PEFT: التقنية الثورية التي تحقق أداء الضبط الدقيق الكامل بتدريب 0.2% فقط من المعاملات
⏱️ الوقت المقدر للقراءة: 14 دقيقة
الملخص PEFT (الضبط الدقيق الفعال للمعاملات) هو مكتبة الضبط الدقيق الفعال للمعاملات من 🤗Hugging Face. من خلال تقنيات مثل LoRA وAdaLoRA وIA3، يحقق أداءً معادلاً للضبط الدقيق الكامل مع تدريب 0.2% فقط من إجمالي المعاملات. مع أكثر من 18,000 نجمة على GitHub، أصبح الحل المعياري في الصناعة لمعالجة قيود الذاكرة.
ما هو PEFT؟
PEFT (الضبط الدقيق الفعال للمعاملات) يمثل تقنية مبتكرة تكيف بكفاءة النماذج الكبيرة المدربة مسبقاً مع مهام مختلفة بتدريب مجموعة فرعية صغيرة جداً من المعاملات فقط. مع أكثر من 18,000 نجمة على GitHub، أصبح منهجية الضبط الدقيق الأبرز في صناعة الذكاء الاصطناعي.
المفاهيم الأساسية
تدريب المعاملات الأدنى: يحدث فقط 0.1-1% من النموذج بأكمله الحفاظ على الأداء: يحقق أداءً معادلاً أو متفوقاً مقارنة بالضبط الدقيق الكامل كفاءة الذاكرة: يقلل استخدام ذاكرة GPU بأكثر من 80% توفير مساحة التخزين: يضغط أحجام نقاط التفتيش من GB إلى MB دعم المهام المتعددة: يدير محولات متعددة بنموذج واحد
لماذا يجب عليك استخدام PEFT؟
ثورة الذاكرة
مقارنة الاستخدام الفعلي للذاكرة على GPU A100 80GB:
غالباً ما تواجه نهج الضبط الدقيق الكامل التقليدية قيود الذاكرة عند العمل مع النماذج الكبيرة. تقلل تقنيات PEFT بشكل كبير من متطلبات الذاكرة مع الحفاظ على فعالية التدريب. بالنسبة لنماذج T0-3B، ينخفض استخدام الذاكرة من 47.14GB إلى 14.4GB فقط مع PEFT-LoRA، وأكثر إلى 9.8GB عند الدمج مع DeepSpeed. النماذج الأكبر مثل MT0-XXL (12B معامل) التي قد تسبب أخطاء نفاد الذاكرة مع الضبط الدقيق الكامل يمكن تدريبها بنجاح باستخدام 56GB مع PEFT-LoRA أو 22GB مع تكامل DeepSpeed.
مقارنة الأداء
تُظهر النتائج من مهام تصنيف شكاوى تويتر فعالية نهج PEFT. بينما يصل الأداء البشري الأساسي إلى دقة 0.897، يحقق الضبط الدقيق الكامل لـ Flan-T5 دقة 0.892 مع حجم نقطة تفتيش 11GB. بشكل ملحوظ، يحقق LoRA T0-3B دقة 0.863 مع نقطة تفتيش 19MB فقط، مما يُظهر الكفاءة الرائعة للطرق الفعالة للمعاملات.
حالات الاعتماد في العالم الحقيقي
استخدام PEFT في المؤسسات الكبرى:
اعتمدت الشركات التقنية الرائدة تقنيات PEFT عبر مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. تستخدم OpenAI متغيرات LoRA لتدريب GPT-4 المخصص، وتطبق Google هذه الطرق لتكييف نماذج PaLM وGemini للمجالات، وتستخدم Meta PEFT لضبط تعليمات سلسلة Llama 2، وتدمج Microsoft هذه التقنيات في خدمات النماذج المخصصة Azure OpenAI، وتستخدمها Stability AI لتخصيص Stable Diffusion.
التثبيت والبداية السريعة
التثبيت
pip install peft
بداية سريعة في 30 ثانية
يوفر الإطار واجهة بسيطة بشكل لا يصدق للبدء مع الضبط الدقيق الفعال للمعاملات. تحميل نموذج وتطبيق تقنيات PEFT يتطلب تغييرات كود قليلة مع تقديم تحسينات كفاءة كبيرة.
تحميل نموذج الاستنتاج
تحميل نماذج PEFT المدربة للاستنتاج يتبع عملية مباشرة تحافظ على التوافق مع سير العمل الحالية مع توفير فوائد الاستخدام الفعال للمعاملات.
