Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd fine-tuning strategie gericht op modelcompressie en het verbeteren van de efficiëntie voor jouw GPT-3 Small model, met medische rapporten en patiëntendossiers als dataset: **1. Doelstelling en prioriteiten vaststellen** - **Focus op inferentie snelheid**: minimaliseer latency. - **Minimaal accuratiedaling**: behoud van medische relevantie en precisie. - **Modelgrootte reduceren**: voor deployment op resource-beperkte apparaten. **2. Voorbereiding van de dataset** - Reinig en normaliseer data om overfitting te voorkomen. - Segmenteer de dataset in training, validatie en test sets. - Overweeg data-augmentatie indien mogelijk, om de generalisatie te verbeteren. **3. Basistraining en fine-tuning** - **Voorfinetuning**: train het model op medische rapporten om domeinspecifieke kennis te versterken. - Gebruik een lage learning rate (bijvoorbeeld 1e-5 tot 3e-5). - Train niet te lang; voorkom overfitting op de medische data. **4. Modelcompressie technieken** **a. Pruning** - **Gewichtpruning**: verwijder kleine gewichtwaarden onder een drempel (bijvoorbeeld 1e-3). - **Structured pruning**: verwijder hele neuronen of lagen die weinig bijdragen. - **Fine-tune na pruning**: om prestaties te herstellen. **b. Kwantisatie** - **Post-training kwantisatie**: - Van 32-bit floating point naar 8-bit integer (INT8). - Gebruik tools zoals TensorFlow Lite, ONNX of PyTorch quantization. - **Quantization aware training (QAT)**: - Implementeer tijdens fine-tuning om nauwkeurigheidverlies te minimaliseren. **c. Knowledge Distillation** - **Kopiëren van kennis**: - Train een kleiner "student"-model op de outputs van het "teacher"-model (GPT-3 Small). - Gebruik soft labels (probabilistische outputs) voor betere generalisatie. - **Voordelen**: - Kleinere modellen met vergelijkbare prestaties. - Snellere inferentie. **5. Modelarchitectuur optimalisaties** - Overweeg het gebruik van efficiëntere transformer-varianten zoals Longformer, Linformer, of ALBERT. - Pas eventueel parameter-sharing toe. **6. Implementatie van aangepaste trainingstechnieken** **a. Mixed Precision Training** - Gebruik FP16 of bfloat16 precisie om rekenkracht te besparen. - Vereist hardware-ondersteuning (GPU/TPU). **b. Early Stopping en Regularisatie** - Voorkom overfitting en reduceer trainingstijd. **c. Batch size optimalisatie** - Grotere batches kunnen training versnellen maar vragen meer geheugen. **7. Deployment optimalisaties** - Gebruik geoptimaliseerde inference engines (TensorRT, ONNX Runtime). - Laad gequantiseerde en gepruneerde modellen voor snellere inferentie. **8. Validatie en evaluatie** - Controleer de trade-off tussen snelheid en nauwkeurigheid. - Gebruik relevante medische metrics (bijvoorbeeld precisie, recall, F1-score). - Test in de praktijk om latency en resourcegebruik te meten. --- **Samenvatting van het stappenplan:** 1. Voorfinetuning op medische data. 2. Pruning van onbelangrijke gewichten. 3. Kwantisatie (post-training en QAT). 4. Knowledge distillation naar een kleiner, efficiënter model. 5. Optimaliseren van modelarchitectuur en training. 6. Deployment met geoptimaliseerde inference engines. 7. Validatie en fine-tuning op basis van performance en snelheid. Door deze combinatie van technieken te gebruiken, maximaliseer je de efficiëntie van je taalmodel met minimale verlies van nauwkeurigheid, ideaal voor medische toepassingen waar snelheid en precisie cruciaal zijn.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd, stapsgewijs fine-tuning- en compressieplan, specifiek ontworpen voor uw GPT-3 Small model en medische dataset, met als doel snellere inferentie bij minimaal accuracy-verlies. ### **Overkoepelende Strategie: Een Meerfasenaanpak** We gaan niet één techniek toepassen, maar een combinatie van technieken in een logische volgorde. De kern van de strategie is eerst de prestaties te maximaliseren (via task-specifieke fine-tuning en distillation) voordat we het model comprimeren (via pruning en kwantisatie). Dit levert het beste resultaat op. --- ### **Fase 1: Voorbereiding van de Data en het Basismodel** 1. **Data Preprocessing en Curatie:** * **Anonimisering:** Dit is cruciaal voor medische data. Verwijder of pseudonimiseer alle Persoons Identificeerbare Informatie (PII) zoals namen, adressen, BSN-nummers, etc. * **Opbouw van de dataset:** Structureer uw dataset in duidelijke input-output paren. Bijvoorbeeld: * *Input:* "Patiënt presenteert met koorts en hoesten. RX-thorax toont..." * *Output:* "Conclusie: Verdenking op community-acquired pneumonia. Advies: starten met amoxicilline." * **Splitsing:** Split de data in een trainingsset (80%), een validatieset (10%) voor het tunen van hyperparameters, en een testset (10%) om de uiteindelijke prestatie te meten. 2. **Standaard Full Fine-tuning (Baseline):** * Fine-tune het volledige GPT-3 Small model op uw medische dataset. Gebruik een lage leerratio (bijv. 1e-5 tot 5e-5) om catastrophic forgetting te voorkomen. * **Doel:** Dit model dient als uw **referentiebasislijn (teacher model)**. De prestaties (accuracy, F1-score, etc.) en inferentietijd van dit model zijn uw benchmark waartegen u alle gecomprimeerde modellen vergelijkt. --- ### **Fase 2: Knowledge Distillation (Kern van de Efficiency-winst)** Knowledge Distillation (KD) is perfect voor uw use case. Het traint een kleiner, efficiënter model (student) om de output van het grote, accurate model (teacher) na te bootsen. 