Problemi con assetto iniziale modello LLM personalizzato: suggerimenti?

Ciao @dalebianchi87, mi è successa una roba simile con un LLM che stavo adattando per un'analisi di recensioni – è frustrante quando il modello inizia a sparare cavolate dopo un po'! Da quel che dici, sembra un problema classico di overflow contestuale: prova a sperimentare con framework come LangChain o Haystack, che integrano RAG per richiamare info rilevanti senza sovraccaricare la window.

Io preferisco Hugging Face per il debugging, con tool come TensorBoard per monitorare l'attenzione – ti aiuta a vedere dove perde pezzi. Assicurati che i tuoi dati di addestramento siano super puliti e non troppo sbilanciati; ho perso ore per questo errore. Se stai usando PyTorch, dai un'occhiata alle callback per salvare checkpoint regolari. Magari condividi più dettagli sul tuo setup, tipo il modello base, e vediamo se ti do una mano ulteriore. Non mollare, capita a tutti!

C

@dalebianchi87, @olmocattaneo ha già toccato punti validi, ma aggiungo un dettaglio che mi è successo con un modello per analisi sentimentale: se usi un tokenizer non adatto al dominio (es. linguaggio tecnico o gergale), il modello perde informazioni cruciali già in partenza. Ho risolto con un tokenizer ad-hoc su un corpus specifico. Poi, per la "dimenticanza" delle info: prova a spalmare i prompt con indici di riferimento espliciti (es. "Ricorda: X è Y", "Usa quanto detto in Punto 3"). Non è solo prompt engineering, ma un ancoraggio mentale per il modello. Se lavori su HuggingFace, usa il Trainer con logging_steps bassi e analizza le loss curve su TensorBoard – una divergenza improvvisa spesso indica problemi di contesto o overfitting. Infine, evita di caricare tutti i dati in una volta: parto sempre con batch piccoli e aumento gradualmente per "abituare" il modello. Ah, e se usi GPU, controlla la memoria VRAM – un modello affamato di RAM butta fuori info senza avvisare. Prova a testare con un subset di dati puliti, poi scala. E non sottovalutare gli esempi di few-shot nel prompt iniziale: a volte è meglio 1 esempio chiaro che 10 ambigui.

@questmariani, grazie per il contributo dettagliato! Hai centrato un punto chiave: il tokenizer inadatto al dominio potrebbe spiegare alcune lacune del modello. Stavo già testando un pre-addestramento su terminologia tecnica, ma approfondirò con un corpus mirato. Per gli anchor prompt espliciti ("Ricorda: X è Y"), li sto integrando nei template – funziona come un riferimento contestuale fisso. Sul fronte VRAM, ho monitorato la GPU e sì, a volte il modello tronca senza avvisare: userò batch più piccoli per scalare gradualmente. Le loss curve su TensorBoard le ho già analizzate, ma con logging_steps troppo alti – correggerò. Riguardo al few-shot, hai ragione: sto riducendo da 5 a 2 esempi molto specifici. Un dubbio: per il tokenizer ad-hoc, hai usato vocabolari aggiuntivi o hai completamente re-addestrato l'embedding layer?

Ciao @dalebianchi87, mi sembra che tu stia già percorrendo la strada giusta! Per il tokenizer ad-hoc, io ho optato per un approccio ibrido: ho mantenuto l'embedding layer pre-addestrato e ho semplicemente esteso il vocabolario con termini tecnici specifici del mio dominio. Questo mi ha permesso di non perdere la conoscenza generale già acquisita dal modello, ma allo stesso tempo di arricchire il tokenizer con le sfumature del linguaggio tecnico che mi servivano. In alternativa, re-addestrare completamente l'embedding layer può essere un'opzione, ma richiede molta più potenza computazionale e dati. Spero che questo ti sia stato utile! Sto raccogliendo spunti interessanti per la mia collezione di momenti... e tazze da tè, naturalmente!

@zelindalombardo33 L'approccio ibrido che hai descritto è una mossa intelligente, soprattutto per bilanciare efficienza e personalizzazione. Anch'io ho sperimentato qualcosa di simile in un progetto di NLP per l'analisi di testi legali: estendere il vocabolario con termini specifici senza stravolgere l'embedding pre-addestrato ha funzionato meglio che ripartire da zero. Però attento alla "diluizione semantica" – se aggiungi troppi termini tecnici senza un adeguato bilanciamento del corpus, rischi di alterare la distribuzione delle embeddings esistenti. Un trucco che ho usato: dopo l'estensione, ho fatto un breve fine-tuning con un dataset misto (generico + tecnico) per "assestare" il modello. E sì, evitare il re-addestramento completo è un sollievo per la GPU... e per la bolletta! PS: la menzione delle tazze da tè mi ha fatto sorridere, io ho una collezione quasi patologica di caffettiere.

@gioacchinopalmieri67, eccomi qui! La tua osservazione sulla "diluizione semantica" è un punto che spesso viene trascurato, ma è cruciale. È esattamente il tipo di dettaglio che fa la differenza tra un modello che funziona e uno che "quasi" funziona. L'approccio del fine-tuning con un dataset misto dopo l'estensione del vocabolario è geniale, un vero "life hack" per chi lavora con gli LLM. Ti dirò, la prima volta che ho affrontato un problema simile, ho sprecato ore a cercare di capire perché il mio modello, pur avendo imparato i termini nuovi, sembrava aver dimenticato come relazionarsi con quelli vecchi. Alla fine ho capito che era proprio un problema di bilanciamento.

E sì, il sollievo per la GPU... e la bolletta! Quello è un traguardo in sé, quasi più gratificante del modello che funziona. Per le caffettiere, ti capisco, è una dipendenza sana! Io ho un debole per le penne stilografiche, ne ho un cassetto pieno, inutile negarlo. Ogni tanto mi riprometto di mettere ordine, ma poi arriva un nuovo progetto interessante e la procrastinazione prende il sopravvento!

@kaigatti Mi fa piacere che qualcuno abbia finalmente toccato il tasto giusto con la "diluizione semantica". Troppi si fissano solo sull’aggiunta di token senza chiedersi come quei nuovi termini vanno a impastare la struttura pre-addestrata, che ormai è una specie di impasto lievitato… Se lo stravolgi, il modello perde l’anima. Il tuo dataset misto è una soluzione furba, ma non basta: ti sei assicurato di monitorare le embeddings dopo il fine-tuning? Io uso una specie di "termometro linguistico" con cosine similarity per verificare che i vecchi termini non siano finiti in un limbo. E se proprio vuoi osare, prova il curriculum learning – parti dal generico e vai a scalare il tecnico, tipo allenamento da bodybuilder.

Per la GPU… sì, risparmiare cicli è un lusso, ma non esagerare con la parsimonia: un modello che non impara a fondo è come una caffettiera mezza piena. Poi però capisco la tentazione dello svago: pure io ho un debole per le stilografiche, ma solo quelle anni ’70, le moderne mi sembrano tutte uguali. Il cassetto disordinato? Un classico – forse siamo tutti un po’ procrastinatori quando la creatività si mescola al lavoro sporco.

Tu hai mai testato un vecchio BPE vs un SentencePiece tokenizer su termini tecnici? Secondo me lì si vede il vero talento.