دليل شامل لمنهجيات PEFT الرئيسية
LoRA (التكيف منخفض الرتبة)
LoRA يمثل طريقة PEFT الأكثر استخداماً، والتي تجمد الأوزان الموجودة وتضيف مصفوفات منخفضة الأبعاد لتحقيق التكيف الفعال.
المبادئ الرياضية
يتضمن المفهوم الأساسي تحليل تحديثات الأوزان إلى مصفوفات منخفضة الرتبة. لمصفوفة وزن موجودة W، يصبح الوزن الجديد W_new = W + BA، حيث W يمثل الأوزان الأصلية المجمدة، وB هي مصفوفة r×d، وA هي مصفوفة k×r، وr يمثل الرتبة (عادة 8-64).
التنفيذ العملي
يتضمن تنفيذ LoRA تحميل النموذج المستهدف وتكوين إعدادات LoRA بما في ذلك تحديد الرتبة ومعاملات التحجيم واختيار الوحدات المستهدفة ومعدلات الإسقاط ومعالجة التحيز. النموذج الناتج يتطلب معاملات قابلة للتدريب أقل بكثير مع الحفاظ على قدرات النموذج الأصلي.
إرشادات المعاملات الفائقة
يدعم الإطار كلاً من التكوينات المحافظة للتدريب المستقر والفعال للذاكرة مع رتب أقل والتكوينات العدوانية لأداء أعلى مع معاملات متزايدة. تستخدم الإعدادات المحافظة عادة رتبة 8 مع ألفا 16 وإسقاط 0.1، بينما تستخدم التكوينات العدوانية رتبة 64 مع ألفا 128 ومعدلات إسقاط مقللة.
AdaLoRA (LoRA التكيفي)
AdaLoRA يمثل طريقة LoRA محسنة تعدل الرتب ديناميكياً بناءً على درجات الأهمية، مما يوفر قدرات تكيف أكثر تطوراً.
الابتكار الأساسي
يستخدم النهج التكيفي رتب مختلفة لكل وحدة محول بناءً على تسجيل الأهمية من خلال حسابات قائمة على SVD وتقليم القيم المفردة الأقل أهمية. يمكّن هذا التعديل الديناميكي من استخدام أكثر كفاءة للمعاملات عبر مكونات النموذج المختلفة.
تفاصيل التنفيذ
يتضمن تكوين AdaLoRA تعيين الرتب الأولية والرتب المستهدفة ومعاملات المتوسط المتحرك الأسي وخطوات الإحماء وخطوات إكمال التقليم وفترات التحديث ومعاملات LoRA القياسية. تحسن الآلية التكيفية تلقائياً تخصيص الرتبة طوال عملية التدريب.
IA3 (المحول المحقون بتثبيط وتضخيم التفعيلات الداخلية)
IA3 يتخذ نهجاً مختلفاً بتحجيم التفعيلات الموجودة بدلاً من إضافة مصفوفات وزن جديدة، مما ينتج عنه تكيف أكثر كفاءة للمعاملات.
الخصائص الرئيسية
لا تتطلب الطريقة مصفوفات وزن إضافية، بدلاً من ذلك تطبق التحجيم على تفعيلات المفاتيح والقيم والتغذية الأمامية. يستخدم هذا النهج معاملات قليلة جداً مقارنة بـ LoRA مع الحفاظ على قدرات التكيف الفعالة.
التطبيق العملي
يركز تنفيذ IA3 على الوحدات المستهدفة للمفاتيح والقيم ومكونات التغذية الأمامية، مع تحديد وحدات التغذية الأمامية بشكل منفصل. عدد المعاملات الناتج عادة أصغر بـ 10 مرات من LoRA مع تحقيق أداء مماثل.
ضبط المطالبات
ضبط المطالبات يضيف مطالبات ناعمة قابلة للتعلم إلى المدخلات، مما يمثل نهجاً آخر فعالاً للمعاملات لتكيف النموذج.
استراتيجية التنفيذ
تتضمن الطريقة إضافة رموز افتراضية قابلة للتعلم إلى مدخلات النموذج، مع خيارات التهيئة بما في ذلك التهيئة القائمة على النص والتهيئة العشوائية. يمكن تخصيص عدد الرموز الافتراضية ونص التهيئة بناءً على المتطلبات المحددة.
P-Tuning v2
P-Tuning v2 يوسع ضبط المطالبات بإضافة مطالبات قابلة للتعلم إلى جميع الطبقات بدلاً من طبقة الإدخال فقط، مما يوفر قدرات تكيف أكثر شمولية.
