Fine-tuning LLM na danych firmowych

Ogólne modele LLM są niezwykle zdolne, ale często zawodzą w zadaniach specyficznych dla domeny. Fine-tuning wypełnia tę lukę, dostosowując wstępnie wytrenowany model do Twoich konkretnych danych i przypadków użycia. Oto jak podchodzimy do fine-tuningu dla klientów korporacyjnych.

Kiedy stosować fine-tuning

Fine-tuning nie zawsze jest odpowiedzią. Rozważ go, gdy:

• Prompt engineering osiąga plateau: zoptymalizowałeś prompty, ale dokładność wciąż jest poniżej wymagań.
• Spójny format wyjścia jest kluczowy: model musi niezawodnie produkować ustrukturyzowane dane.
• Słownictwo domeny jest specjalistyczne: terminologia medyczna, prawnicza, finansowa lub techniczna, z którą generyczne modele sobie nie radzą.
• Optymalizacja kosztów: mniejszy, dostrojony model może zastąpić większy, droższy.

Przygotowanie danych

Jakość danych do fine-tuningu determinuje jakość modelu. Nasz proces:

1. Zbierz przykłady: zgromadź 500-5000 wysokojakościowych par wejście-wyjście z Twojej domeny.
2. Oczyść bezwzględnie: usuń duplikaty, napraw formatowanie, zapewnij spójność.
3. Stratyfikuj: upewnij się, że zbiór treningowy obejmuje pełen zakres scenariuszy oczekiwanych w produkcji.
4. Odłóż zbiór testowy: zarezerwuj 15-20% danych do ewaluacji. Nigdy nie trenuj na zbiorze testowym.

Dla zadań instruction-following formatuj dane jako konwersacje z jasnymi promptami systemowymi, zapytaniami użytkownika i idealnymi odpowiedziami asystenta.

Wybór podejścia

Podejście	Potrzebne dane	Koszt obliczeń	Kiedy używać
Prompt Engineering	0 przykładów	Brak	Zawsze zacznij tutaj
Few-Shot Learning	5-20 przykładów	Brak	Prosta klasyfikacja
LoRA / QLoRA	500-2000 przykładów	Niski-Średni	Większość zastosowań korporacyjnych
Pełny Fine-Tuning	5000+ przykładów	Wysoki	Maksymalna personalizacja

Dla większości projektów korporacyjnych zalecamy LoRA (Low-Rank Adaptation). Osiąga 90-95% jakości pełnego fine-tuningu za ułamek kosztu obliczeniowego i czasu treningu.

Pipeline treningowy

Nasz standardowy pipeline fine-tuningu:

1. Wybór modelu bazowego: wybierz najmniejszy model, który dobrze radzi sobie z Twoją klasą zadań.
2. Szukanie hiperparametrów: learning rate, batch size i liczba epok to trzy najbardziej wpływowe parametry.
3. Trening z walidacją: monitoruj loss na zbiorze walidacyjnym, aby wcześnie wykryć overfitting.
4. Wybór checkpointa: wybierz checkpoint z najlepszą metryką walidacyjną, nie ostatni.

Kluczowa lekcja: więcej epok nie zawsze znaczy lepiej. Typowo widzimy optymalne wyniki między 2-5 epokami dla fine-tuningu LoRA.

Ewaluacja

Automatyczne metryki opowiadają tylko część historii:

• Metryki specyficzne dla zadania: accuracy, F1, BLEU lub ROUGE w zależności od zadania.
• Ocena ludzka: eksperci domenowi oceniają 100-200 wyników według rubryk.
• Testy A/B: porównaj dostrojony model z modelem bazowym na rzeczywistych zapytaniach.
• Testy regresji: upewnij się, że model nie utracił zdolności w sąsiednich zadaniach.

Wdrożenie produkcyjne

• Wersjonuj modele: oznaczaj każdy dostrojony model wersją danych treningowych, hiperparametrami i wynikami ewaluacji.
• Stopniowe wdrożenie: kieruj 10% ruchu do nowego modelu, monitoruj, potem zwiększaj.
• Ciągły monitoring: śledź metryki jakości wyników w produkcji. Dryft modelu jest realny.
• Harmonogram re-treningu: planuj kwartalny re-trening w miarę ewolucji danych domeny.

Analiza kosztów

Dla typowego zastosowania korporacyjnego przetwarzającego 10 000 zapytań dziennie:

• Koszt bazowy GPT-4: około 1 500 USD/miesiąc.
• Fine-tuned GPT-4o-mini: około 200 USD/miesiąc przy porównywalnej jakości.
• Fine-tuned open-source (Llama): około 50 USD/miesiąc na własnej infrastrukturze.

Fine-tuning zwraca się w ciągu tygodni dla aplikacji o dużym wolumenie.

Podsumowanie

Fine-tuning to inwestycja w precyzję. Gdy Twój przypadek użycia wymaga spójnej, specyficznej dla domeny wydajności, dobrze dostrojony model zapewnia lepszą dokładność przy niższym koszcie niż promptowanie modelu ogólnego przeznaczenia. Kluczem jest rozpoczęcie od czystych danych, wybór właściwego podejścia i rygorystyczny pomiar.