El ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) es un método para adaptar grandes modelos preentrenados, como los modelos de lenguaje, a tareas específicas actualizando solo un pequeño subconjunto de sus parámetros. Esto reduce los recursos computacionales, el uso de memoria y los requisitos de almacenamiento en comparación con el ajuste fino completo, lo que lo hace accesible para organizaciones con recursos limitados.
PEFT implica ajustar finamente un modelo preentrenado modificando solo un pequeño número de parámetros mientras se mantiene la mayoría de los parámetros del modelo congelados. Esta técnica permite que el modelo se adapte a nuevas tareas de manera eficiente sin la necesidad de volver a entrenar todo el modelo. Al centrarse en un subconjunto de parámetros, PEFT reduce el tiempo de entrenamiento y el consumo de recursos.
¿Qué es PEFT?
El ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) es un conjunto de métodos utilizados para adaptar grandes modelos preentrenados, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), a nuevas tareas actualizando solo una pequeña fracción de sus parámetros. En lugar de volver a entrenar todas las capas del modelo, PEFT introduce modificaciones ligeras y específicas para cada tarea. Este enfoque reduce significativamente el coste computacional, el tiempo de entrenamiento y los requisitos de memoria involucrados en la personalización.
PEFT es especialmente útil cuando se trabaja con modelos enormes como GPT-3, BERT o LLaMA, donde el ajuste fino completo sería impracticable o demasiado caro para muchas organizaciones.
Cómo funciona PEFT
PEFT funciona congelando la mayoría de los parámetros de un modelo preentrenado y entrenando solo un pequeño conjunto de parámetros recién introducidos o seleccionados. Estos parámetros generalmente se agregan a las capas finales o en forma de módulos especiales, como adaptadores o indicaciones, según la técnica PEFT elegida.
Durante el entrenamiento:
- El modelo base permanece intacto.
- Se coloca un mecanismo ligero sobre él.
- Solo los componentes agregados se ajustan durante el aprendizaje específico de la tarea.
Esto preserva el conocimiento general del modelo original al tiempo que le permite especializarse en nuevas tareas con un uso mínimo de recursos adicionales.
PEFT frente al ajuste fino tradicional
El ajuste fino tradicional implica actualizar todos los parámetros de un modelo preentrenado para especializarlo en una nueva tarea. Si bien esto puede mejorar el rendimiento específico de la tarea, conlleva importantes desventajas:
- Alto coste computacional: Entrenar un LLM completo requiere amplios recursos de hardware.
- Requisitos de almacenamiento: Cada modelo ajustado tiene el mismo tamaño que el original, lo que ocupa un espacio significativo en el disco.
- Mayor tiempo de entrenamiento: El ajuste fino completo es lento y costoso de ejecutar.
- Degradación del conocimiento: Los modelos pueden olvidar el entrenamiento anterior, lo que se conoce como «olvido catastrófico».
En contraste, PEFT ajusta solo un pequeño subconjunto de parámetros específicos, manteniendo los tamaños de los modelos pequeños y manejables. Permite un entrenamiento más rápido y evita sobrescribir el conocimiento central del modelo. PEFT suele ser la opción preferida cuando es necesario crear varios modelos ligeros a partir de la misma base preentrenada.
¿Por qué es importante PEFT?
A medida que los modelos de IA crecen en tamaño y complejidad, los recursos necesarios para entrenarlos y adaptarlos aumentan rápidamente. PEFT ofrece una solución práctica al reducir la barrera de entrada para organizaciones y desarrolladores.
Eficiencia de recursos
PEFT reduce significativamente la potencia computacional y la memoria necesarias para el ajuste fino, lo que hace factible adaptar grandes modelos en hardware estándar.
Entrenamiento más rápido
Dado que solo se actualiza una pequeña parte de los parámetros del modelo, los tiempos de entrenamiento son más cortos que los del ajuste fino completo.
Almacenamiento reducido
Los modelos ajustados resultantes son de menor tamaño, lo que simplifica el almacenamiento y la implementación.
Mantiene el conocimiento preentrenado
Al congelar la mayoría de los parámetros del modelo, PEFT preserva el conocimiento general adquirido durante el preentrenamiento, lo que reduce el riesgo de sobreajuste a la nueva tarea.
Técnicas comunes de PEFT
1. Adaptadores
Los adaptadores son pequeños módulos de red neuronal insertados en las capas de un modelo preentrenado. Durante el ajuste fino, solo se actualizan los parámetros del adaptador, mientras que los parámetros del modelo original permanecen sin cambios. Este método permite una adaptación eficiente a nuevas tareas con cambios mínimos en el modelo base.
2. Adaptación de bajo rango (LoRA)
LoRA introduce matrices de bajo rango en la arquitectura del modelo, lo que permite el ajuste fino ajustando estos parámetros adicionales. Este enfoque reduce el número de parámetros entrenables y se ha demostrado que logra un rendimiento comparable al ajuste fino completo en varias tareas.
