมเดลด้วยข้อมูลที่ไม่เหมาะสม อาจทำให้โมเดลสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือไม่เหมาะสมได้

ปัญหาที่พบบ่อย

แนวทางการแก้ไข

ตัวอย่างจากประสบการณ์ 20 ปี

เครื่องมือแนะนำสำหรับการทำ Fine-tuning LLM

Hugging Face Transformers

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

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

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

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()

Weights & Biases (W&B)

import wandb

wandb.init(project="my-llm-finetuning")

# Training loop
for epoch in range(num_epochs):
    # ... training code ...
    wandb.log({"loss": loss, "accuracy": accuracy})

wandb.finish()

Google Colab Pro/Pro+

Amazon SageMaker

Case Study: ประสบการณ์จริงกับการ Fine-tuning LLM

FAQ: คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการ Fine-tuning LLM

ทำไมต้อง Fine-tuning LLM แทนที่จะใช้ Pre-trained Model เลย?

LoRA คืออะไร และทำไมถึงสำคัญกับการ Fine-tuning LLM?

ต้องใช้ Data มากแค่ไหนในการ Fine-tuning LLM?

ใช้ Hardware อะไรในการ Fine-tuning LLM ดี?

จะรู้ได้อย่างไรว่าการ Fine-tuning ของเราได้ผลดี?

มีข้อควรระวังอะไรบ้างในการ Fine-tuning LLM?

สรุป: ก้าวไปข้างหน้าอย่างมั่นใจในการ Fine-tuning LLM

Tips จากประสบการณ์ 20 ปีในการ Fine-tuning LLM

หลังจากที่คลุกคลีอยู่กับวงการ IT มากว่า 20 ปี ผมได้มีโอกาสลองผิดลองถูกกับเทคโนโลยี AI และ Machine Learning มามากมาย หนึ่งในสิ่งที่น่าสนใจและทรงพลังที่สุดคือการ Fine-tuning Large Language Models (LLMs) หรือการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้เข้ากับงานเฉพาะทางของเรามากขึ้น ซึ่งมันไม่ใช่แค่การรันโค้ดตาม tutorial แต่เป็นการผสมผสานความเข้าใจในข้อมูล, โมเดล, และทรัพยากรที่เรามีอยู่ วันนี้ผมเลยอยากจะมาแบ่งปัน Tips ที่ได้จากประสบการณ์ตรง เผื่อจะเป็นประโยชน์กับเพื่อนๆ ที่กำลังสนใจเรื่องนี้ครับ

1. เข้าใจข้อมูลของคุณอย่างลึกซึ้ง

ก่อนจะเริ่ม Fine-tuning อะไรทั้งนั้น สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการทำความเข้าใจข้อมูลที่เรามีอยู่ครับ อย่าคิดว่าแค่มีข้อมูลเยอะๆ แล้วจะดีเสมอไป คุณภาพของข้อมูลสำคัญกว่าปริมาณมากนัก ลองคิดดูว่าข้อมูลของเรามีความหลากหลายแค่ไหน? มี Bias หรือความลำเอียงอะไรแฝงอยู่รึเปล่า? มี Noise หรือข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเยอะไหม? การทำ Data Cleaning หรือการทำความสะอาดข้อมูลจึงเป็นขั้นตอนที่ขาดไม่ได้เลยครับ

ยกตัวอย่างเช่น ถ้าเราต้องการ Fine-tune โมเดลให้ตอบคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของบริษัทเรา ข้อมูลที่เราใช้ควรจะต้องครอบคลุมทุกแง่มุมของผลิตภัณฑ์นั้นๆ ตั้งแต่คุณสมบัติ, วิธีการใช้งาน, ไปจนถึงปัญหาที่ลูกค้าอาจจะเจอ และที่สำคัญคือข้อมูลเหล่านั้นต้องถูกต้องและเป็นปัจจุบันเสมอ เพราะถ้าเราป้อนข้อมูลผิดๆ เข้าไป โมเดลก็จะเรียนรู้สิ่งผิดๆ และให้คำตอบที่ไม่ถูกต้องออกมา

