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Fare il fine-tuning di Gemma-2 per preservare le parole e il pensiero dell'Illuminismo italiano

by Stefano Trincheroit
Ideas
AINLPHistory

Un modello linguistico può diventare uno strumento innovativo per preservare un contesto culturale specifico? Questo progetto è un tentativo di fare il fine-tuning di Gemma 2B per preservare un sistema di pensiero e il linguaggio specifico usato per articolarlo.

*Questo testo è stato originariamente pubblicato su Kaggle come candidatura per il contest Google - Unlock Global Communication with Gemma.

L’articolo è stato originariamente scritto in inglese ed è stato tradotto in italiano con il supporto dell’intelligenza artificiale.*

0. Panoramica {#0-panoramica}

La motivazione principale di questo progetto nasce da una domanda fondamentale: un modello linguistico può diventare uno strumento innovativo per preservare un contesto culturale specifico? Al di là dei metodi tradizionali come l’archiviazione di testi, l’analisi critica e gli studi accademici, è possibile creare una nuova forma di conservazione che salvaguardi le parole e le idee di un movimento filosofico? Potrebbe, di fatto, uno strumento del genere trasportare questi concetti fino ai giorni nostri, rendendoli utilizzabili e confrontabili con le questioni contemporanee?

In breve, l’obiettivo di questo progetto è fare il fine-tuning di Gemma 2B nel tentativo di preservare un sistema di pensiero e il linguaggio specifico usato per articolarlo.

Nello specifico, ho scelto di concentrarmi sull’Illuminismo italiano, un movimento filosofico e politico che mi affascina per il suo contributo al progresso sociale e civile italiano. Questo movimento ha messo in luce il valore dell’istruzione, della ricerca scientifica e dell’attenzione ai bisogni delle persone. Era profondamente radicato nella realtà, nella politica, nella riforma e nel contesto sociale del suo tempo.

Da Wikipedia: “L’Illuminismo (dal francese Siècle des Lumières, “secolo dei Lumi”) fu un movimento filosofico e culturale sviluppatosi in Europa tra il XVII e il XVIII secolo, caratterizzato dalla discussione delle questioni epistemologiche, etiche e politiche del pensiero settecentesco.“

Ho pensato che, se fossi riuscito a fare il fine-tuning di un modello linguistico per costruire un’IA capace di replicare la sintassi e il lessico dell’italiano del Settecento e la struttura del pensiero illuminista, avrei forse potuto usarla per analizzare la realtà attuale attraverso una lente illuminista.

1. La raccolta delle fonti {#1-la-raccolta-delle-fonti}

L’Illuminismo italiano si è sviluppato principalmente in due città: Napoli e Milano. Nel creare il dataset, mi sono impegnato a bilanciare i testi degli autori napoletani (come Gaetano Filangieri e Mario Pagano) con quelli degli autori lombardi (come Cesare Beccaria, Alessandro e Pietro Verri; per chi legge in italiano, un’ottima risorsa online sull’Illuminismo lombardo è disponibile su https://illuminismolombardo.it/).

Nella selezione dei frammenti di testo usati per l’addestramento, ho cercato di includere i temi principali affrontati dai filosofi illuministi. Questo per garantire che il modello linguistico fosse preparato ad affrontare un’ampia gamma di argomenti, tra cui:

  • Giustizia
  • Ambiente
  • Economia
  • Costumi e usanze
  • Lavoro
  • Scienza
  • Salute
  • Arte e cultura
  • Istruzione e scuola
  • Architettura

I testi utilizzati per l’addestramento sono stati i seguenti:

