Оптимизация разработки NLP моделей: дистилляция BERT с помощью Google Gemini

Дистилляция моделей — это мощная техника для создания меньших и более быстрых моделей, которые сохраняют знания больших языковых моделей. Этот учебник сосредоточен на оффлайн-дистилляции моделей на основе ответов, используя Google Gemini в качестве модели-учителя и BERT в качестве модели-ученика. Этот процесс позволяет разработчикам ИИ использовать базовые модели для разработки пользовательских моделей, специфичных для задач, для интеллектуальных приложений.

Первый шаг в процессе дистилляции моделей — это подготовка данных. Labelbox Catalog предлагает комплексное решение для импорта, курирования и фильтрации текстовых данных. Пользователи могут загружать наборы данных, искать по ним с помощью различных фильтров и подготавливать текст для разметки. Этот этап имеет решающее значение для обеспечения высококачественных входных данных для последующих шагов в рабочем процессе.

Model Foundry от Labelbox позволяет пользователям использовать современные модели, такие как Google Gemini, для автоматической разметки. Процесс включает в себя выбор текстовых активов, выбор Gemini в качестве базовой модели и настройку параметров модели. Пользователи могут настраивать подсказку для генерации конкретных меток эмоций для текста. Сгенерированные метки могут быть проверены и экспортированы для дообучения модели-ученика.

С метками, сгенерированными Gemini, следующим шагом является дообучение модели BERT. Этот процесс включает в себя получение истинных меток, обработку текстовых данных и создание обучающих и валидационных наборов данных. Затем модель BERT инициализируется и дообучается с использованием подготовленных данных. Дообученная модель может быть сохранена для будущего использования или сравнения с другими моделями.

Модель Labelbox предлагает различные метрики и инструменты визуализации для оценки производительности дообученной модели BERT. Пользователи могут сравнивать предсказания из различных запусков модели, анализировать матрицы ошибок и проверять точность, полноту и F1-оценки. Платформа также позволяет вручную проверять отдельные предсказания для получения более глубоких инсайтов о производительности модели.

Для масштабирования проектов по дистилляции моделей необходимо учитывать несколько расширенных аспектов. К ним относятся включение обратной связи от пользователей и оценок человеческих экспертов для улучшения качества набора данных, планирование интеграции мультимодальных данных, автоматизация процессов ввода данных и разметки, а также разработка настраиваемых пользовательских интерфейсов для различных модальностей данных. Реализация этих стратегий может помочь в создании более надежных и масштабируемых ИИ-решений.