Voor het fine-tunen van GPT-2 small op klantenservice-e-mails in de financiële sector met minimale catastrofale vergeten, kun je de volgende aanpak overwegen: 1. Voorbereiding van de data: - Verzamel een representatieve set van klantenservice-e-mails uit de financiële sector. - Voeg eventueel een subset van algemene taaldata toe om de algemene kennis te behouden. 2. Data-menging: - Maak een gemengde dataset door de domeinspecifieke data te combineren met een deel van de originele GPT-2 training data of andere algemene taaldata. - Zorg voor een goede balans, bijvoorbeeld 80% domeinspecifieke data en 20% algemene data. 3. Regularisatietechnieken: - Gebruik **Low Learning Rate** (bijvoorbeeld 1e-5 tot 5e-5), zodat de modelgewichten niet drastisch veranderen. - Pas **Dropout** en andere regularisatie toe indien mogelijk. - Maak gebruik van **Elastic Weight Consolidation (EWC)** of vergelijkbare technieken om belangrijke gewichten voor de oorspronkelijke kennis te beschermen. - Overweeg **L2-regularisatie** op de gewichten. 4. Trainingsschema: - Kies een korte fine-tuning-periode, bijvoorbeeld 3-5 epochs. - Gebruik **early stopping** op validatieset om overfitting te voorkomen. - Voer **gradual unfreezing** uit: begin met trainen van de laatste lagen, en werk naar de eerste lagen toe. 5. Continu leren: - Implementeer **ervaringen uit de domain-adaptatie** door gebruik te maken van technieken zoals **Adapter Layers** of **LoRA (Low-Rank Adaptation)**, die het mogelijk maken om domeinspecifieke informatie toe te voegen zonder de hele basis te hertrainen. 6. Evaluatie: - Houd een validatieset bij die niet gebruikt wordt voor training. - Meet prestaties niet alleen op domeinspecifieke taken, maar ook op algemene taalvaardigheid om katastofale vergeten te voorkomen. 7. Extra tips: - Overweeg het gebruik van **prompt-tuning** of **few-shot learning** als alternatief voor volledige fine-tuning. - Controleer regelmatig de modeloutputs op behoud van algemene taalvaardigheid. Door deze aanpak te combineren, minimaliseer je het risico van catastrofale vergeten en behoud je de algemene kennis van GPT-2 terwijl je het model afstemt op de financiële klantenservice context.