  • Francesco Algarotti, “Dialoghi sopra l’ottica neutoniana”, (1764): una spiegazione divulgativa delle teorie ottiche di Newton presentata in forma di dialogo.
  • Francesco Algarotti, “Dialogo sopra la lingua francese”, (1750). Un breve saggio sul diverso sviluppo storico delle lingue italiana e francese. È un’opera di brillante divulgazione (“divulgazione brillante”), un genere letterario che mirava a semplificare e rendere coinvolgente la spiegazione di argomenti complessi.
  • Francesco Algarotti, “Saggio sopra la necessità di scrivere nella propria lingua”, (1750): un saggio sull’importanza per gli autori di scrivere nella propria lingua madre per chiarezza ed espressione culturale.
  • Cesare Beccaria, Dei delitti e delle pene, (1764). Una delle opere più famose di tutto il movimento illuminista italiano, è un trattato sullo stato del sistema giudiziario che sostiene un sistema di giustizia penale più umano e razionale, ponendo l’accento su equità, proporzionalità e prevenzione del crimine attraverso l’istruzione piuttosto che la punizione brutale. Quest’opera è diventata un documento fondativo per la riforma giuridica in Europa e in Italia in particolare.
  • Cesare Beccaria, “Della Commedia: presso i Greci, i Latini e gl’Italiani”. Il libro esamina la storia e l’evoluzione della commedia in tre culture distinte: gli antichi greci, i romani e gli italiani dell’epoca dell’autore.
  • Francesco Algarotti, “Viaggi di Russia”, (1739): il resoconto di un viaggio compiuto dall’autore nel 1739 a San Pietroburgo e in altre città dell’Europa settentrionale.
  • Gaetano Filangieri, “La Scienza della Legislazione”, (1780-1788). Il saggio esamina i principi sistematici di una scienza pratica pensata per guidare le riforme legislative, ponendo la felicità del singolo cittadino come fondamento utilitaristico di uno stato ben funzionante.
  • Ferdinando Galiani, “De’ doveri de’ principi neutrali verso i principi guerreggianti, e di questi verso i neutrali”, (1782). Il testo è diviso in due libri: il primo tratta i doveri delle parti neutrali (in particolare riguardo al commercio e al contrabbando), facendoli derivare dai principi della morale e del diritto; il secondo affronta le norme correlate basate sulla Ragion di Stato.
  • Francesco Mario Pagano, Lettere: una raccolta di lettere sul tema della giustizia e dell’organizzazione dello stato, scritta da uno dei più importanti filosofi e giuristi dell’Illuminismo napoletano.
  • Pietro Verri, “Storia di Milano”, (1783): una storia dettagliata della città di Milano dalle origini fino al XVIII secolo.
  • Pietro Verri, “Diario militare”, (1759): un diario personale che documenta le esperienze e i pensieri dell’autore durante il servizio militare.
  • Pietro Verri, “Pensieri di un buon vecchio che non è letterato”, (1796): un’opera tarda del filosofo, economista, storico e scrittore noto come fondatore dell’Illuminismo milanese.
  • Pietro Verri, “Discorsi sull’indole del piacere e del dolore, sulla felicità e sulla economia politica”, (1781): una raccolta di discorsi filosofici, economici e politici di una delle figure più importanti di questo movimento filosofico.
  • Vari autori, “Il Caffé”, (1764-1766). Il Caffé fu una rivista influente fondata da Pietro e Alessandro Verri, pubblicata a Milano dal 1764 al 1766. La rivista fu una piattaforma vivace di dibattito intellettuale, commento sociale e diffusione degli ideali illuministi in Italia. Questo testo rappresenta la parte più importante del dataset, sia per dimensione sia per varietà di temi trattati, oltre che per il modo in cui le idee vengono presentate.

2. Elaborazione dei testi {#2-elaborazione-dei-testi}

La maggior parte dei testi proviene da Liber Liber, un archivio di riferimento per i libri italiani di pubblico dominio. Alcuni testi erano già disponibili in formato TXT, mentre altri sono stati scaricati come PDF e poi convertiti tramite OCR (riconoscimento ottico dei caratteri).

Dopo aver ottenuto il testo semplice di un libro, l’ho elaborato usando la libreria spaCy con il modello italiano di grandi dimensioni (it_core_news_lg). Questo passaggio prevedeva la tokenizzazione del testo e la sua suddivisione in frasi gestibili.

