Prompt, Fine-tune và Training, ai mới là công trình lớn?

1月 20, 2025

Vì tôi yêu văn hóa Việt Nam, nên tôi đã dịch bài viết này sang tiếng Việt. Nếu có bất kỳ chỗ nào sai sót hoặc cần chỉnh sửa, xin vui lòng liên hệ với tôi. Cảm ơn bạn.

Trong thế giới học máy, đặc biệt là Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), "Prompt", "Fine-tune" và "Training" là ba khái niệm thường xuyên xuất hiện. Mặc dù chúng đều liên quan đến việc học và điều chỉnh mô hình, nhưng mục đích, phương pháp và tình huống sử dụng của mỗi khái niệm lại có sự khác biệt rõ ràng. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về sự khác biệt giữa chúng.

Trước tiên, Prompt là một lời nhắc hay câu hỏi mà bạn đưa vào mô hình học máy. Lời nhắc này không thay đổi mô hình mà phụ thuộc vào kiến thức mà mô hình đã học được để tạo ra câu trả lời hoặc thực hiện một nhiệm vụ nào đó. Bạn có thể tưởng tượng nó như một từ khóa hướng dẫn, và mô hình sẽ trả lời dựa trên lời nhắc này. Ví dụ, với một mô hình ngôn ngữ, nếu bạn đưa vào một câu như "Viết một bài về khám phá không gian", mô hình sẽ tạo ra nội dung liên quan đến câu hỏi đó. Phương pháp này không cần phải huấn luyện hay tinh chỉnh mô hình, mà chỉ đơn giản là tận dụng kiến thức mà mô hình đã học để đưa ra dự đoán hoặc tạo ra nội dung.

Tiếp theo là Fine-tune (Tinh chỉnh), là quá trình điều chỉnh một mô hình đã được huấn luyện trước đó, để nó phù hợp hơn với một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể. Lúc này, cấu trúc cơ bản của mô hình và phần lớn kiến thức đã có sẵn, và tinh chỉnh là việc tái huấn luyện mô hình dựa trên một tập dữ liệu nhỏ để mô hình trở nên chính xác hơn trong một lĩnh vực cụ thể. Ví dụ, giả sử bạn có một mô hình ngôn ngữ chung, và bạn muốn nó hoạt động tốt hơn trong lĩnh vực y học, bạn có thể tinh chỉnh mô hình đó bằng cách sử dụng lượng lớn tài liệu y học. Như vậy, mô hình sẽ hiểu và xử lý các vấn đề y học chính xác hơn.

Cuối cùng, Training (Huấn luyện) là quá trình huấn luyện một mô hình từ đầu, cho phép mô hình học từ một lượng lớn dữ liệu và điều chỉnh các tham số bên trong của nó để có thể xử lý một nhiệm vụ cụ thể. Đây là quá trình học cơ bản và căn bản nhất. Đối với một mô hình ngôn ngữ, quá trình huấn luyện có thể liên quan đến một lượng lớn dữ liệu văn bản, từ đó học cấu trúc ngôn ngữ, quy tắc ngữ pháp, kiến thức chung, v.v. Quá trình này thường đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và thời gian, vì mô hình cần phải xử lý một bộ dữ liệu quy mô lớn và mỗi lần điều chỉnh tham số đều ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của mô hình.

Tóm lại, Prompt là sử dụng kiến thức có sẵn trong mô hình để hướng dẫn đầu ra của nó; Fine-tune là điều chỉnh mô hình đã được huấn luyện trước dựa trên một bộ dữ liệu nhỏ để cải thiện hiệu suất trong một lĩnh vực cụ thể; trong khi Training là huấn luyện mô hình từ đầu, cho phép mô hình học và xây dựng một cơ sở kiến thức từ một lượng lớn dữ liệu. Sự khác biệt chủ yếu giữa ba phương pháp này nằm ở phạm vi và độ sâu của việc điều chỉnh.

Dưới đây là một tóm tắt về sự khác biệt của chúng:

Prompt (Lời nhắc)
- Định nghĩa: Sử dụng một "lời nhắc" hoặc "câu hỏi" trên mô hình đã huấn luyện trước để hướng dẫn mô hình tạo ra đầu ra cụ thể.
- Phạm vi: Thường liên quan đến các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (như GPT series), nơi mô hình đã học cấu trúc ngôn ngữ, kiến thức trong giai đoạn huấn luyện trước đó, và người dùng có thể đưa vào một "lời nhắc" để mô hình tạo ra câu trả lời phù hợp.
- Mục đích: Không cần thay đổi cấu trúc bên trong của mô hình, chỉ cần điều chỉnh cách thức đầu vào để có được kết quả mong muốn.
- Ví dụ: Đưa vào một lời nhắc như "Viết một bài về biến đổi khí hậu", mô hình sẽ tạo ra nội dung liên quan đến đề tài đó. Điều này không liên quan đến việc huấn luyện lại mô hình.
Đặc điểm:
- Sử dụng mô hình đã được huấn luyện trước.
- Điều khiển đầu ra của mô hình chỉ thông qua việc thay đổi đầu vào (prompt).
- Không liên quan đến việc điều chỉnh nội bộ của mô hình.

