Khi bạn đã huấn luyện xong với bộ dữ liệu 500,000 bài viết, và có một bài viết cụ thể (ví dụ: bài viết 123456) mà bạn muốn sửa lại thông tin, bạn có thể thực hiện các bước sau để huấn luyện lại mô hình mà không phải huấn luyện lại toàn bộ dữ liệu:
1. Cập nhật bài viết trong dữ liệu
- Chỉnh sửa bài viết: Cập nhật thông tin trong bài viết 123456 theo yêu cầu.
- Giữ lại cấu trúc dữ liệu: Bài viết sửa đổi phải vẫn giữ nguyên định dạng và cấu trúc của dữ liệu mà mô hình đã học, ví dụ như token hóa (tokenization), chuẩn hóa văn bản, v.v.
2. Chỉ huấn luyện lại phần dữ liệu có thay đổi (Fine-tuning)
- Fine-tuning là quá trình huấn luyện lại mô hình trên một phần nhỏ dữ liệu, thay vì huấn luyện lại toàn bộ bộ dữ liệu.
- Bạn có thể tạo một tập dữ liệu con chỉ bao gồm các bài viết sửa đổi (hoặc chỉ bài viết 123456 nếu bạn chỉ muốn sửa bài viết đó) và tiến hành huấn luyện lại mô hình với tập con này. Đây là cách hiệu quả để cập nhật mô hình mà không phải huấn luyện lại từ đầu.
Các bước fine-tuning:
- Chuẩn bị dữ liệu sửa đổi:
- Chỉ lấy bài viết đã được sửa đổi hoặc tất cả các bài viết có thay đổi để tạo một tập con nhỏ.
- Load mô hình đã huấn luyện:
- Sử dụng mô hình đã huấn luyện từ trước (mô hình gốc) và tiến hành fine-tuning trên dữ liệu sửa đổi.
- Huấn luyện lại (Fine-tuning):
- Tiến hành fine-tuning với batch nhỏ và learning rate thấp hơn so với huấn luyện ban đầu. Điều này giúp mô hình thích nghi với sự thay đổi mà không bị mất kiến thức đã học trước đó.
- Kiểm tra kết quả:
- Sau khi fine-tuning xong, kiểm tra xem mô hình có hiểu và trả lời đúng thông tin từ bài viết đã sửa chưa.
- Đánh giá hiệu quả của mô hình bằng cách sử dụng một bộ kiểm tra (validation set) nếu có.
3. Kỹ thuật khác để cập nhật mô hình:
- Incremental Learning (Học tăng cường): Một số mô hình cho phép huấn luyện dần dần, tức là bạn có thể huấn luyện mô hình một cách liên tục mà không cần huấn luyện lại từ đầu.
- Transfer Learning: Nếu có dữ liệu mới hoặc bài viết mới, bạn có thể sử dụng mô hình đã huấn luyện làm mô hình cơ sở và chỉ cập nhật các phần của mô hình liên quan đến các thông tin mới mà bạn muốn thêm vào.
Tóm lại:
- Bạn không cần phải huấn luyện lại toàn bộ 500,000 bài viết. Chỉ cần fine-tuning mô hình trên dữ liệu sửa đổi (ví dụ: bài viết 123456) để mô hình cập nhật thông tin mới.
- Fine-tuning giúp mô hình học thêm thông tin mới mà không làm mất đi những kiến thức đã học trước đó.
