Tinh Chỉnh Llama 3.2 11B với Q-LoRA cho Câu Hỏi Trích Xuất
Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) đã trở thành công cụ thiết yếu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau. Tuy nhiên, do việc đào tạo rộng rãi của chúng, chúng có thể không xuất sắc trong các ứng dụng cụ thể mà không cần điều chỉnh thêm. Các kỹ thuật tinh chỉnh, chẳng hạn như Q-LoRA, cho phép các nhà nghiên cứu điều chỉnh các mô hình đã được đào tạo trước như Llama 3.2 11B cho các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như câu hỏi trích xuất. Bài viết này phác thảo quy trình tinh chỉnh Llama 3.2 11B sử dụng Q-LoRA trên tập dữ liệu SQuAD v2, trình bày những cải tiến về hiệu suất đạt được thông qua phương pháp này.
LoRA, hay Điều Chỉnh Thấp Hạng, là một kỹ thuật giới thiệu các trọng số mới vào một mô hình hiện có mà không thay đổi các tham số gốc. Bằng cách thêm các trọng số bộ điều chỉnh điều chỉnh đầu ra của một số lớp nhất định, LoRA cho phép các mô hình giữ lại kiến thức đã được đào tạo trước trong khi có được các khả năng mới được điều chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể. Trong thí nghiệm này, trọng tâm là tinh chỉnh Llama 3.2 11B cho câu hỏi trích xuất, nhằm mục đích trích xuất các đoạn văn bản chính xác trả lời trực tiếp các truy vấn của người dùng, thay vì tóm tắt hoặc diễn đạt lại nội dung. Thí nghiệm được thực hiện trên nền tảng Google Colab sử dụng GPU A100, với thư viện Hugging Face Transformers hỗ trợ việc triển khai.
Kết quả của quá trình tinh chỉnh rất hứa hẹn, cho thấy sự cải thiện đáng kể trong hiệu suất của mô hình trên tập xác thực. Điểm BERT cải thiện từ 0.6469 lên 0.7505, trong khi điểm khớp chính xác tăng từ 0.116 lên 0.418. Những cải tiến này cho thấy kỹ thuật Q-LoRA thích ứng hiệu quả mô hình Llama 3.2 11B cho các nhiệm vụ câu hỏi trích xuất. Bài viết này phục vụ như một hướng dẫn cho các nhà nghiên cứu muốn áp dụng các phương pháp tương tự cho các mô hình và nhiệm vụ khác, nhấn mạnh tiềm năng của việc tinh chỉnh trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.