Fine-Tuning do Modelo Mistral com LoRA

Adaptação do Modelo Mistral para Ciências Atuariais com LoRA

Para adaptar o modelo Mistral ao conteúdo específico dos livros sobre Ciências Atuariais, você pode seguir o fluxo abaixo usando Python. Vamos usar a técnica LoRA para realizar o fine-tuning de forma eficiente e sem re-treinar todo o modelo.

Passo a Passo

1. Instale as Bibliotecas Necessárias

Primeiramente, vamos garantir que você tem o ambiente de desenvolvimento configurado. Para usar LoRA e Mistral, você pode utilizar bibliotecas como transformers (da Hugging Face) e peft (Parameter Efficient Fine-Tuning), que facilita a implementação do LoRA.

pip install torch transformers peft

        

2. Prepare o Conjunto de Dados

Se você possui um único arquivo file.txt contendo todo o conteúdo, será necessário dividir o texto em exemplos menores para o treinamento. Estes exemplos podem ser frases ou parágrafos, dependendo do tamanho do conteúdo e da tarefa.

from transformers import TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling



def prepare_dataset(file_path):

    dataset = TextDataset(

        tokenizer=tokenizer,

        file_path=file_path,

        block_size=128  # Tamanho do bloco de texto para cada exemplo

    )

    return dataset

        

3. Carregar o Modelo Base Mistral e o Tokenizer

Carregue o modelo Mistral e o tokenizador correspondente.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM



model_name = "mistral-7B"  # ou outro modelo Mistral específico

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

        

4. Configurar o LoRA com PEFT

Vamos configurar o LoRA para ajustar apenas as camadas necessárias do modelo. Esse método introduz camadas adicionais que capturam informações específicas dos livros sobre Ciências Atuariais.

from peft import LoraConfig, get_peft_model



# Configuração LoRA

lora_config = LoraConfig(

    r=8,  # Rank da decomposição

    lora_alpha=16,  # Taxa de aprendizado efetiva

    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # Foco nas camadas de atenção

    lora_dropout=0.1

)



model = get_peft_model(model, lora_config)

        

5. Configurar o DataLoader

Prepare o DataLoader com o conjunto de dados dividido, o que permitirá o treinamento em batches (lotes), e facilite o processo de pré-treinamento.

from torch.utils.data import DataLoader

from transformers import DataCollatorForLanguageModeling



dataset = prepare_dataset("file.txt")

data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False)

train_dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, collate_fn=data_collator)

        

6. Configurar o Treinamento

Configure o treinamento do modelo. Aqui, vamos definir a quantidade de épocas, a taxa de aprendizado e o otimizador. Em setups de ajuste fino, pode-se usar menos épocas, uma vez que o modelo já tem uma base sólida.

from transformers import Trainer, TrainingArguments



training_args = TrainingArguments(

    output_dir="./mistral_lora_actuarial",  # Diretório de saída para os pesos ajustados

    overwrite_output_dir=True,

    num_train_epochs=3,  # Número de épocas

    per_device_train_batch_size=4,

    save_steps=10_000,

    save_total_limit=2,

    logging_dir="./logs",

    learning_rate=2e-4  # Taxa de aprendizado adequada para LoRA

)



trainer = Trainer(

    model=model,

    args=training_args,

    data_collator=data_collator,

    train_dataset=dataset,

)

        

7. Treinar o Modelo

Com tudo configurado, execute o treinamento. Esse processo irá ajustar as camadas LoRA de acordo com o conteúdo de Ciências Atuariais dos livros.

trainer.train()

        

8. Salvar o Modelo Treinado

Após o treinamento, salve o modelo para que ele possa ser carregado e usado em inferências futuras.

model.save_pretrained("./mistral_lora_actuarial")

tokenizer.save_pretrained("./mistral_lora_actuarial")

        

9. Testar o Modelo Ajustado

Agora, carregue o modelo ajustado e faça alguns testes com ele para verificar como ele se comporta com perguntas ou prompts sobre Ciências Atuariais.

from transformers import pipeline



model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./mistral_lora_actuarial")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./mistral_lora_actuarial")



nlp_pipeline = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)



# Teste

prompt = "Explique o conceito de probabilidade em Ciências Atuariais"

print(nlp_pipeline(prompt, max_length=100))

        

Espero que tenham gostado!

Este método com LoRA é uma solução eficiente para adaptar o Mistral a um domínio específico sem precisar treinar o modelo do zero. A técnica é vantajosa por economizar memória e poder computacional, e torna-se especialmente útil quando você quer atualizar um modelo grande para áreas de conhecimento especializadas como Ciências Atuariais.