1. **Keuze van het Student Model:** * Optie A: Een **zelfde architectuur maar kleiner model** (bijv. GPT-2 Small of een nog smallere variant als die beschikbaar is). * Optie B: Een **andere efficiëntere architectuur** zoals DistilBERT, TinyBERT, of een MobileLLM. Deze zijn speciaal ontworpen voor efficiency. * **Aanbeveling:** Begin met Optie A voor maximale compatibiliteit, tenzij u bereid bent om uw pipeline significant aan te passen voor Optie B. 2. **Uitvoering van Distillation:** * Gebruik het model uit Fase 1 als uw **teacher model**. * Het **student model** wordt niet alleen getraind op de harde labels (de correcte antwoorden uit de dataset) maar vooral op de **zachte labels** (de output probability distribution van het teacher model). * De loss functie is een combinatie: * **Distillatieloss:** Kullback-Leibler Divergence (KL-divergence) tussen de output distributies van teacher en student. * **Taak-specifieke loss:** Bijv. cross-entropy loss tussen de output van de student en de echte labels. * **Totale Loss:** `Loss = α * KL_divergence(teacher_soft_labels, student_soft_labels) + (1 - α) * CrossEntropy(true_labels, student_logits)` * Dit leert het student model niet alleen *wat* het juiste antwoord is, maar ook *hoe* het teacher model denkt – de nuances en zekerheid/onzekerheid in zijn voorspellingen. --- ### **Fase 3: Pruning (Verdere Compressie)** Nu we een goed presterend student model hebben, verwijderen we de minst belangrijke onderdelen. 1. **Soort Pruning:** * **Gewichtspruning:** Verwijdert individuele gewichten in de neurale netwerken die onder een bepaalde drempelwaarde liggen (bijv. dicht bij 0). Dit levert een sparse model op. * **Neuron/Attention Head Pruning:** Verwijdert hele neuronen of attention heads die redundant zijn. Dit is agressiever maar levert meer snelheidswinst op. * **Aanbeveling:** Begin met **gestructureerde pruning** (bijv. van hele attention heads of neurons), omdat dit direct vertaalt naar snellere inferentie op standaard hardware (minder matrixbewerkingen). Ongestructureerde pruning vereist gespecialiseerde libraries voor sparse matrices om snelheidswinst te realiseren. 2. **Aanpak:** * Gebruik een techniek zoals **Movement Pruning**. In plaats van te kijken naar de absolute waarde van gewichten, kijkt het hoe gewichten *bewegen* tijdens fine-tuning. Gewichten die weg bewegen van zero zijn belangrijk, gewichten die naar zero bewegen kunnen worden gepruned. * Dit kan **during-training** worden gedaan: u start het student model op en past pruning geleidelijk toe tijdens een nieuwe fine-tuning ronde, waardoor het model kan compenseren voor het verlies van gewichten. --- ### **Fase 4: Kwantisatie (Ultieme Inferentie-Snelheid)** Kwantisatie converteert de 32-bit drijvende komma getallen (FP32) van het model naar lagere precisie formaten zoals 16-bit (FP16), 8-bit integers (INT8), of zelfs 4-bit. 1. **Soorten Kwantisatie:** * **Post-Training Kwantisatie (PTQ):** De snelste methode. Converteer het getrainde model direct naar een lagere precisie. Kan een kleine accuracy-hit veroorzaken. * **Quantization-Aware Training (QAT):** Simuleert de effecten van kwantisatie *tijdens* de training. Het model leert hierdoor compenseren en behoudt veel betere accuratesse. Dit is de aanbevolen aanpak voor minimaal verlies. 2. **Aanbeveling:** * Pas **QAT** toe op het geprunede student model uit Fase 3. * Gebruik een framework zoals **BitsAndBytes** (voor 4-bit/8-bit) of de QAT modules in PyTorch. * Voor maximale efficiëntie op CPU's, streef naar **INT8-kwantisatie**. Voor GPU's is FP16 vaak al een grote winst zonder complexiteit. --- ### **Fase 5: Evaluatie en Implementatie** 1. **Rigoureus Testen:** * Test het uiteindelijke model (gedistilleerd + gepruned + gekwantiseerd) op de **onafhankelijke testset**. * **Meet zowel prestaties (accuracy, recall, F1-score) als efficiëntie (inferentietijd, modelgrootte, geheugengebruik)**. * Vergelijk deze metrics direct met uw originele baseline model uit Fase 1. 2. **Implementatie:** * Gebruik inference runtimes die geoptimaliseerd zijn voor gecomprimeerde modellen, zoals **ONNX Runtime** of **TensorRT**. Deze kunnen geprunede en gekwantiseerde modellen aanzienlijk versnellen. ### **Samenvatting van het Plan in Volgorde:** 1. **Baseline:** Full fine-tuning van GPT-3 Small → `Model_Baseline` 2. **Distillatie:** Train een kleiner student model met `Model_Baseline` als teacher → `Model_Distilled` 3. **Pruning:** Pas movement pruning toe op `Model_Distilled` tijdens een extra fine-tuning ronde → `Model_Distilled_Pruned` 4. **Kwantisatie:** Pas Quantization-Aware Training toe op `Model_Distilled_Pruned` → `Model_Final` 5. **Evalueren:** Vergelijk `Model_Final` (snel, klein) met `Model_Baseline` (traag, groot) op prestatie en snelheid. Deze gefaseerde aanpak maximaliseert de kans dat u een zeer efficiënt model overhoudt dat de kritieke accuratesse voor medische toepassingen behoudt. Succes!