Finetune een eigen Large Language Model (LLM) voor specifieke taal-toepassingen

Ontdek hoe u uw eigen large language model (LLM) kunt trainen, zoals Flan-T5, voor unieke toepassingen die specifiek zijn voor uw bedrijf.  Een Large Language Model (LLM) zoals Flan-T5 is een krachtige tool in de wereld van AI. Deze modellen kunnen enorme hoeveelheden tekst begrijpen en genereren, waardoor ze ideaal zijn voor een breed scala aan toepassingen. Op de website van Hugging Face zijn vele open source modellen beschikbaar die je kunt downloaden en fine-tunen. 

Hoe Werkt Het? 

Het finetunen van een Large Language Model (LLM) zoals Flan-T5 voor een specifieke taak, zoals het genereren van eenvoudige brieven op A2 taalniveau voor laaggeletterde klanten van een verzekeringsbedrijf, vereist een reeks stappen. Hier is een stapsgewijze uitleg van dit proces: 

Stap 1: Definiëren van de Use Case: Een machine learning specialist bij een verzekeringsbedrijf wil brieven genereren die een overzicht bieden van lopende polissen, geschreven op A2 taalniveau, speciaal voor laaggeletterde klanten. 

Stap 2: Data Verzamelen en Voorbereiden

• **Verzamelen van Voorbeeldbrieven:**  Verzamel bestaande brieven en documenten die relevant zijn voor de use case. Dit kunnen zowel bestaande polisoverzichten als andere communicatie in eenvoudige taal zijn. - 
• **Aanpassen naar A2 Niveau:** Zorg ervoor dat deze documenten zijn aangepast naar het A2 taalniveau. Dit kan inhouden dat je complexe zinnen vereenvoudigt en vakjargon vermijdt. - 
• **Annotatie:** Markeer specifieke secties of zinnen die van belang zijn voor de training, zoals begroetingen, uitleg van polisvoorwaarden, en afsluitingen.

Stap 3: Het Model Kiezen:  Kies een geschikt LLM, zoals Flan-T5. Dit model moet krachtig genoeg zijn om complexe taalpatronen te begrijpen en te genereren.

Stap 4: Finetuning van het Model

• **Preprocessing:** Voer de verzamelde data door preprocessing-stappen om het in een geschikt formaat te krijgen voor het model. 
• **Training:** Train het model met de aangepaste data. Dit proces omvat het aanpassen van de parameters van het model zodat het leert om brieven in eenvoudige taal te genereren, specifiek gericht op de context van verzekeringspolissen. 
• **Evaluatie:** Test het model op een aparte set van voorbeelddocumenten om te controleren of het correcte en begrijpelijke brieven genereert. 

Stap 5: Integratie en Implementatie

• **API of Interface:** Ontwikkel een interface of API waarmee de medewerkers van het verzekeringsbedrijf het getrainde model kunnen gebruiken om gepersonaliseerde brieven te genereren.
• **Feedbackloop:** Stel een systeem in voor het verzamelen van feedback van gebruikers en klanten om het model verder te verbeteren. 

Stap 6: Monitoring en Onderhoud

• **Continue Monitoring:** Monitor de prestaties van het model regelmatig om ervoor te zorgen dat het nauwkeurige en relevante output blijft leveren.
• **Updates:** Werk het model periodiek bij met nieuwe data om te zorgen dat het actueel blijft en de taalvariaties en terminologie van de verzekeringssector blijft begrijpen. 

Deze stappen vormen een algemeen raamwerk voor het finetunen van een LLM voor een specifieke taak. Het is belangrijk om de processen aan te passen aan de specifieke behoeften en context van het verzekeringsbedrijf.

Toepassingen van LLM in Uw Organisatie 

• Marketing & Communicatie: Genereer creatieve content, persberichten, en gepersonaliseerde klantcommunicatie. 
• Juridische Afdeling: Assisteer in het opstellen van juridische documenten, contracten, en compliance-teksten. 
• Klantenservice: Verbeter klantinteracties met geautomatiseerde, maar natuurlijk klinkende antwoorden. 
• HR & Recruitment: Optimaliseer het recruitmentproces door automatisch CV's te analyseren en gepersonaliseerde feedback te geven.

Zelf een LLM finetunen

De GitHub-repository "Finetuning Flan-T5 with PEFT and qLora" is gericht op het fijnafstemmen van het Flan-T5-model met behulp van PEFT (Prompt-based Efficient Fine-tuning) en qLora. QLora is een vorm van PEFT (Prompt-based Efficient Fine-tuning): Een methode om taalmodellen efficiënter te finetunen. Het past een klein deel van het model aan voor specifieke taken, wat tijd en rekenkracht bespaart. Quantization in machine learning is een techniek waarbij de precisie van de nummers die gebruikt worden om een model te vertegenwoordigen, wordt verlaagd. Dit wordt gedaan om de grootte van het model te verkleinen en de snelheid van berekeningen te verhogen,