--- title: "Fine-tuning (deep learning) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/Fine-tuning_(deep_learning)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Fine-tuning_(deep_learning)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 2176 wiki_created_at: 2026-09-06T22:59:42Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:59:42Z downloaded_at: 2026-09-07T22:49:40Z --- # Fine-tuning (deep learning) (HU) **Finomhangolás** (angolul Fine-tuning), más néven **tónusbeállítás**, — ez egy transzfer tanulási módszer a gépi tanulásban, amelynek során egy előre betanított modell (pre-trained model) paramétereit egy új, specifikus feladathoz igazítják. Ahelyett, hogy a modellt nulláról tanítanák be — ami hatalmas adatmennyiséget és számítási erőforrásokat igényel —, a finomhangolás lehetővé teszi a modell súlyaiban már kódolt tudás felhasználását és az adott igényekhez való „beállítását". Ez a megközelítés de facto szabvánnyá vált a mélytanulás területén, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM) és a számítógépes látás modelljeinek alkalmazásakor. ## Koncepció A finomhangolás folyamata két fő szakaszra osztható: 1\. **Előzetes betanítás (Pre-training):** A modellt (például BERT vagy GPT) egy nagyon nagy és általános adatkészleten (például az egész interneten) tanítják be önfelügyelt feladattal (például a következő szó előrejelzése). Ebben a szakaszban a modell általános mintákat, szintaxist, szemantikát és világgal kapcsolatos ismereteket sajátít el. 2\. **Finomhangolás (Fine-tuning):** Az előre betanított modellt alapként veszik, és súlyait egy kis, de a célfeladatra specifikus, felcímkézett adatkészleten finomhangolják. A kulcsötlet az, hogy az előzetes betanítás során szerzett tudás univerzális, és sikeresen átvihető számos más, szűkebb feladat megoldásához. ## A finomhangolás folyamata A tipikus finomhangolási folyamat a következő lépésekből áll: 1\. **Az előre betanított modell kiválasztása:** Olyan modellt választanak, amelynek alaplképességei megfelelnek a célfeladatnak (például BERT szövegértési feladatokhoz, GPT generáláshoz). 2\. **Az architektúra adaptálása:** Az előre betanított modellhez egy új, „fej" réteget (head) adnak hozzá, amely a célfeladatra specifikus. Például: - **Szövegosztályozáshoz** egy egyszerű, teljesen összekötött réteget adnak hozzá softmax aktivációval. - **Névelem-felismeréshez (NER)** egy osztályozót adnak hozzá minden egyes token kimenetéhez. 3\. **Betanítás a célfeladat adatkészletén:** A teljes modellt (vagy egy részét) az új, felcímkézett adatkészleten tanítják be. Ebben a szakaszban a modell súlyait — beleértve az előzetesen betanított rétegek súlyait is — gradiens-süllyedéssel frissítik az új feladaton vett veszteségfüggvény minimalizálása érdekében. 4\. **Alacsonyabb tanulási ráta alkalmazása:** A finomhangolás során általában lényegesen alacsonyabb tanulási rátát használnak, mint az előzetes betanítás során. Ez azért szükséges, hogy ne „rombolják le" a modell súlyaiban már kódolt hasznos tudást, hanem csupán óvatosan korrigálják azt. ## A finomhangolás típusai ### Teljes finomhangolás (Full Fine-tuning) - **Elv:** Az előre betanított modell összes paraméterét frissítik az új „fej" réteggel együtt. - **Előnyök:** Potenciálisan a legjobb teljesítményt biztosítja, mivel a teljes modell alkalmazkodik az új feladathoz. - **Hátrányok:** Jelentős számítási erőforrásokat és memóriát igényel, mivel az összes paraméter gradiensét tárolni és frissíteni kell. Fennáll a **katasztrofális felejtés** kockázata, amikor a modell „elfelejti" az előzetes betanítás során szerzett általános tudást. ### Paraméter-hatékony finomhangolás (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) Ez módszerek egy csoportja, amelyek célja a finomhangolás számítási költségeinek csökkentése. Az alapötlet az, hogy az előre betanított modell paramétereinek nagy részét befagyasztják, és csupán kis számú új vagy kiválasztott meglévő paramétert tanítanak be. - **Példák PEFT módszerekre:** - **Adapterek (Adapters):** A Transformer architektúrájába kis, kiegészítő adapter-rétegeket illesztenek be, és csak ezeket tanítják be. - **LoRA (Low-Rank Adaptation):** A teljes súlymátrixok frissítése helyett a LoRA azok alacsony rangú frissítéseit tanulja meg. Ez lehetővé teszi a tanítható paraméterek számának több ezerszeres csökkentését. - **Prompt tuning (Prompt Tuning):** A bemeneti adatokhoz tanítható vektor-„promptokat" adnak hozzá, amelyeket a feladat megoldásához hangolnak be, miközben maga a modell befagyasztva marad. - **A PEFT előnyei:** - **Hatékonyság:** Jelentősen csökkenti a memória- és számítási igényeket. - **Modularitás:** Lehetővé teszi, hogy egyetlen előre betanított modellt könnyen adaptáljanak számos feladathoz, csupán kis, adaptált súlykészleteket tárolva minden egyes feladathoz. ## Utasítás-alapú finomhangolás (Instruction Tuning) Ez egy specifikus finomhangolási típus, amelynek célja az LLM-ek természetes nyelvű utasítások követési képességének javítása. - **Működési elv:** A modellt olyan adatkészleten hangolják finomra, amely „utasítás — kívánt kimenet" párokból áll. - **Cél:** Javítani a modell általánosítási képességét új, korábban nem látott feladatokra, amelyek utasítás formájában írhatók le. Az olyan modellek, mint az InstructGPT és a FLAN-T5, ennek a megközelítésnek szemléletes példái. ## Irodalom - Howard, J.; Ruder, S. (2018). *Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification*. arXiv:1801.06146. - Houlsby, N. et al. (2019). *Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP*. arXiv:1902.00751. - Pfeiffer, J. et al. (2020). *AdapterFusion: Non-Destructive Task Composition for Transfer Learning*. arXiv:2005.00247. - Hu, E. J. et al. (2021). *LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models*. arXiv:2106.09685. - Lester, B.; Al-Rfou, R.; Constant, N. (2021). *The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning*. arXiv:2104.08691. - Ben Zaken, A.; Goldberg, Y.; Ravfogel, S. (2022). *BitFit: Simple Parameter-Efficient Fine-Tuning for Transformer-based Masked Language-Models*. ACL 2022. - Ouyang, L. et al. (2022). *Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback*. arXiv:2203.02155. - Han, Z. et al. (2024). *Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Survey*. arXiv:2403.14608. - Bian, J. et al. (2025). *A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models in Federated Learning*. arXiv:2504.21099. - Li, X. et al. (2025). *Revisiting Fine-Tuning: A Survey of Parameter-Efficient Techniques and Future Directions*. Preprints.org. ## Lásd még - Nagy nyelvi modellek - BERT - GPT