Pre-training en fine-tuning zijn twee cruciale fasen in het ontwikkelingsproces van Large Language Models (LLM’s), zoals GPT (Generative Pretrained Transformer). Deze stappen helpen de modellen om natuurlijke taal beter te begrijpen en te genereren. Hieronder zal ik beide begrippen uitleggen, voorzien van voorbeelden en met verwijzing naar betrouwbare bronnen.
- Pre-training
Pre-training is de eerste fase in het proces van het ontwikkelen van een LLM. Tijdens deze fase wordt het model getraind op een groot corpus van ongestructureerde tekstdata om algemene taalpatronen en kennis te leren. Het doel van pre-training is om het model een brede basis van taalkundige kennis te geven voordat het wordt aangepast voor specifieke taken. Deze fase maakt gebruik van zelflerende methoden zoals masker taak (masked language modeling) en volgende zin voorspelling (next sentence prediction).
- Voorbeeld:
Stel dat we een model willen trainen om teksten in het Engels te begrijpen en te genereren. Het model wordt gevoed met miljarden zinnen uit verschillende bronnen, waaronder boeken, artikelen uit Wikipedia, nieuwsartikelen, en sociale media posts. Door deze diverse dataset leert het model verschillende stijlen, structuren en contexten te begrijpen. Een specifiek voorbeeld hiervan is het BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model dat getraind is op teksten uit Wikipedia en het BookCorpus dataset.
- Bronnen:
1. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
2. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.
- Fine-tuning
Fine-tuning is de tweede fase en volgt op de pre-training. Tijdens deze fase wordt het pre-getrainde model verder getraind op een kleinere, specifieke dataset die is afgestemd op een bepaalde taak. Dit kan bijvoorbeeld een dataset zijn die is samengesteld voor sentimentanalyse, vertaaldiensten, vraag-antwoord systemen, of een andere specifieke taalkundige taak.
- Voorbeeld:
Stel dat we een pre-getraind model (zoals BERT) willen aanpassen voor sentimentanalyse van filmrecensies. Voor de fine-tuning fase gebruiken we een gelabelde dataset van filmrecensies, zoals de IMDb dataset, waar elke recensie een label heeft dat aangeeft of de review positief of negatief is. Het model wordt verder getraind om deze specifieke taak beter uit te voeren, waarbij de eerder verworven algemene taalkennis wordt verfijnd en aangepast aan de specifieke kenmerken van filmrecensies.
- Bronnen:
1. Howard, J., & Ruder, S. (2018). Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification. arXiv preprint arXiv:1801.06146.
2. Zhang, L., Wang, S., & Liu, B. (2018). Deep learning for sentiment analysis: A survey. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(4), e1253.
- Samenvatting
Pre-training en fine-tuning in de context van LLM’s zijn respectievelijk de fases voor het opdoen van algemene taalkundige kennis en het verder afstemmen van dat model op specifieke taken. Pre-training gebruikt een brede, ongestructureerde dataset om taalpatronen te leren, terwijl fine-tuning een specifieker, vaak gelabeld, dataset gebruikt om de prestaties op bepaalde taken te verbeteren.
De combinatie van beide methoden resulteert in krachtige taalmodellen die zowel in staat zijn om complexe taalkundige structuren te begrijpen als om specifieke taken uit te voeren met hoge nauwkeurigheid.