ผมเคยเจอเคสที่ทีมงาน Fine-tune โมเดลโดยใช้ข้อมูลจากเอกสารเก่าที่ไม่ได้อัปเดต ทำให้โมเดลตอบคำถามเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่ถูกยกเลิกไปแล้ว สร้างความสับสนให้กับลูกค้าเป็นอย่างมาก ดังนั้นอย่าลืมให้ความสำคัญกับการตรวจสอบและปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลอยู่เสมอนะครับ

2. เลือกโมเดลพื้นฐานให้เหมาะสม

การเลือกโมเดลพื้นฐาน (Base Model) ที่จะนำมา Fine-tune ก็สำคัญไม่แพ้กันครับ ไม่ใช่ว่าโมเดลที่ใหญ่ที่สุดหรือดังที่สุดจะเหมาะกับงานของเราเสมอไป ต้องพิจารณาจากหลายปัจจัย เช่น ขนาดของข้อมูลที่เรามี, ความซับซ้อนของงาน, และทรัพยากรที่เราสามารถใช้ได้ ถ้าข้อมูลเรามีไม่เยอะ การใช้โมเดลขนาดใหญ่เกินไปอาจจะทำให้เกิด Overfitting หรือการที่โมเดลจำข้อมูลฝึกได้ดีเกินไป แต่ไม่สามารถ generalization หรือนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ๆ ได้ดี

สมัยก่อนผมเคยเซ็ตตอนปี 2020 พยายาม Fine-tune โมเดล GPT-3 ขนาดใหญ่บนเครื่องที่มี GPU ไม่แรงพอ ผลคือใช้เวลานานมากและได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดีเท่าที่ควร สุดท้ายเลยลองเปลี่ยนไปใช้โมเดลที่มีขนาดเล็กลง แต่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดีบน dataset ที่คล้ายกับงานของเรา ปรากฏว่าได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่ามากในเวลาที่น้อยกว่า

นอกจากขนาดของโมเดลแล้ว เรายังต้องพิจารณาถึง architecture หรือโครงสร้างของโมเดลด้วย โมเดลบางตัวอาจจะเหมาะกับงานประเภท Text Generation มากกว่า ในขณะที่บางตัวอาจจะเหมาะกับงานประเภท Question Answering มากกว่า ลองศึกษาและเปรียบเทียบโมเดลต่างๆ อย่างละเอียดก่อนตัดสินใจเลือกนะครับ

3. กำหนด Objective ให้ชัดเจน

ก่อนที่จะเริ่มทำการ Fine-tuning เราต้องกำหนด Objective หรือเป้าหมายให้ชัดเจนก่อนว่าเราต้องการให้โมเดลทำอะไรได้บ้าง? ต้องการให้ตอบคำถามได้ถูกต้องแม่นยำ? ต้องการให้สร้างเนื้อหาที่มีความสร้างสรรค์? หรือต้องการให้ classify ข้อความได้อย่างรวดเร็ว? การกำหนด Objective ที่ชัดเจนจะช่วยให้เราสามารถออกแบบ Loss Function และ Evaluation Metrics ได้อย่างเหมาะสม

Loss Function คือฟังก์ชันที่เราใช้ในการวัดว่าโมเดลของเราทำนายได้แม่นยำแค่ไหน ยิ่ง Loss Function มีค่าน้อย แสดงว่าโมเดลของเราทำนายได้แม่นยำมากขึ้น ส่วน Evaluation Metrics คือตัวชี้วัดที่เราใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล เช่น Accuracy, Precision, Recall, F1-score เป็นต้น

ถ้าเราต้องการให้โมเดลตอบคำถามได้ถูกต้องแม่นยำ เราอาจจะใช้ Loss Function เป็น Cross-Entropy Loss และ Evaluation Metrics เป็น Accuracy แต่ถ้าเราต้องการให้โมเดลสร้างเนื้อหาที่มีความสร้างสรรค์ เราอาจจะใช้ Loss Function เป็น Perplexity และ Evaluation Metrics เป็น BLEU score หรือ ROUGE score