3. Ajuste de prompts
El ajuste de prompts implica optimizar un conjunto de prompts específicos de la tarea que guían el comportamiento del modelo preentrenado sin modificar sus parámetros. Esta técnica es particularmente útil cuando el acceso a los pesos del modelo está restringido o cuando los recursos computacionales son limitados.vegavid.com
4. Ajuste de prefijos
Similar al ajuste de prompts, el ajuste de prefijos antepone una secuencia de vectores entrenables (prefijos) a la entrada del modelo. Estos prefijos se aprenden durante el ajuste fino e influyen en la salida del modelo, lo que permite la adaptación a nuevas tareas sin alterar los parámetros centrales del modelo.
5. BitFit
BitFit es un enfoque minimalista que ajusta finamente solo los términos de sesgo de las capas del modelo. A pesar de su simplicidad, BitFit ha demostrado un rendimiento competitivo en tareas específicas, lo que lo convierte en una opción viable cuando los recursos computacionales son mínimos.
6.QLoRA (LoRA cuantificado)
QLoRA se basa en LoRA reduciendo la precisión de los pesos almacenados, a menudo a 4 bits. Esto reduce drásticamente el uso de memoria al tiempo que admite un ajuste fino de alta calidad, lo que permite ejecutar grandes modelos en una sola GPU.
7. P-tuning
Una evolución del ajuste de prompts, P-Tuning utiliza prompts continuos incrustados dentro del espacio de entrada del modelo. Ofrece más flexibilidad y se adapta mejor a las tareas de comprensión del lenguaje natural.
Beneficios de PEFT
Mayor eficiencia
La mayoría de los modelos grandes requieren GPU potentes y consumen mucha memoria y energía. PEFT reduce este coste entrenando solo lo que se necesita, lo que resulta en actualizaciones mucho más pequeñas y menores demandas de computación.
Tiempo de valor más rápido
PEFT acelera la rapidez con la que se puede ajustar, probar e implementar un modelo. Esto es ideal para organizaciones que necesitan adaptar modelos a nuevas tareas o dominios rápidamente.
Sin olvido catastrófico
Dado que se preserva el conocimiento del modelo base, PEFT evita el problema común de olvidar la información aprendida previamente al aprender algo nuevo.
Menor riesgo de sobreajuste
El sobreajuste se produce cuando un modelo memoriza los datos de entrenamiento en lugar de aprender patrones generales. Debido a que la mayoría de los parámetros están congelados, PEFT ayuda a prevenir el sobreajuste, especialmente en conjuntos de datos más pequeños.
Menores requisitos de datos
El ajuste fino completo a menudo requiere conjuntos de datos masivos. PEFT puede lograr un buen rendimiento con conjuntos de datos más pequeños específicos de la tarea, ya que solo actualiza algunas partes entrenables.
Aplicaciones de PEFT
PEFT se está aplicando en muchos campos:
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Tareas como la summarización, el análisis de sentimientos, el cuestionamiento y el reconocimiento de entidades nombradas se benefician de la capacidad de PEFT para adaptar rápidamente los modelos base sin un reentrenamiento completo.
Visión artificial
En la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la subtitulación de imágenes, PEFT permite ajustar los modelos de visión a conjuntos de datos o casos de uso específicos de manera eficiente.
Voz y audio
Los modelos de reconocimiento de voz y detección de emociones se pueden adaptar a diferentes acentos, idiomas o dominios utilizando PEFT.
Atención médica y legal
Ajustar finamente los modelos para comprender la terminología específica del dominio es crucial en industrias como la medicina y el derecho. PEFT hace que esta personalización sea mucho más asequible.
Tareas multilingües y de bajos recursos
Para los idiomas con datos de entrenamiento limitados, PEFT permite adaptar grandes modelos multilingües para que funcionen bien sin necesidad de millones de ejemplos nuevos.
Retos y consideraciones
- Complejidad de la tarea: Para tareas muy complejas, PEFT puede no lograr el mismo rendimiento que el ajuste fino completo.
- Compatibilidad del modelo: No todos los modelos preentrenados son compatibles con todas las técnicas PEFT, por lo que se requiere una selección e implementación cuidadosas.
- Compensaciones de rendimiento: En tareas extremadamente complejas, el ajuste fino completo aún puede ofrecer una mejor precisión.
Perspectivas de futuro
A medida que los modelos de base crecen y se vuelven más capaces, la necesidad de un ajuste fino eficiente en recursos crece. Las técnicas PEFT están evolucionando para:
- Admitir modelos multimodales (texto, imagen y audio).
- Mejorar el enrutamiento dinámico entre tareas.
- Permitir actualizaciones aún más pequeñas y modulares.
El campo se está moviendo hacia herramientas que permiten a los usuarios intercambiar, apilar e implementar adaptadores ligeros a escala, convirtiendo un modelo base en cientos de soluciones específicas para cada caso de uso.