Fine-tune (Tinh chỉnh)
- Định nghĩa: Tinh chỉnh là quá trình tái huấn luyện một mô hình đã được huấn luyện trước đó với một lượng dữ liệu nhỏ để mô hình có thể thích ứng tốt hơn với một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể. Thường là điều chỉnh cho một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực đặc thù.
- Phạm vi: Liên quan đến việc cập nhật các tham số của mô hình đã huấn luyện trước trong một phạm vi nhỏ, thường sử dụng một bộ dữ liệu chuyên biệt nhằm giúp mô hình phù hợp với nhiệm vụ cụ thể.
- Mục đích: Điều chỉnh mô hình với một lượng dữ liệu nhỏ để nó có thể thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như phân tích cảm xúc, nhận diện thực thể có tên, v.v.
- Ví dụ: Bạn có một mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện trước và muốn nó hiểu tốt hơn về các tài liệu y học. Bạn có thể tinh chỉnh mô hình đó bằng cách sử dụng tài liệu y học để mô hình hoạt động tốt hơn trong lĩnh vực này.
Đặc điểm:
- Là sự điều chỉnh nhỏ trên mô hình đã huấn luyện trước.
- Thường yêu cầu dữ liệu đặc thù của lĩnh vực.
- Sau khi tinh chỉnh, mô hình sẽ có hiệu suất tốt hơn trong các nhiệm vụ cụ thể.

Training (Huấn luyện)
- Định nghĩa: Huấn luyện là quá trình bắt đầu từ con số không hoặc từ một mô hình đã huấn luyện một phần, để học từ một lượng dữ liệu lớn và điều chỉnh các tham số bên trong của mô hình. Huấn luyện là quá trình học cơ bản của mô hình, nơi nó học các mẫu từ dữ liệu và sử dụng những mẫu đó để đưa ra dự đoán hoặc tạo ra nội dung.
- Phạm vi: Đây là quá trình cơ bản của học máy, thường liên quan đến việc huấn luyện mô hình trên một bộ dữ liệu lớn qua nhiều vòng để điều chỉnh các tham số của mô hình (như trọng số và độ chệch), giúp nó hoạt động tốt hơn trong một hoặc nhiều nhiệm vụ.
- Mục đích: Làm cho mô hình học toàn diện, hiểu dữ liệu và có thể xử lý các nhiệm vụ khác nhau. Đây là quá trình mô hình học kiến thức.
- Ví dụ: Trong trường hợp mô hình ngôn ngữ, huấn luyện từ đầu sẽ sử dụng một bộ dữ liệu văn bản quy mô lớn (chẳng hạn như trang web, sách, v.v.) để giúp mô hình học cấu trúc ngôn ngữ và kiến thức.
Đặc điểm:
- Bắt đầu huấn luyện từ con số không, hoặc đôi khi từ một mô hình đã được huấn luyện một phần.
- Thường yêu cầu tài nguyên tính toán và dữ liệu lớn.
- Quá trình huấn luyện cần nhiều vòng tối ưu và thời gian dài.

Tóm tắt

Prompt: Không thay đổi mô hình, chỉ điều chỉnh đầu vào để ảnh hưởng đến kết quả đầu ra của mô hình.
Fine-tune: Tinh chỉnh một mô hình đã huấn luyện trước để phù hợp hơn với một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể.
Training: Huấn luyện mô hình từ đầu, giúp mô hình học và xử lý các nhiệm vụ chung hoặc đặc thù.

Kết luận

Lưu ý rằng sau khi chúng ta thiết kế cấu trúc của mô hình, dữ liệu và các đặc trưng cần thiết, mô hình vẫn ở trạng thái trống rỗng. Lúc này, chúng ta cần huấn luyện để mô hình bắt đầu tự động điều chỉnh các tham số bên trong và ghi lại tầm quan trọng của các đặc trưng. Sau quá trình này, chúng ta sẽ có một mô hình đã được huấn luyện (Pre-trained Model), như mô hình BERT. Mô hình này có kiến thức khá rộng, bao gồm các kiến thức chung và cấu trúc ngôn ngữ.

Còn khái niệm Fine-tune được thực hiện dựa trên các mô hình đã huấn luyện sẵn. Vì chúng ta đã có một mô hình như Liuchien/nlp-mt5-base-drcd, mô hình này đã học được rất nhiều kiến thức chung. Tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng dữ liệu từ các lĩnh vực đặc thù để tinh chỉnh mô hình, với mục tiêu làm cho mô hình trở nên chuyên sâu hơn trong các lĩnh vực như y học, pháp lý, v.v. Nhờ đó, mô hình sẽ hiểu và xử lý tốt hơn các vấn đề trong các lĩnh vực này.

Cuối cùng, khi sử dụng Prompt, không chỉ đơn giản là đưa một câu hỏi cho mô hình mà là thiết kế một chuỗi các lời nhắc cẩn thận, bao gồm cả bối cảnh để mô hình có thể suy luận và đưa ra câu trả lời hợp lý nhất. Những lời nhắc này giúp mô hình hiểu được yêu cầu của chúng ta và sử dụng kiến thức đã học trước đó để đưa ra kết quả mong muốn.'

LIUCHIEN的部落格