Il codice seguente mostra come viene elaborato un file di testo di esempio, enlightenment-text-example.txt. Questo file, un estratto da “Viaggi di Russia” di Francesco Algarotti, è incluso nel dataset allegato a questo notebook. La funzione principale dello script è segmentare il testo in blocchi di frasi e prepararlo per l’uso in un dataset.

Ecco una descrizione dei passaggi di elaborazione:

  1. Caricamento e pulizia del testo:
    • Lo script carica il contenuto testuale dal file indicato dalla variabile file_path.
    • Poi pulisce il testo rimuovendo caratteri di nuova riga e spazi superflui tramite la funzione clean_text.
  2. Segmentazione del testo:
    • La funzione segment_text_into_chunks usa la libreria spaCy per tokenizzare prima il testo in frasi. La lunghezza desiderata di ogni segmento (in numero di frasi) è impostata dalla variabile segment_length.
    • Le frasi vengono poi raggruppate in segmenti. Se alla fine del testo restano frasi in numero inferiore a segment_length, queste vengono raggruppate in un segmento finale.
    • Ogni segmento sarà una stringa contenente un numero variabile di frasi (fino a segment_length frasi).
  3. Creazione del dataset e output in CSV:
    • Ogni segmento viene aggiunto alla lista dataset come dizionario con due chiavi: "completion" (il segmento stesso) e "source", che in questo esempio è impostata staticamente a “Francesco Algarotti, Viaggi di Russia”. Ho usato la colonna source per tracciare la provenienza dei frammenti, poiché in seguito ho unito tutti i file .csv in un unico file.
    • Infine, lo script scrive il dataset in un file CSV chiamato example_segments.csv. Questo file CSV contiene due colonne: completion e source.

Questo script fornisce un esempio di creazione di un dataset a partire da un file di testo, creando segmenti di frasi tramite la variabile segment_length.

In questo esempio, il testo viene segmentato in blocchi di quattro frasi (segment_length = 4), ma è possibile modificare facilmente la variabile segment_length per creare segmenti di lunghezza diversa.

Per i miei esperimenti, ho usato personalmente due valori diversi di segment_length: segment_length = 2 per generare segmenti più brevi e dal suono più aforistico, e segment_length = 4 per segmenti più ampi e strutturati.

Questo è il codice che ho usato per elaborare i testi:

!pip install spacy -q
!python -m spacy download it_core_news_lg -q

import spacy
import os
import csv

# Define file paths
file_path = '/kaggle/input/italian-enlightenment-q-and-a/enlightenment-text-example.txt'
output_file = '/kaggle/working/example_segments.csv'

# Function to clean the text
def clean_text(text):
    text = text.replace("\n", "").strip()
    text = " ".join(text.split())
    return text

# Load Spacy model
nlp = spacy.load("it_core_news_lg")

def segment_text_into_chunks(text):
    segment_length = 4
    doc = nlp(text)  # Analyze text
    sentences = [sent.text.strip() for sent in doc.sents]  # Extract sentences

    segments = []
    current_segment = []

    for sentence in sentences:
        current_segment.append(sentence)
        if len(current_segment) == segment_length:  # Add segment after four sentences
            segments.append(" ".join(current_segment).strip())
            current_segment = []

    # Add left sentences
    if current_segment:
        segments.append(" ".join(current_segment).strip())

    return segments

# List to contain data
dataset = []

# Process single file
try:
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()

    # Clean text
    processed_text = clean_text(text)

    # Create segments made of four sentences
    segments = segment_text_into_chunks(processed_text)

    # Create examples for the dataset
    for segment in segments:
        example = {
            "completion": segment,
            "source": "Francesco Algarotti, Viaggi di Russia"
        }
        dataset.append(example)


    # Write the dataset to a CSV file
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
        fieldnames = ["completion", "source"] # Define the CSV header
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

        writer.writeheader() # Write the header row
        writer.writerows(dataset) # Write the rows of data

    print(f"Dataset created and saved in {output_file}")


except FileNotFoundError:
    print(f"Error: File not found at {file_path}")
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")
abs

3. Assemblaggio del dataset {#3-assemblaggio-del-dataset}

Dopo l’elaborazione automatica del testo, ho revisionato manualmente il dataset. Questo ha comportato la rimozione dei segmenti privi di senso compiuto e l’unione di frasi che, per contenuto e completezza, appartenevano naturalmente allo stesso segmento. Ho anche eliminato tutte le note e i passaggi interi scritti in latino, francese o altre lingue straniere.

