Fine tuning nell’intelligenza artificiale

Più precisamente si dovrebbe parlare di fine-tuning di un modello, perché è sempre da quello che si parte per ottenere un modello più specializzato. Il termine fine-tuning può essere tradotto in italiano come messa a punto, regolazione, ritocco. Prima dell’applicazione nell’intelligenza artificiale ne avevo già sentito parlare nell’ambito dei motori o semplicemente nella sintonizzazione dei canali TV, ricevo il canale ma lo devo sintonizzare più finemente, più specificatamente perché si veda meglio.

Fine-tuning nei modelli di intelligenza artificiale

Il fine-tuning è un processo cruciale nell’ambito dell’apprendimento automatico che permette di adattare un modello pre-addestrato su un vasto insieme di dati a un compito specifico o a un settore particolare (dominio). Immaginiamo di avere un modello linguistico addestrato su un’enorme quantità di testo, questo modello ha già una comprensione generale del linguaggio, ma potrebbe non essere particolarmente bravo a rispondere a domande specifiche su un argomento ristretto, come la legge, la medicina o la finanza. Il processo di fine-tuning permette di specializzare questo modello, rendendolo un esperto nel settore di nostro interesse.

Perché il fine tuning è importante?

Fare il fine-tuning permette di adattare i modelli alle esigenze specifiche di un’applicazione, di un settore o di un dominio, rispetto all’addestramento da zero, il fine-tuning richiede meno dati e meno tempo di calcolo, quindi costi ridotti e meno energia impiegata, ottenendo spesso prestazioni migliori sui compiti specifici per cui sono stati addestrati.

Come funziona il fine-tuning?

Il fine tuning è una tecnica potente che permette di adattare modelli pre-addestrati a compiti specifici.

Il fine tuning è un processo iterativo che prevede le seguenti fasi:

1. Scelta del modello di base: Si parte da un modello pre-addestrato su un insieme di dati molto ampio.
2. Preparazione dei dati: Si crea un insieme di dati (dataset) più piccolo, altamente pertinente al compito specifico che si vuole svolgere. Questo dataset deve essere etichettato o annotato in modo da fornire al modello le informazioni necessarie per apprendere il nuovo compito.
3. Addestramento: Il modello pre-addestrato scelto viene ulteriormente addestrato sui nuovi dati, aggiornando i suoi parametri in modo da minimizzare l’errore sulle nuove etichette.
4. Valutazione: Le prestazioni del modello vengono valutate su un insieme di dati di test.
5. Regolazione (opzionale): Se le prestazioni non sono soddisfacenti, si possono modificare i parametri dell’algoritmo di apprendimento o raccogliere nuovi dati.

Al termine di queste fasi, si ottiene un modello specializzato, in grado di svolgere il compito specifico per cui è stato addestrato con una precisione maggiore rispetto al modello di base. Il fine-tuning è un processo di adattamento di un modello pre-addestrato a un compito specifico, che permette di ottenere modelli più performanti e personalizzati.

Aspetti da considerare nel processo di fine tuning

Non sempre il modello specializzato ottenuto con il processo di fine-tuning si comporta meglio del modello di base per il compito specifico e questo può dipendere da una serie di fattori:

 La qualità del dataset di fine-tuning è fondamentale. Dati errati o poco rappresentativi possono portare a modelli con prestazioni scadenti.

L’overfitting è un fenomeno comune nel machine learning che si verifica quando un modello diventa troppo specializzato e si adatta troppo strettamente ai dati di addestramento. Questo porta il modello a diventare estremamente preciso sui dati di addestramento, ma a perdere la capacità di generalizzare su nuovi dati e di fare previsioni accurate su dati che non ha mai visto prima.

L’underfitting è un altro problema comune nell’apprendimento automatico, ma l’opposto dell’overfitting. Se nell’overfitting il modello impara troppo bene i dati di addestramento, catturando anche il rumore, nell’underfitting il modello non riesce a catturare le caratteristiche fondamentali dei dati. In altre parole, il modello è troppo semplice per rappresentare la complessità del problema.

Il fine-tuning richiede (come ogni addestramento di un modello) molte risorse computazionali, specialmente per modelli di grandi dimensioni e insiemi di dati molto estesi.

Bisogna sempre tenere in considerazione gli aspetti legati alla privacy, se i dati di fine-tuning contengono informazioni sensibili, è necessario adottare misure di sicurezza adeguate.

Il Processo di Verifica

Una volta completato il fine-tuning, è fondamentale verificare le prestazioni del modello sul nuovo compito. Questo processo è noto come validazione o valutazione.

Per il processo di validazione sono necessari altri due insiemi di dati oltre ai dati utilizzati per l’addestramento.

• Set di convalida: Durante l’addestramento, una parte dei dati viene tenuta da parte e non viene utilizzata per addestrare il modello. Questo insieme di dati, chiamato set di convalida, viene utilizzato per monitorare le prestazioni del modello durante l’addestramento e per regolare i parametri dell’algoritmo di apprendimento, come il tasso di apprendimento o il numero di epoche.
• Set di test: Una volta terminato l’addestramento, il modello viene valutato su un insieme di dati completamente indipendente, chiamato set di test. Le prestazioni del modello sul set di test forniscono una stima più accurata delle sue prestazioni su dati mai visti prima.

Le metriche utilizzate per valutare le prestazioni di un modello dipendono dal tipo di compito o di problema che il modello è stato addestrato a risolvere ed è importante notare che nessuna metrica è perfetta e che la scelta della metrica migliore dipende dal contesto.