LLaMA-Factory ได้กลายเป็นแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยให้การสนับสนุนโมเดลต่างๆ กว่า 100 ตัวผ่านทั้งอินเทอร์เฟซแบบ command-line และเว็บ แพลตฟอร์มนี้ตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นในชุมชน AI สำหรับเครื่องมือปรับแต่งที่เข้าถึงได้ง่าย ซึ่งสามารถทำงานได้กับการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย ตั้งแต่ GPU สำหรับผู้บริโภคไปจนถึงระบบระดับองค์กร
โมเดลที่รองรับที่น่าสนใจ
| ตระกูลโมเดล | ขนาดที่มีให้บริการ | เทมเพลต |
|---|---|---|
| LLaMA/LLaMA-2 | 7B/13B/33B/70B | default |
| ChatGLM series | 6B | chatglm |
| Qwen/Qwen2 | 7B/72B | default |
| Mixtral | 8x7B (47B), 8x22B (141B) | mixtral |
| DeepSeek | 7B/67B | deepseek |
| Baichuan | 7B/13B | baichuan |
ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์และการพิจารณาขนาดโมเดล
ข้อกำหนดฮาร์ดแวร์ของแพลตฟอร์มแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับความแม่นยำและขนาดโมเดลที่ใช้ สำหรับการ์ดระดับผู้บริโภคอย่าง RTX 3090/4090 ผู้ใช้สามารถปรับแต่งโมเดลได้สูงสุด 13B พารามิเตอร์โดยใช้ความแม่นยำ 8-bit ในขณะที่ลดลงเหลือ 7B สำหรับ 16-bit และ 2B สำหรับ 32-bit ผู้ใช้องค์กรที่มีระบบ Tesla A100/H100 สามารถจัดการโมเดลที่ใหญ่กว่ามาก โดยรองรับได้สูงสุด 65B พารามิเตอร์ในโหมด 8-bit
การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นว่างานปรับแต่งที่จริงจังมักต้องการการลงทุนฮาร์ดแวร์อย่างมาก ดังที่ผู้ปฏิบัติงานคนหนึ่งกล่าวไว้ว่า การได้ผลลัพธ์ที่ดีมักต้องการการตั้งค่าระดับสูงอย่างการกำหนดค่า 8xH200 อย่างไรก็ตาม สำหรับผู้ใช้ที่บ้าน โมเดลขนาดเล็กอย่าง Gemma3 270M หรือ Qwen3 1.6B ยังคงเป็นตัวเลือกที่เป็นไปได้ แม้ว่าผู้ใช้จะต้องคำนึงถึงความต้องการหน่วยความจำของชุดข้อมูลควบคู่ไปกับการจัดเก็บโมเดลและ key-value cache
ความต้องการฮาร์ดแวร์ตามประเภท GPU
| อุปกรณ์ | 8-bit | 16-bit | 32-bit |
|---|---|---|---|
| RTX 3090/4090 | 13B | 7B | 2B |
| Tesla A100/H100 | 65B | 33B | 13B |
| Quadro RTX 6000/8000 | 45B | 20B | 7B |
| Quadro RTX 5000 | 15B | 7B | 2B |
| Quadro RTX 4000 | 8B | 3B | 1B |
แนวทางการฝึกอบรมและการประยุกต์ใช้เฉพาะทาง
LLaMA-Factory รองรับวิธีการฝึกอบรมหลายแบบ รวมถึงการปรับแต่งแบบเต็ม การฝึกล่วงหน้า การปรับแต่งคำสั่งแบบมีการดูแล การสร้างแบบจำลองรางวัล และเทคนิคการเรียนรู้เสริมแรงอย่าง PPO และ DPO แพลตฟอร์มยังรวมอัลกอริทึมขั้นสูงอย่าง QLoRA, AdpLoRA และ Mixture of Experts LoRA (MoLoRA) สำหรับการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพด้านหน่วยความจำ
ชุมชนเน้นย้ำว่างานเฉพาะทางที่แคบมักให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการปรับแต่งแบบทั่วไป การแปลงข้อความเป็น SQL และงานภาษาที่มุ่งเน้นคล้ายกันสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมด้วยโมเดลขนาดเล็กอย่าง LLaMA 8B หรือ Phi-4 14B แม้เมื่อทำงานบนการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่เรียบง่ายกว่าอย่างระบบ 8xA100
วิธีการฝึกอบรมที่รองรับ
- แนวทางการปรับแต่ง: Full-tuning, Pre-training, Instruction-tuning, Reward-modeling
- อัลกอริทึมขั้นสูง: QLoRA, AdpLoRA, Agent Tuning, RoPE, Mixture of Experts LoRA (MoLoRA)
- เทคนิค RL: PPO (Proximal Policy Optimization), DPO (Direct Preference Optimization)
- ฟีเจอร์เฉพาะทาง: การสนทนาหลายรอบ การทำความเข้าใจภาพ การระบุตำแหน่งภาพ การจดจำวิดีโอ การทำความเข้าใจเสียง
การจัดการชุดข้อมูลและการแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพ
แม้ว่า LLaMA-Factory จะทำให้ด้านเทคนิคของการฝึกอบรมโมเดลง่ายขึ้น แต่สมาชิกชุมชนชี้ให้เห็นว่างานที่ท้าทายที่สุดยังคงอยู่ที่การจัดการชุดข้อมูลและการกำหนดฟังก์ชันวัตถุประสงค์สำหรับการเรียนรู้เสริมแรง คุณภาพของข้อมูลฝึกอบรมมักจะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จมากกว่าความสามารถของแพลตฟอร์มพื้นฐาน
นอกจากนี้ยังมีการอภิปรายที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับผลกระทบในทางปฏิบัติของการเลือกขนาดโมเดล โมเดลขนาดเล็กที่ปรับแต่งแล้วมีข้อได้เปรียบอย่างมากในสถานการณ์การนำไปใช้ รวมถึงเวลาการอนุมานที่เร็วขึ้นและความสามารถในการทำงานบน GPU เดียวด้วยการลดขนาดหลังการฝึกอบรม สิ่งนี้ตอบสนองความผิดหวังทั่วไปกับโมเดลขนาดใหญ่ที่อาจใช้เวลา 20+ วินาทีในการสร้างการตอบสนอง
บทสรุป
LLaMA-Factory แสดงถึงก้าวสำคัญสู่การทำให้การปรับแต่งโมเดลภาษาเป็นประชาธิปไตย แม้ว่าความสำเร็จยังคงต้องการการพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ คุณภาพชุดข้อมูล และข้อกำหนดการใช้งานเฉพาะ การสนับสนุนโมเดลที่กว้างขวางและแนวทางการฝึกอบรมที่ยืดหยุ่นของแพลตฟอร์มทำให้มีคุณค่าเป็นพิเศษสำหรับองค์กรและนักวิจัยที่ต้องการสร้างระบบ AI เฉพาะทางโดยไม่ต้องมีงานพัฒนาแบบกำหนดเองอย่างกว้างขวาง
อ้างอิง: Llama-Factory