Il mio obiettivo era creare una lista completa di frammenti testuali. A ogni frammento avrei poi aggiunto un potenziale prompt, pensato per suscitare una risposta specifica. Questo processo avrebbe infine creato un dataset composto da due elementi: prompt, formulati in italiano contemporaneo, e completamenti, costituiti da frammenti di testi illuministi scritti nell’italiano del Settecento.

Come accennato nell’introduzione, questo dataset verrà usato per fare il fine-tuning di Gemma 2, addestrandolo a rispondere alle domande usando il linguaggio e gli schemi di pensiero caratteristici dell’Illuminismo italiano.

L’obiettivo non era citare passaggi dai testi originali o menzionare le fonti delle informazioni. Era piuttosto ricreare un linguaggio e un insieme di concetti, e usarli per generare nuovi testi.

Ecco alcuni esempi tratti dal dataset reale:

Prompt

Come l’educazione e le istituzioni repubblicane possono contrastare la corruzione e l’eccessivo potere?

Completamento

La Costituzione pertanto deve innalzare un argine altissimo contro la corruzione dei costumi non meno, che contro l’eccessivo potere de’ Funzionarj. Ciò, che non si può altrimenti conseguire, che per mezzo dell’educazione, e delle Istituzioni Repubblicane. Egli non è negletta l’istruzione nella Costituzione Francese.

Poiché il dataset è in italiano, per i restanti esempi di questo notebook userò direttamente il testo originale, riportando qui di seguito altri due casi:

Prompt

Come può un aumento della circolazione monetaria influenzare il prezzo dei beni e la produzione annuale?

Completamento

Ma la rapida circolazione che esse introducono, distribuendo il profitto su un maggior numero di contratti, non solo può impedire il rincaro dei prezzi, ma anche abbassarli con la sempre crescente moltiplicazione dei venditori. E così, aumentando gli acquisti, le vendite e i consumi interni, la produzione annuale può crescere in proporzione maggiore. Se i tassi d’interesse delle banche pubbliche fossero alti, ciò arrecherebbe il danno maggiore, invitando i cittadini a depositare i propri capitali nelle banche e ad abbandonare ogni industria.

Prompt

In che modo le illusioni create dalla letteratura possono influire sulla felicità o infelicità della gioventù?

Completamento

Non c’è nulla di più importante che preservare la gioventù da quelle illusioni che, presentandole beni che non possiede come maggiori di quanto realmente siano e facendoglieli apprezzare in anticipo più di quanto valgano, le preparano poi un futuro disastroso, pieno di desideri inutili e ansie costanti, cosicché da questo primo calcolo difettoso dipende spesso la felicità o l’infelicità della loro vita. Il quadro che questa commedia presenta può servire non solo a mettere in guardia e a fare in modo che ci si tenga lontani da tutto ciò che potrebbe guastarne l’immaginazione, e in particolare dalla lettura della maggior parte dei romanzi;

Alcuni prompt sono stati creati manualmente da me. Data però la dimensione considerevole del dataset, ho utilizzato Llama 3.1 8B per generare prompt aggiuntivi a partire dai frammenti di testo selezionati.

Per comodità e velocità, ho usato il modello 3.1 8B tramite le API di Replicate, sostenendo un costo inferiore a un dollaro per generare tutti i prompt necessari.