4. เลือก Learning Rate ให้เหมาะสม

Learning Rate คือค่าที่กำหนดว่าโมเดลของเราจะปรับปรุงน้ำหนัก (Weights) ของมันมากน้อยแค่ไหนในแต่ละรอบของการฝึก ถ้า Learning Rate สูงเกินไป โมเดลอาจจะกระโดดข้ามจุดที่เหมาะสมที่สุดไปได้ (Overshooting) แต่ถ้า Learning Rate ต่ำเกินไป โมเดลอาจจะใช้เวลานานมากในการเรียนรู้ หรืออาจจะไม่สามารถหาจุดที่เหมาะสมที่สุดได้เลย (Stuck in local minima)

การเลือก Learning Rate ที่เหมาะสมเป็นเรื่องที่ต้องใช้ประสบการณ์และความเข้าใจพอสมควร ไม่มีสูตรสำเร็จตายตัว แต่โดยทั่วไปแล้วเรามักจะเริ่มต้นด้วยการลอง Learning Rate หลายๆ ค่า แล้วดูว่าค่าไหนให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด หรือที่เรียกว่า Learning Rate Tuning นอกจากนี้เรายังสามารถใช้เทคนิค Learning Rate Scheduling เพื่อปรับ Learning Rate ให้เหมาะสมกับแต่ละช่วงของการฝึกได้อีกด้วย เช่น การลด Learning Rate ลงเมื่อ Loss Function เริ่มคงที่

สมัยก่อนผมก็เคยพลาดบ่อยๆ เรื่อง Learning Rate นี่แหละครับ รีบร้อนอยากให้โมเดลเรียนรู้เร็วๆ เลยตั้ง Learning Rate ไว้สูงๆ ผลคือโมเดลไม่ converge สักที สุดท้ายต้องกลับมานั่งไล่ Learning Rate ใหม่ทีละค่า กว่าจะเจอค่าที่เหมาะสมก็เสียเวลาไปเยอะเลย

5. ใช้เทคนิค Regularization เพื่อป้องกัน Overfitting

Overfitting คือปัญหาที่พบบ่อยในการ Fine-tuning LLMs โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเรามีข้อมูลน้อย Overfitting เกิดขึ้นเมื่อโมเดลของเราจำข้อมูลฝึกได้ดีเกินไป จนไม่สามารถ generalization หรือนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ๆ ได้ดี เพื่อป้องกัน Overfitting เราสามารถใช้เทคนิค Regularization ต่างๆ ได้ เช่น L1 Regularization, L2 Regularization, Dropout, และ Data Augmentation

L1 และ L2 Regularization คือการเพิ่ม penalty เข้าไปใน Loss Function เพื่อไม่ให้โมเดลมีน้ำหนัก (Weights) ที่มีค่าสูงเกินไป Dropout คือการสุ่มปิด (Drop) บาง neurons ในระหว่างการฝึก เพื่อลดการพึ่งพาอาศัยกันของ neurons และ Data Augmentation คือการสร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลเดิม โดยการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเล็กน้อย เช่น การหมุนภาพ, การเปลี่ยนขนาดภาพ, หรือการเพิ่ม Noise

การเลือกใช้เทคนิค Regularization ที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและโมเดลที่เราใช้ ลองศึกษาและทดลองใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อดูว่าเทคนิคไหนให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับงานของเรา

6. Monitor และ Evaluate ผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ

ในระหว่างการ Fine-tuning เราควร Monitor และ Evaluate ผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ เพื่อดูว่าโมเดลของเรากำลังเรียนรู้ไปในทิศทางที่ถูกต้องหรือไม่ เราสามารถใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น TensorBoard หรือ Weights & Biases เพื่อติดตาม Loss Function, Evaluation Metrics, และอื่นๆ นอกจากนี้เรายังควรทำการ Validation หรือการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลบนข้อมูล Validation Set เป็นระยะๆ เพื่อตรวจสอบว่าโมเดลของเราไม่ได้ Overfitting

ถ้าเราพบว่า Loss Function ไม่ลดลง หรือ Evaluation Metrics ไม่ดีขึ้น เราอาจจะต้องปรับเปลี่ยน Learning Rate, Batch Size, หรือ hyperparameters อื่นๆ หรืออาจจะต้องกลับไปตรวจสอบข้อมูลของเราอีกครั้งว่ามีปัญหาอะไรหรือไม่ การ Monitor และ Evaluate ผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอจะช่วยให้เราสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที และทำให้เรามั่นใจได้ว่าเรากำลัง Fine-tuning โมเดลไปในทิศทางที่ถูกต้อง

