Training پیشرفته و Fine-Tuning در مدل‌های هوش مصنوعی

مدل‌های هوش مصنوعی مدرن مانند GPT، BERT و Stable Diffusion به کمک فرآیندهای پیچیده Training و Fine-Tuning به توانایی‌های بالا دست پیدا می‌کنند. درک این فرآیندها برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران ضروری است؛ زیرا کیفیت و دقت مدل مستقیماً به نحوه آموزش آن وابسته است.

Training پیشرفته چیست؟

Training پیشرفته به فرآیند آموزش مدل‌های بزرگ با استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها، معماری‌های پیچیده و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مدرن گفته می‌شود. این فرآیند معمولاً روی سخت‌افزارهای قدرتمند مانند GPUها و TPUها انجام می‌شود و شامل مراحل زیر است:

• جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها
• Tokenization و فشرده‌سازی ورودی‌ها
• عادی‌سازی و حذف نویز از داده‌ها
• انتخاب معماری مناسب (Transformer, Diffusion, CNN و …)
• بهینه‌سازی وزن‌ها با الگوریتم‌هایی مثل AdamW، LAMB یا Adafactor
• Distributed Training روی چندین کارت گرافیک یا چندین سرور

در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، مرحله Training معمولاً شامل مشاهده صدها میلیارد کلمه است و بسته به مقیاس مدل، ممکن است هفته‌ها یا ماه‌ها طول بکشد.

تمرکز اصلی Training پیشرفته

۱. یادگیری توزیع آماری زبان

مدل تلاش می‌کند الگوهای عمیق در زبان را تشخیص دهد: نحو، معناشناسی، سبک‌ها، ساختارهای منطقی و حتی دانش عمومی که در متن‌ها وجود دارد.

۲. یادگیری نمایش‌های برداری (Embeddings)

مدل برای هر کلمه یا جمله یک نمایش عددی چندبعدی می‌سازد. این نمایش‌ها موجب می‌شوند مدل بتواند مفهوم را درک کند، نه فقط متن را.

۳. بهینه‌سازی وزن‌ها برای کاهش Loss

هدف اصلی در Training کاهش خطای پیش‌بینی (Loss Function) است.  
        در LLMها معمولاً از Cross-Entropy Loss استفاده می‌شود.

Fine-Tuning چیست؟

بعد از اینکه مدل در مرحله Training عمومی (Pre-training) دانش پایه‌ای کسب کرد، مرحله Fine-Tuning آغاز می‌شود. در این مرحله مدل با داده‌های تخصصی‌تر آموزش می‌بیند تا برای یک کاربرد مشخص بهترین عملکرد را داشته باشد.

Fine-Tuning چه زمانی استفاده می‌شود؟

• مدل باید برای یک صنعت مشخص بهینه شود (پزشکی، حقوقی، مالی و …).
• مدل باید سبک نگارشی یا خروجی مشخصی تولید کند.
• مدل باید روی یک Dataset کاملاً اختصاصی عملکرد عالی داشته باشد.
• مدل باید برای یک وظیفه خاص مثل ترجمه، خلاصه‌سازی یا طبقه‌بندی بهینه شود.

تکنیک‌های Fine-Tuning پیشرفته

۱. Full Fine-Tuning

در این روش تمام وزن‌های مدل به‌روزرسانی می‌شود. این روش بیشترین دقت را دارد اما بسیار پرهزینه است و به سخت‌افزار قدرتمند نیاز دارد.

۲. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

این تکنیک جدیدترین و محبوب‌ترین روش است؛ زیرا به‌جای تغییر کل مدل، فقط بخشی از پارامترها تغییر می‌کنند. مهم‌ترین روش‌های PEFT عبارت‌اند از:

• LoRA (Low-Rank Adaptation)
• QLoRA (نسخه کم‌مصرف LoRA)
• P-Tuning
• Prefix-Tuning
• Adapter Layers

مزیت اصلی PEFT این است که می‌توان مدل‌های ۷ تا ۷۰ میلیارد پارامتری را روی یک کامپیوتر خانگی یا GPU متوسط Fine-Tune کرد.

مشکلات و چالش‌های Training پیشرفته

• کمبود داده‌های تمیز و وجود داده‌های اشتباه
• Overfitting به‌خصوص در Fine-Tuning
• هزینه بالا و نیاز به سخت‌افزار قدرتمند
• مشکلات پایداری در Distributed Training
• Catastrophic forgetting هنگام Fine-Tuning ناقص

مقایسه Pre-Training و Fine-Tuning

جمع‌بندی

Training پیشرفته اساس هوش مصنوعی مدرن را تشکیل می‌دهد. بدون آموزش عظیم اولیه، مدل‌های امروزی نمی‌توانستند توانایی زبان‌شناختی، درک تصویر یا تولید خلاقانه داشته باشند. از طرف دیگر، Fine-Tuning پلی است میان مدل‌های بزرگ عمومی و محصولات واقعی، و به ما اجازه می‌دهد مدل‌ها را برای صنایع مختلف شخصی‌سازی کنیم.

تکنیک‌های مدرن مانند LoRA و PEFT باعث شده‌اند که حتی افراد و شرکت‌های کوچک نیز بتوانند مدل‌های قدرتمند را برای کاربردهای خودشان بهینه کنند و وارد رقابت صنعت هوش مصنوعی شوند.