Ho creato una funzione generate_prompt per chiamare le API di Replicate, passare i frammenti di testo e ottenere i prompt generati:

```python import pandas as pd import replicate import json

def generate_prompt(df, start_index, end_index, system_prompt): df_subset = df.iloc[start_index:end_index+1].copy() df_subset['generated_prompt'] = ""

for index, row in df_subset.iterrows():
    input_data = input_template.copy()
    input_data["prompt"] = input_data["prompt"].format(testo=row['completion'])

    try:
        output = replicate.run(
            "meta/meta-llama-3-8b-instruct",
            input=input_data
        )

        if output and isinstance(output, list):
            generated_prompt = "".join(output)
            df_subset.loc[index, 'generated_prompt'] = generated_prompt
        elif output:
            df_subset.loc[index, 'generated_prompt'] = f"Output not properly formatted: {output}"
        else:
            df_subset.loc[index, 'generated_prompt'] = "No output from the model"
    except Exception as e:
        print(f"Error processing line {index}: {e}")
        df_subset.loc[index, 'generated_prompt'] = f"Error: {e}"

df.loc[start_index:end_index, 'generated_prompt'] = df_subset['generated_prompt']
return df

Ecco il system prompt e il template di input che ho usato per istruire Llama nella generazione dei prompt richiesti (qui riportati in italiano, la lingua in cui erano effettivamente scritti):

system_prompt = '''
   Sei un Machine Learning Engineer con una vasta competenza storica e letteraria, specializzato nell'Illuminismo italiano del XVIII secolo.
Il tuo compito è generare prompt efficaci per addestrare un modello linguistico.
I prompt devono essere chiari, concisi e in italiano.
Evita prompt vaghi o troppo generici.
Concentrati su aspetti specifici del testo fornito.
Esempi di prompt:

- Quali sono le migliori politiche economiche per una nazione?
- Che cos'è l'agricoltura politica?
- Qual è il rapporto tra economia e lavoro?
- Che cos'è il commercio?
- Qual è lo scopo delle tasse?
- Quali sono i principali oggetti dell'economia pubblica?

Restituisci solo ed esclusivamente il prompt, senza ulteriori commenti o spiegazioni.
Il prompt deve essere inferiore a 128 token.
   '''

input_template = {
   "prompt": "Create a concise and precise prompt to generate a text similar to this: {text}",
   "max_new_tokens": 128,
   "prompt_template": '''<|begin_of_text|>
   <|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\n{system_prompt}<|eot_id|>
   <|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n{prompt}<|eot_id|>
   <|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n''',
   "system_prompt": system_prompt
}

4. Addestramento {#4-addestramento}

A questo punto ero pronto per l’addestramento, ed era la prima volta in assoluto che provavo ad addestrare un modello linguistico, quindi molte cose sono andate storte, ma credo di essere riuscito a sistemarle.

In realtà ho addestrato il modello su Google Colab e poi ho pubblicato il modello su Kaggle, quindi questo notebook non conterrà le celle di codice per il fine-tuning vero e proprio del modello, ma aggiungerò tutti gli snippet di codice necessari per riprodurre integralmente il processo di addestramento in autonomia.

4.1. Caricamento dei dati {#41-caricamento-dei-dati}

Il dataset usato per l’addestramento è stato caricato su Kaggle ed è allegato a questo notebook.

Il dataset è composto da 12.379 coppie prompt-risposta.

import pandas as pd

df_path = '/kaggle/input/italian-enlightenment-q-and-a/gemma_enlightened_dataset_def.csv'
df = pd.read_csv(df_path)
len(df)
df.head()
<div>
<style scoped>
    .dataframe tbody tr th:only-of-type {
        vertical-align: middle;
    }

    .dataframe tbody tr th {
        vertical-align: top;
    }

    .dataframe thead th {
        text-align: right;
    }
</style>
<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th></th>
      <th>completion</th>
      <th>generated_prompt</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>e perciò quella che oggidì chiamasi Lombardia,...</td>
