Fine-tuning Pre-trained Models

विस्तृत प्रैक्टिकल गाइड (हिंदी+English mix) — pre-trained LLMs को production-grade तरीके से fine-tune करने के लिए methods (full, LoRA, adapters, PEFT), data preparation, instruction tuning, RLHF, evaluation, deployment, cost estimates और best practic

Fine-tuning Pre-trained Models — पूरा प्रैक्टिकल रोडमैप

यह लेख एक end-to-end गाइड है जो बताता है कि pre-trained Large Language Models (LLMs) को production-ready तरीके से कैसे fine-tune किया जाता है। हम शुरू करेंगे basic concepts से, practical recipes, code snippets, evaluation strategies, deployment considerations, और ऐसे pitfalls जिनसे बचना चाहिए। लेख हिन्दी और English mix में है ताकि technical terms साफ़ रहे और learners को दोनों भाषाओं का संतुलन मिले।

1. परिचय और motivation

Pre-training ने models को general language structure और world knowledge सिखा दिया होता है। पर real-world applications अक्सर domain-specific behavior, brand tone, या task-specific accuracy मांगते हैं। Fine-tuning का उद्देश्य model को target task/domain पर adapt करना है — जिससे zero-shot performance से बेहतर, और predictable outputs मिलें।

Example use-cases: legal contract summarization, medical triage chatbot, customer-support in regional languages, code-assistants tailored to company repos, और internal knowledge-base integrated Q&A. हर use-case की requirements अलग होती हैं: latency, privacy, hallucination risk, और regulatory constraints।

2. Fine-tuning की major रणनीतियाँ (overview)

Fine-tuning के कई तरीके हैं — trade-offs समझना ज़रूरी है:

  • Full fine-tune: मॉडल के सारे weights update होते हैं — max flexibility पर cost और storage ज़्यादा।
  • Head-only fine-tune: केवल output head या classification head train करते हैं — कम resource लेकिन सीमित gain।
  • Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT): LoRA, Adapters, Prefix-tuning जैसे methods — कम parameters, छोटे checkpoints, multi-task friendly।
  • Instruction Tuning: instruction-response pairs से model को train करना ताकि वह instructions अच्छे से follow करे।
  • RLHF: human preferences से alignment — highest-quality behavior पर सबसे ज़्यादा resource-demanding।
  • Distillation: बड़े teacher से छोटा student बनाकर latency घटाना।

3. Data strategy — foundation of fine-tuning

Data is king. Quality > Quantity. यहाँ practical checklist है:

  1. Define task precisely: classification, generation, summarization, instruction-following, translation — हर task के लिए data format अलग।
  2. Collect high-quality examples: human-curated pairs, internal logs (with consent), public corpora for relevant domain.
  3. Annotation guidelines: consistency बनाए रखने के लिए clear label schema, examples of edge cases, and disagreement resolution rules।
  4. Data cleaning: remove HTML/boilerplate, normalize punctuation, anonymize PII, correct OCR errors.
  5. Formatting: instruction tuning के लिए consistent template — e.g., ### Instruction: ... ### Response: ...
  6. Validation split: Hold-out dev/test sets; stratify by intent/class where applicable.
  7. Data balancing & augmentation: oversample rare intents, paraphrase high-value examples, use synthetic generation cautiously.

4. Parameter-Efficient Methods — detailed practicals

PEFT techniques आजकल सबसे ज्यादा popular हैं क्योंकि वे cost और storage दोनों बचाते हैं। नीचे common methods और practical tips दिए हैं:

4.1 LoRA (Low-Rank Adaptation)

LoRA attention/matrix updates के लिए low-rank decomposition use करता है: W' = W + A·B जहाँ A और B low-rank matrices हैं। Train केवल A,B — base model frozen रहता है। इससे checkpoints MBs में रहते हैं।

Practical tips:

  • Choose rank r based on model size और dataset: r=4..16 small tasks, r=16..64 for complex domains.
  • Target modules: attention q,k,v projections या FFN layers depending on model architecture.
  • Use lora_alpha and dropout for regularization;