7. อย่ากลัวที่จะ Experiment

การ Fine-tuning LLMs เป็นเรื่องที่ต้องใช้การทดลองและเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง อย่ากลัวที่จะลองผิดลองถูก ลอง hyperparameters ต่างๆ, ลองเทคนิค Regularization ต่างๆ, หรือลอง architecture ของโมเดลที่แตกต่างกัน ยิ่งเราทดลองมากเท่าไหร่ เราก็จะยิ่งเข้าใจถึงข้อดีข้อเสียของแต่ละเทคนิคมากขึ้นเท่านั้น และเราก็จะสามารถปรับแต่งโมเดลให้เข้ากับงานของเราได้อย่างเหมาะสมที่สุด

ผมเคยลอง Fine-tune โมเดลโดยใช้เทคนิคที่ไม่มีใครเคยใช้มาก่อน ปรากฏว่าได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าที่คาดไว้มาก ดังนั้นอย่าจำกัดตัวเองอยู่แค่ในกรอบ ลองคิดนอกกรอบและสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ อาจจะเจอวิธีที่ Work ก็ได้

8. เรียนรู้จาก Community

สุดท้ายนี้ อย่าลืมที่จะเรียนรู้จาก Community ครับ มีผู้คนมากมายที่กำลังทำงานวิจัยและพัฒนาเกี่ยวกับ LLMs อยู่เสมอ ลองเข้าร่วมกลุ่ม, ฟอรัม, หรือ Community ออนไลน์ต่างๆ เพื่อแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์กับผู้อื่น ถามคำถาม, ตอบคำถาม, และแบ่งปันสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ จะช่วยให้คุณเติบโตและพัฒนาตัวเองได้อย่างรวดเร็ว

สมัยนี้มี Resources เกี่ยวกับ LLMs เยอะมาก ทั้ง Papers, Blogs, Tutorials, และ Open-Source Projects ลองศึกษาและนำมาประยุกต์ใช้กับงานของคุณดูนะครับ รับรองว่าจะช่วยให้คุณ Fine-tune โมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

FAQ เพิ่มเติมเกี่ยวกับการ Fine-tuning LLM

H3: Fine-tuning LLM จำเป็นต้องใช้ GPU แรงๆ เสมอไปไหม?

ไม่เสมอไปครับ! ถึงแม้ว่า GPU แรงๆ จะช่วยให้การ Fine-tuning เร็วขึ้นมาก แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าเราจะ Fine-tune LLM ไม่ได้เลยถ้าไม่มี GPU แรงๆ สมัยก่อนตอนที่ผมเริ่มศึกษาเรื่องนี้ใหม่ๆ ก็ใช้แค่ CPU ในการ Fine-tune โมเดลขนาดเล็กๆ เท่านั้น แต่แน่นอนว่ามันใช้เวลานานมากๆๆๆๆๆๆๆ กว่าจะได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ

ปัจจุบันมีเทคนิคหลายอย่างที่ช่วยให้เราสามารถ Fine-tune LLM ได้โดยใช้ GPU ที่มีหน่วยความจำจำกัด หรือแม้กระทั่งบน CPU เช่น Quantization, Pruning, และ Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT) เทคนิคเหล่านี้ช่วยลดขนาดของโมเดลและความต้องการทรัพยากรในการคำนวณ ทำให้เราสามารถ Fine-tune โมเดลบนเครื่องที่มีทรัพยากรจำกัดได้

นอกจากนี้ยังมี Cloud Services ที่ให้บริการ GPU ในราคาที่ไม่แพงมาก เช่น Google Colab, AWS SageMaker, และ Azure Machine Learning เราสามารถใช้บริการเหล่านี้เพื่อเช่า GPU มาใช้ในการ Fine-tuning ได้ตามต้องการ

H3: Fine-tuning กับ Transfer Learning ต่างกันอย่างไร?

