Hyperparameters spelen een cruciale rol in het trainen van grootschalige taalmodellen (LLM’s) zoals GPT-3. Ze zijn van fundamenteel belang omdat ze direct invloed hebben op hoe goed een model presteert en hoe efficiënt het getraind kan worden. Hyperparameters zijn instellingen die niet tijdens de training van het model worden geleerd, maar vooraf worden bepaald en ingesteld.
Er zijn verschillende soorten hyperparameters die elk een specifiek aspect van het trainingsproces beïnvloeden:
1. Leerpercentage (Learning Rate): Dit is misschien wel de belangrijkste hyperparameter. Het bepaalt de grootte van de stappen die de optimizer neemt tijdens het aanpassen van de gewichten van het model. Een te hoge leerervaring kan leiden tot instabiliteit en falen van convergentie, terwijl een te lage leerervaring resulteert in een extreem langzaam leerproces. (Bron: “Adam: A Method for Stochastic Optimization” door Kingma en Ba)
1. Batchgrootte (Batch Size): Dit specificeert het aantal voorbeelden dat wordt gebruikt om een schatting van de gradiënt te maken voordat de gewichten worden bijgewerkt. Grote batchgroottes kunnen leiden tot stabielere schattingen van de gradiënt, maar vereisen meer geheugen, terwijl kleinere batchgroottes efficiënter in gebruik zijn, maar kunnen leiden tot een hoger niveau van ‘noisy’ updates. (Bron: “Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour” door Goyal et al.)
1. Aantal lagen en aantal neuronen per laag: Deze hyperparameters bepalen de architectuur van het model. Meer lagen en meer neuronen per laag kunnen resulteren in een krachtiger, maar ook complexer model dat meer data en rekentijd vereist om effectief te trainen. (Bron: “Deep Residual Learning for Image Recognition” door He et al.)
1. Reguliere hyperparameters, zoals Dropout en L2-regressie: Deze helpen overfitting te voorkomen door de complexiteit van het model te beperken. Dropout vermindert overfitting door tijdens elk trainingsstadium willekeurig een subset van de neuronen te negeren, terwijl L2-regressie de gewichten van het model inperkt. (Bron: “Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting” door Srivastava et al.)
1. Optimalisatie-algoritmen (zoals Adam, SGD, RMSprop): De keuze van optimalisatie-algoritme bepaalt hoe de gewichten van het model worden bijgewerkt tijdens training. Verschillende algoritmen kunnen verschillende snelheden van convergentie en stabiliteit bieden. (Bron: “Adam: A Method for Stochastic Optimization” door Kingma en Ba)
Een praktisch voorbeeld is te zien bij het trainen van GPT-3 door OpenAI, waar zorgvuldige selectie en tuning van hyperparameters cruciaal waren voor het succesvol trainen van hun model met 175 miljard parameters. Hier moesten de onderzoekers de juiste balans vinden tussen trainingsefficiëntie en modelprestaties.
Een ander voorbeeld is bij beeldherkenning waarbij het gebruik van “learning rate scheduling” en specifieke batchgrootten werd toegepast om de training van diepe convolutionele neurale netwerken te optimaliseren. (Bron: “Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour”)
Kortom, hyperparameters kunnen worden beschouwd als de ‘knoppen en schakelaars’ die moeten worden geoptimaliseerd om het maximale uit een LLM te halen. Een correcte instelling van deze parameters kan leiden tot snellere training, betere generalisatie en uiteindelijk superieure performanties van het model. Het belang van een grondige hyperparameteroptimalisatie kan niet worden overschat, aangezien zelfs kleine aanpassingen dramatische effecten kunnen hebben op de eindresultaten.