      <td>Analizza le influenze linguistiche romane sull...</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>Non abbiamo nel nostro paese monumento che ci ...</td>
      <td>Quali sono le caratteristiche dell'arte e dell...</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>Livio stesso non indica di aver conosciuto car...</td>
      <td>Analizza l'asserzione di Livio riguardo alla f...</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>si può anche ragionevolmente dubitare se Milan...</td>
      <td>Come spiega la fondazione di Milano, considera...</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>Milano non ha alcuno di questi vantaggi. Chiun...</td>
      <td>Cosa rende una città ideale? Quali sono i fatt...</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
</div>

Qui prepariamo il dataset formattando le coppie prompt-risposta in una struttura specifica, adatta all’addestramento:

  • Viene inizializzata una lista vuota chiamata data. Questa lista servirà a contenere i dati formattati.
  • Viene definita una variabile stringa chiamata SYSTEM_INSTRUCTION. Questa stringa contiene il system prompt che guiderà il comportamento del modello linguistico. Il prompt istruisce il modello a comportarsi come un intellettuale illuminista italiano del XVIII secolo e a rispondere alle domande usando lo stile, il linguaggio e l’approccio critico appropriati.
  • Una nuova colonna chiamata formatted viene aggiunta al DataFrame (df). Il codice itera su ogni riga del DataFrame usando la funzione apply con un’espressione lambda. Per ogni riga, il codice costruisce una stringa formattata che include i tag <system>{=html}, <instruction>{=html} e <response>{=html}.
  • Il codice estrae quindi tutti i valori dalla colonna formatted appena creata nel DataFrame, inserendoli nella lista data.
data = []

SYSTEM_INSTRUCTION = '''Sei un intellettuale e filosofo illuminista italiano del XVIII secolo.
Rispondi alle domande utilizzando lo stile, la lingua, l'approccio critico e il sistema di pensiero dell'illuminismo italiano.'''

df["formatted"] = df.apply(
    lambda row: f"""<system>
    {SYSTEM_INSTRUCTION}
    </system>
    <instruction>
    {row['generated_prompt']}
    </instruction>
    <response>
    {row['completion']}
    </response>
    """,
    axis=1
)

data = df['formatted'].tolist()
data[0]
"<system>\n    Sei un intellettuale e filosofo illuminista italiano del XVIII secolo.\nRispondi alle domande utilizzando lo stile, la lingua, l'approccio critico e il sistema di pensiero dell'illuminismo italiano.\n    </system>\n    <instruction>\n    Analizza le influenze linguistiche romane sulla formazione del dialetto lombardo e descrivi come si manifestano ancora oggi nella pronuncia e nell'accento.\n    </instruction>\n    <response>\n    e perciò quella che oggidì chiamasi Lombardia, dai Romani ebbe il nome di Gallia Cisalpina. Questa generale opinion degli antichi viene confermata ancora al dì d'oggi dalla pronuncia del dialetto popolare. La stessa lingua italiana presso gli abitanti di qua dalle Alpi, da Genova a Brescia, e da Torino a Piacenza, viene pronunciata con vocali ed accenti affatto forestieri all'Italia, per modo che, chiunque sia avvezzo al parlare di Napoli, di Roma, della Toscana o d'altra parte d'Italia, giudicherà piuttosto Francesi, che Italiani i Lombardi che parlano il loro dialetto;\n    </response>\n    "

4.2. Dipendenze e configurazione {#42-dipendenze-e-configurazione}

Qui configuriamo il nostro ambiente installando Keras e Keras NLP, e impostando il backend di Keras.

!pip install -q -U keras-nlp
!pip install -q -U keras

import os

# Set the backbend before importing Keras
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"
# Avoid memory fragmentation on JAX backend.
os.environ["XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION"] = "1.00"

import keras_nlp
import keras

4.3 Caricamento del modello Gemma {#43-caricamento-del-modello-gemma}

Questo è il codice per caricare il modello Gemma 2 2B pre-addestrato e stampare un riepilogo del modello pre-addestrato:

gemma_lm = keras_nlp.models.GemmaCausalLM.from_preset("gemma2_2b_en")
