Natuurlijk, hier is een gedetailleerd fine-tuning schema voor jouw GPT-3.5 Turbo model op basis van jouw dataset en doelen: **1. Voorbereiding en data-analyse** - **Data-analyse:** Controleer de dataset op consistentie, informele taalgebruik en off-topic reacties. - **Data-preprocessing:** Zorg voor goede tokenisatie en segmentatie, en eventueel data-augmentatie indien nodig. - **Train/validatie split:** Verdeel de dataset bijvoorbeeld 80/20, zodat je voldoende data hebt voor validatie. **2. Hyperparameters en trainingstrategie** | Aspect | Aanpak | |-------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------| | **Learning rate (LR)** | - Start met een lage LR, bijvoorbeeld 1e-5 tot 3e-5. | | | - Gebruik een learning rate schedule, zoals lineaire decay of cosine annealing, om stabiliteit te bevorderen. | | **Batchgrootte** | - Kies een batchgrootte tussen 16 en 32, afhankelijk van je GPU-geheugen. | | | - Gebruik gradient accumulation (bijvoorbeeld accumulatie over 2-4 stappen) om grotere effective batch sizes te simuleren zonder geheugenproblemen. | | **Epochs en trainingduur** | - Begin met 3-5 epochs. Controleer de loss en prestaties op validatie na elke epoch. | | **Checkpoint interval** | - Sla checkpoints op na elke epoch of elke 1000 tot 2000 stappen, afhankelijk van de trainingstijd en stabiliteit. | | **Early stopping** | - Gebruik early stopping op basis van validatieverlies of prestaties om overfitting te voorkomen. | **3. Strategieën voor modelstabiliteit en kwaliteit** - **Gradienteigenlijkheid controleren:** Zorg voor gradient clipping (bijvoorbeeld max norm 1.0) om grote updates te voorkomen. - **Dropout en regularisatie:** Indien mogelijk, gebruik dropout en andere regularisatietechnieken om overfitting te beperken. - **Data-augmentatie:** Voeg indien mogelijk variaties toe aan de dataset om het model robuuster te maken voor informele taal. - **Monitoring en evaluatie:** Voer regelmatig evaluaties uit op een aparte validatieset, inclusief metingen voor off-topic reacties en relevantie. - **Finetuning met adapter layers (optioneel):** Overweeg om adapter layers toe te voegen voor meer controle en stabiliteit. **4. Aanpassingen en iteraties** - Na de eerste training, evalueer de output en pas hyperparameters aan: - Verlaag de learning rate als de training instabiel wordt. - Verhoog of verlaag batchgrootte afhankelijk van geheugen en stabiliteit. - Verfijn de dataset door meer focus op relevante conversaties of door het verwijderen van off-topic data. **5. Conclusie en vervolg** - Documenteer alle hyperparameters en resultaten. - Voer meerdere trainingsrondes uit met kleine variaties om de beste instellingen te vinden. - Overweeg het gebruik van instructie- of continu-trainingssets om het model beter te sturen naar jouw doelen. --- **Samenvatting:** - **Start LR:** 1e-5 tot 3e-5, met scheduler - **Batchgrootte:** 16-32, met gradient accumulation indien nodig - **Epochs:** 3-5, met early stopping - **Checkpoint:** na elke epoch of 2000 stappen - **Gradient clipping:** max norm 1.0 - **Monitoring:** validatieverlies en kwaliteit Door deze aanpak te volgen, maximaliseer je de stabiliteit en prestaties van je fine-tuning, gericht op het verbeteren van nauwkeurigheid en het minimaliseren van off-topic reacties.

Zeker, hier is een gedetailleerd fine-tuning schema op maat voor uw GPT-3.5 Turbo model, gebaseerd op uw dataset en doelen. ### **Algemeen Overzicht** - **Basismodel:** GPT-3.5 Turbo (bijv. `gpt-3.5-turbo-0125`) - **Dataset:** 50.000 klantenservice gesprekken (informele taal) - **Primaire Doelen:** 1. Verbeteren van nauwkeurigheid (intent herkenning, correcte info) 2. Verminderen van off-topic reacties (betere focus op klantvragen) - **Aanbevolen Epochs:** 3-4 (om overfitting op informele taal te voorkomen) --- ### **Gedetailleerd Trainingsschema** #### **Fase 1: Initiële Training (Epoch 1)** - **Learning Rate:** 5e-5 (iets conservatiever om stabiliteit te garanderen) - **Batch Grootte:** 32 (goede balans tussen snelheid en stabiliteit) - **Checkpoint Interval:** Elke 1.000 stappen - **Doel:** Eerste aanpassing aan informele taalpatronen zonder drift. #### **Fase 2: Intensieve Fine-tuning (Epoch 2)** - **Learning Rate:** Verhoog naar 1e-4 (meer agressief voor betere nauwkeurigheid) - **Batch Grootte:** Verlaag naar 16 (meer precisie in gradient updates) - **Checkpoint Interval:** Elke 500 stappen (vaker vanwege hogere LR) - **Doel:** Scherpere focus op intent-herkenning en relevantie. #### **Fase 3: Stabilisatie (Epoch 3-4)** - **Learning Rate:** Verlaag naar 2e-5 (fine-tuning zonder overfitting) - **Batch Grootte:** Behoud 16 of verhoog naar 24 (voor consistentie) - **Checkpoint Interval:** Elke 1.500 stappen (minder vaak door stabilisatie) - **Doel:** Consolidatie van leren en minimaliseren van off-topic reacties. --- ### **Strategieën voor Modelstabiliteit** 1. **Gradient Clipping:** - Stel `max_grad_norm=1.0` in om explosieve gradients te voorkomen. 2. **Learning Rate Scheduling:** - Gebruik cosine annealing of linear decay na Fase 2 voor soepele afname. 3. **Early Stopping:** - Monitor validation loss (bijv. met een validatieset van 5% van data). - Stop training als loss 3 epochs niet verbetert. 4. **Data Shuffling:** - Shuffle dataset tussen epochs om batch-bias te voorkomen. 5. **Dropout (indien beschikbaar):** - Houd dropout rate laag (0.1-0.2) om overfitting tegen te gaan. --- ### **Aanvullende Tips** - **Data Preprocessing:** - Normaliseer informele taal (bijv. "ff" → "even") voor consistentie. - Verwijder irrelevante gesprekken (off-topic) uit dataset indien mogelijk. - **Evaluatie:** - Test met heldere prompts: "Hoe reset ik mijn wachtwoord?" vs. "Ik heb een probleem met inloggen.". - Meet % off-topic reacties via human evaluation of cosine similarity met expected responses. - **Hardware:** - Gebruik GPU's met minstens 24GB VRAM (bijv. A10G of A100) voor batch grootte 16-32. ### **Voorbeeld Checkpoint Plan** | Epoch | Stap Interval | LR | Batch | Doel | |-------|---------------|----------|-------|--------------------------| | 1 | 1.000 | 5e-5 | 32 | Initiële adaptatie | | 2 | 500 | 1e-4 | 16 | Nauwkeurigheid boost | | 3-4 | 1.500 | 2e-5 | 16 | Stabilisatie & reductie off-topic | Pas learning rates aan op basis van validation performance. Succes met fine-tuning! 🚀