حالات الاستخدام المتقدمة والتحليل المتعمق
دراسة حالة 1: نموذج محادثة بنمط ChatGPT
بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي المحادثة يتطلب اعتباراً دقيقاً لهندسة النموذج وبيانات التدريب وتقنيات التحسين. تمكّن طرق PEFT من التطوير الفعال لنماذج محادثة عالية الجودة من خلال التكيف الفعال للمعاملات للنماذج الأساسية الكبيرة.
تتضمن عملية التنفيذ تحميل النماذج اللغوية الكبيرة مع التكميم لكفاءة الذاكرة وتكوين إعدادات LoRA للمهام المحادثة وتحضير مجموعات بيانات الحوار مع التنسيق المناسب وإعداد حجج التدريب المحسنة لتطوير الذكاء الاصطناعي المحادثي.
دراسة حالة 2: تخصيص Stable Diffusion
تستفيد نماذج توليد المحتوى البصري بشكل كبير من تقنيات PEFT، مما يمكّن التخصيص لأنماط فنية محددة أو مجالات محتوى دون الحاجة لإعادة تدريب النموذج بالكامل.
تتضمن عملية التخصيص تحميل خطوط أنابيب Stable Diffusion وتطبيق LoRA على مكونات UNet مع إعدادات رتبة مناسبة لنماذج الانتشار وتكوين الوحدات المستهدفة المحددة لآليات الانتباه في هندسة الانتشار.
دراسة حالة 3: نموذج ترجمة متعدد اللغات
تتطلب أنظمة الترجمة توازناً دقيقاً بين التكيفات الخاصة باللغة وقدرات النقل عبر اللغات. تمكّن تقنيات PEFT من التطوير الفعال لنماذج ترجمة متخصصة.
تتضمن عملية التطوير تحميل نماذج التسلسل إلى التسلسل وتكوين LoRA لمكونات خاصة بالترجمة وتحضير مجموعات بيانات متعددة اللغات مع التنسيق المناسب وتنفيذ دوال الترجمة مع معاملات استنتاج محسنة.
التكامل مع التقنيات المتقدمة
تكامل TRL
يمكّن التكامل مع TRL (التعلم التعزيزي للمحولات) من نهج تدريب متطورة تجمع بين كفاءة المعاملات وتقنيات التحسين المتقدمة. يدعم هذا التكامل تحسين التفضيل المباشر (DPO) مع طرق PEFT، مما يمكّن التدريب الفعال للنماذج المتوافقة مع التفضيلات البشرية.
تكامل التكميم
دمج PEFT مع تقنيات التكميم يوفر تحسينات كفاءة أكبر. يدعم التكامل التكميم 4-بت مع تكوينات متخصصة، مما يمكّن تدريب النماذج الكبيرة على أجهزة المستهلك مع الحفاظ على معايير الأداء.
تكامل Accelerate
قدرات التدريب الموزع من خلال تكامل Accelerate تمكّن من توسيع طرق PEFT عبر وحدات معالجة رسوميات وعقد متعددة. يوفر التكامل التعامل التلقائي مع إعداد التدريب الموزع وتحضير النموذج والمحسن وحلقات التدريب الموزع مع مزامنة التدرج.
استراتيجيات الاستخدام المتقدمة
إدارة المحولات المتعددة
يدعم الإطار قدرات إدارة محولات متطورة تمكّن التبديل بين تكيفات مختلفة خاصة بالمهام وتحميل محولات متعددة لقدرات مختلفة وإنشاء مجموعات مرجحة من المحولات للتطبيقات المتخصصة.
دمج المحولات
يمكن دمج محولات LoRA المدربة في النماذج الأصلية لكفاءة النشر، مما يلغي الحاجة لتحميل محول منفصل أثناء الاستنتاج مع الحفاظ على فوائد التدريب الفعال للمعاملات.
زيادة الرتبة التدريجية
تتضمن استراتيجيات التدريب المتقدمة البدء برتب أصغر وزيادة التعقيد تدريجياً من خلال تكوينات موسعة ونهج تدريب متعدد المراحل توازن بين متطلبات الكفاءة والأداء.
إرشادات تحسين الأداء
تحسين الذاكرة
تتضمن الإدارة الفعالة للذاكرة استخدام نقاط تفتيش التدرج لتوفير الذاكرة وتكوين أحجام دفعات مناسبة مع تراكم التدرج وتمكين التدريب بدقة مختلطة واستخدام محسنات فعالة للذاكرة.
تحسين المعاملات الفائقة
يتطلب التحسين الخاص بالمهمة تكوينات مختلفة لتطبيقات متنوعة. تستفيد مهام تصنيف النص من مجموعات رتبة وألفا محددة، وتوليد النص يتطلب إعدادات معاملات مختلفة، ومهام الترجمة تحتاج تكوينات متخصصة، وتطبيقات التلخيص لها معاملاتها المثلى.
دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها
المشاكل الشائعة والحلول
مشاكل التقارب
عندما تفشل النماذج في التقارب بفعالية، تتضمن الحلول زيادة الرتبة ومعدلات التعلم وتعديل معاملات ألفا وتقليل معدلات الإسقاط وتعديل جداول معدل التعلم لديناميكيات تحسين أفضل.
مشاكل الإفراط في التدريب
معالجة الإفراط في التدريب تتطلب تقليل الرتب وزيادة معدلات الإسقاط وإضافة تراجع الوزن وتنفيذ تقنيات تنظيم مناسبة للحفاظ على قدرات التعميم.
قيود الذاكرة
يمكن معالجة قيود الذاكرة من خلال أحجام دفعات أصغر مع تراكم التدرج وتفعيل نقاط تفتيش التدرج ومحسنات فعالة للذاكرة وتكوين دقيق لمعاملات التدريب.
الاتجاهات الحديثة وخارطة الطريق
التحديثات الرئيسية لعام 2025
يستمر المجال في التطور مع ابتكارات تتضمن QA-LoRA لتدريب LoRA الواعي بالتكميم وMoRA (خليط تكيف الرتبة) لتخصيص الرتبة الديناميكي وDoRA (تكيف منخفض الرتبة مُحلل الوزن) لتحليل محسن وDelta-LoRA للتكيف التفاضلي وVera (تكيف المصفوفة العشوائية القائم على المتجهات) للنهج البديلة.
تقنيات PEFT من الجيل التالي
تتضمن التقنيات الناشئة تنفيذات DoRA (LoRA مُحلل الوزن) التي توفر قدرات تحليل محسنة وكفاءة تكيف محسنة من خلال صيغ رياضية جديدة.
أمثلة مشاريع عملية
المشروع 1: نموذج توليد الكود
تطوير قدرات توليد كود متخصصة يتضمن تحميل نماذج CodeLlama مع التكميم وتكوين إعدادات LoRA خاصة بالكود مع رتب أعلى للتفكير المعقد وتنفيذ دوال التوليد المحسنة لمهام البرمجة.
المشروع 2: وصف الصور متعدد الوسائط
تطبيقات الرؤية واللغة تتطلب اعتباراً دقيقاً للتكيفات الخاصة بالوسائط. يتضمن التنفيذ تحميل النماذج متعددة الوسائط وتطبيق LoRA على مكونات فك تشفير النص مع الحفاظ على قدرات مُشفر الرؤية وتكوين دوال التوليد لمهام الصورة-النص.
المجتمع والموارد
الموارد الرسمية
يوفر نظام PEFT البيئي وثائق شاملة ومستودعات GitHub مع أمثلة واسعة وموارد منظمة Hugging Face للتعاون المجتمعي ومشاركة المعرفة.
مواد التعلم
تتضمن الموارد التعليمية أمثلة رسمية تغطي حالات استخدام مختلفة ومجموعات دفاتر للتعلم العملي ومجموعات محولات مدربة مسبقاً للاستخدام الفوري.
الأوراق البحثية
يتضمن البحث الأساسي أوراقاً أساسية حول منهجية LoRA ونهج AdaLoRA التكيفية وتقنيات تحجيم التفعيل IA3 وطرق ضبط المطالبات الفعالة للمعاملات.
الخلاصة
يمثل PEFT أكثر تقنيات الضبط الدقيق ابتكاراً في صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية. بتدريب مجموعة فرعية صغيرة جداً من المعاملات فقط، يحقق أداءً معادلاً للضبط الدقيق الكامل مع توفير توفيرات ثورية في الذاكرة ومساحة التخزين.
خاصة في البيئات المحدودة الموارد لوحدة معالجة الرسوميات، يمكّن PEFT من الاستخدام الفعال للنماذج الكبيرة المتطورة، مما يساهم بشكل كبير في دمقرطة الذكاء الاصطناعي. يوفر الإطار منهجيات مختلفة بما في ذلك LoRA وAdaLoRA وIA3، مما يسمح باختيار الحلول المثلى لكل حالة.
مع الشركات الكبرى بما في ذلك OpenAI وGoogle وMeta التي تعتمد بالفعل تقنيات PEFT بنشاط، فإنه يمثل تقنية أساسية ضرورية لأي شخص مهتم بتطوير أو بحث النماذج اللغوية الكبيرة.
إذا كان هذا الدليل مفيداً، يرجى إعطاء PEFT GitHub نجمة ⭐!