Fine-Tuning Qwen2.5B für Reasoning: Ein kosteneffizienter Ansatz

In der Welt der KI und maschinellen Lernens ist das Fine-Tuning von Modellen für spezifische Aufgaben von entscheidender Bedeutung. Der Qwen2.5B ist ein solches Modell, das nun für Reasoning-Aufgaben optimiert wurde. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf den Prozess des Fine-Tunings des Qwen2.5B-Modells mithilfe einer kosteneffizienten SFT + GRPO-Pipeline, die von DeepSeek R1 inspiriert wurde und für AWS optimiert ist.

Einführung in das Fine-Tuning

Das Fine-Tuning von Sprachmodellen ist ein Prozess, bei dem ein vortrainiertes Modell an spezifische Anforderungen angepasst wird. Dies geschieht durch die Verwendung von Daten, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind. Im Fall des Qwen2.5B-Modells wird eine Kombination aus Supervised Fine-Tuning (SFT) und Group Relative Policy Optimization (GRPO) verwendet, um die Leistung des Modells in Reasoning-Aufgaben zu verbessern.

Die SFT + GRPO Pipeline

Die Pipeline, die in diesem Projekt verwendet wird, ist modular aufgebaut und ermöglicht sowohl die lokale Entwicklung als auch das skalierbare Training auf AWS SageMaker. Der Prozess besteht aus zwei Hauptphasen:

Phase 1: Supervised Fine-Tuning (SFT)

In dieser Phase wird das vortrainierte Modell an die spezifischen Anforderungen der Reasoning-Aufgaben angepasst. Die Trainingsdaten bestehen aus Prompt-Completion-Paaren, die das Modell in die Lage versetzen, die gewünschten Antworten zu generieren. Hierbei wird auch LoRA (Low-Rank Adaptation) unterstützt, um ein parameter-effizientes Fine-Tuning zu ermöglichen.

Phase 2: Group Relative Policy Optimization (GRPO)

Nach dem SFT wird das Modell weiter verfeinert, indem es mithilfe von präferenzbasierter Reinforcement Learning optimiert wird. Dies geschieht durch die Verwendung von benutzerdefinierten Belohnungsfunktionen, die in der src/reward_functions.py implementiert sind. Diese Belohnungsfunktionen sind komposable und testbar, was eine flexible Anpassung ermöglicht.

Modell und Implementierung

Das trainierte Modell ist nach dem SFT und GRPO auf dem Hugging Face Hub verfügbar. Entwickler können das Modell direkt mit den Hugging Face Transformers laden:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Essi-Narim/qwen2.5b-sft-grpo-reasoning")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Essi-Narim/qwen2.5b-sft-grpo-reasoning")

Belohnungsfunktionen und Konfiguration

Die Belohnungsfunktionen sind entscheidend für die Leistungsfähigkeit des Modells. Sie sind so konzipiert, dass sie verschiedene Aspekte der Antwortqualität bewerten, darunter Genauigkeit, Formatierung und Konsistenz. Beispielkonfigurationen für SFT und GRPO sind im Projekt enthalten, die leicht an die spezifischen Anforderungen angepasst werden können.

Umgebung und Setup

Um das Projekt erfolgreich zu implementieren, sollten die folgenden Schritte befolgt werden:

1. Das Repository klonen und in das Verzeichnis wechseln.
2. Eine virtuelle Umgebung erstellen und aktivieren.
3. Die Abhängigkeiten installieren.
4. Optional: AWS-Konfiguration für SageMaker vornehmen.

Ausblick und zukünftige Entwicklungen

Die Implementierung dieser Pipeline bietet zahlreiche Möglichkeiten zur Verbesserung. Zukünftige Erweiterungen könnten die Entwicklung komplexerer Belohnungsfunktionen, die Integration von Techniken wie Direct Preference Optimization (DPO) und die Implementierung von verteiltem Training umfassen.

Fazit

Das Fine-Tuning des Qwen2.5B Modells für Reasoning-Aufgaben zeigt, wie kosteneffiziente Ansätze in der KI-Entwicklung realisiert werden können. Mit der modularen Pipeline und den flexiblen Konfigurationsmöglichkeiten können Entwickler leistungsstarke Modelle erstellen, die auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind.

Quellenliste:

• Quelle: Fine-Tuning Qwen2.5B for Reasoning
• Reasoning on a Budget: Miniaturizing DeepSeek R1 with SFT-GRPO Alignment for Instruction-Tuned LLMs