จริงๆ แล้ว Fine-tuning ก็คือรูปแบบหนึ่งของ Transfer Learning นั่นแหละครับ แต่มีความแตกต่างกันเล็กน้อย Transfer Learning เป็นแนวคิดที่กว้างกว่า หมายถึงการนำความรู้ที่ได้จากการแก้ปัญหาหนึ่ง ไปใช้ในการแก้ปัญหาอื่นที่เกี่ยวข้อง ส่วน Fine-tuning เป็นเทคนิคเฉพาะที่ใช้ในการปรับแต่งโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้ว ให้เข้ากับงานใหม่

พูดง่ายๆ คือ Transfer Learning เหมือนกับการที่เราเรียนรู้ทักษะพื้นฐานจากวิชาหนึ่ง แล้วนำไปประยุกต์ใช้กับอีกวิชาหนึ่ง ส่วน Fine-tuning เหมือนกับการที่เราปรับแต่งเครื่องมือที่เรามีอยู่แล้ว ให้เหมาะกับการใช้งานเฉพาะทางมากขึ้น

ในบริบทของ LLMs Transfer Learning อาจจะหมายถึงการนำโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้วบน dataset ขนาดใหญ่ เช่น Wikipedia และ Common Crawl มาใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการ Fine-tuning สำหรับงานเฉพาะทางของเรา เช่น การตอบคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ หรือการสร้างเนื้อหาทางการตลาด

H3: มี Framework หรือ Library อะไรบ้างที่ช่วยในการ Fine-tuning LLM?

มี Framework และ Library มากมายที่ช่วยให้การ Fine-tuning LLM ง่ายขึ้นมากครับ ที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายก็จะมี Hugging Face Transformers, PyTorch Lightning, และ TensorFlow Keras Hugging Face Transformers เป็น Library ที่รวบรวมโมเดลภาษาต่างๆ และ Tools ที่จำเป็นสำหรับการ Fine-tuning ไว้มากมาย ทำให้เราสามารถเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว

PyTorch Lightning และ TensorFlow Keras เป็น Framework ที่ช่วยให้เราจัดการกับความซับซ้อนของการฝึกโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยลด Boilerplate Code และทำให้ Code ของเราอ่านง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังมี Library เฉพาะทางสำหรับการทำ Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT) เช่น PEFT Library ของ Hugging Face ซึ่งช่วยให้เราสามารถ Fine-tune โมเดลขนาดใหญ่บนเครื่องที่มีทรัพยากรจำกัดได้

ตัวอย่างการใช้ Hugging Face Transformers:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments

model_name = "gpt2"  # หรือโมเดลอื่นๆ ที่ต้องการ
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# เตรียมข้อมูล
train_dataset = ...
eval_dataset = ...

# กำหนด Training Arguments
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

# สร้าง Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
)

# เริ่มทำการ Fine-tuning
trainer.train()

H3: Fine-tuning LLM ใช้เวลานานแค่ไหน?

ระยะเวลาในการ Fine-tuning LLM ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยครับ ไม่ว่าจะเป็น ขนาดของโมเดล, ขนาดของ Dataset, จำนวน Epochs, ขนาด Batch Size, และประสิทธิภาพของ Hardware ที่เราใช้ ถ้าเรามี GPU แรงๆ และ Dataset ขนาดเล็ก การ Fine-tuning อาจจะใช้เวลาแค่ไม่กี่ชั่วโมง แต่ถ้าเราใช้ CPU และ Dataset ขนาดใหญ่ การ Fine-tuning อาจจะใช้เวลาเป็นวัน หรือเป็นสัปดาห์

นอกจากนี้ยังขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงานที่เราต้องการให้โมเดลทำด้วย ถ้าเราต้องการให้โมเดลแค่ classify ข้อความ การ Fine-tuning อาจจะไม่ต้องใช้เวลานานมาก แต่ถ้าเราต้องการให้โมเดลสร้างเนื้อหาที่มีความซับซ้อน การ Fine-tuning อาจจะต้องใช้เวลานานกว่า

เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เราควร Monitor และ Evaluate ผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอ และปรับเปลี่ยน Hyperparameters ให้เหมาะสม ถ้าเราพบว่า Loss Function ไม่ลดลง หรือ Evaluation Metrics ไม่ดีขึ้น เราอาจจะต้องเพิ่มจำนวน Epochs หรือปรับ Learning Rate

ตารางสรุปเทคนิคและเครื่องมือสำหรับการ Fine-tuning LLM