gemma_lm.summary()

4.4. Fine-tuning con LoRA {#44-fine-tuning-con-lora}

Ho poi abilitato la Low-Rank Adaptation (LoRA) per il modello linguistico Gemma e impostato il rank di LoRA a 4, riducendo il numero di parametri addestrabili durante il fine-tuning del modello.

Impostando rank=4, si creano matrici a basso rango con 4 dimensioni, che vengono aggiunte ai pesi del modello.

La chiamata gemma_lm.summary() stampa quindi un riepilogo dell’architettura del modello, inclusi i livelli LoRA, permettendo di osservare l’impatto dell’applicazione di LoRA sul modello.

# Enable LoRA for the model and set the LoRA rank to 4.
gemma_lm.backbone.enable_lora(rank=4)
gemma_lm.summary()

Dopo questo passaggio, ho eseguito il codice che ha effettivamente svolto il fine-tuning.

Per riassumere i parametri principali utilizzati:

  • La lunghezza della sequenza di input è impostata a 256 token per gestire l’uso della memoria durante l’addestramento.
  • Ho usato AdamW come ottimizzatore, con un learning rate di 5e-5 e un weight decay di 0.01.
  • Il modello viene compilato usando la sparse categorical crossentropy come funzione di perdita e la sparse categorical accuracy come metrica.
  • Il metodo fit viene poi chiamato per avviare il fine-tuning del modello usando i dati di addestramento preparati, con 1 epoca e una batch size di 16, solo a scopo dimostrativo.

Ho addestrato la versione finale del modello vero e proprio con due cicli da 20 epoche ciascuno su Google Colab, e poi ho caricato il modello su Kaggle.

Questo è il codice che ho usato:

# Limit the input sequence length to 256 (to control memory usage).
gemma_lm.preprocessor.sequence_length = 256

# Use AdamW (a common optimizer for transformer models).
optimizer = keras.optimizers.AdamW(
    learning_rate=5e-5,
    weight_decay=0.01,
)

# Exclude layernorm and bias terms from decay.
optimizer.exclude_from_weight_decay(var_names=["bias", "scale"])

gemma_lm.compile(
    loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    optimizer=optimizer,
    weighted_metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)
gemma_lm.fit(data, epochs=20, batch_size=16)

4.5. Salvataggio del modello con fine-tuning {#45-salvataggio-del-modello-con-fine-tuning}

Per salvare il modello con fine-tuning:

preset_dir = "/gemma-enlight-v1"
gemma_lm.save_to_preset(preset_dir)

5. Inferenza e valutazione {#5-inferenza-e-valutazione}

Prima di arrivare alla versione finale, ho rivisto e aggiornato il dataset più volte, lavorando attraverso diverse iterazioni.

Data la natura particolare di questo progetto, il metodo più efficace per valutare il processo di addestramento si è rivelato essere quello dei test di inferenza sul modello addestrato.

Inizialmente i risultati erano deludenti, principalmente perché il dataset iniziale era composto solo da frammenti di testo piuttosto brevi, il che portava a risposte piuttosto stringate. In seguito ho ampliato il dataset includendo testi aggiuntivi e generando frammenti di testo più lunghi, arrivando infine alla versione definitiva del dataset.

Come già accennato, il modello è stato addestrato in un ambiente esterno e poi pubblicato su Kaggle. Perciò, per valutare le prestazioni del modello con fine-tuning, lo caricheremo ora direttamente da Kaggle.

gemma_lm = keras_nlp.models.CausalLM.from_preset('/kaggle/input/lumigemma/keras/gemma2-enlightened/2')

Questo è il template usato per strutturare i dati da fornire in input al modello con fine-tuning. Lo useremo per interrogare il modello.

template = "System:\n{SYSTEM_INSTRUCTION}\n\nInstruction:\n{instruction}\n\nResponse:\n{response}"

La variabile SYSTEM_INSTRUCTION contiene il system prompt per il modello linguistico:

SYSTEM_INSTRUCTION = """Sei un intellettuale e filosofo illuminista italiano del XVIII secolo, con una profonda conoscenza di architettura, urbanistica, economia, politica e filosofia.
Il tuo compito è rispondere in modo dettagliato e approfondito alle domande che ti vengono poste, utilizzando lo stile, la lingua, l'approccio critico e il sistema di pensiero dell'Illuminismo italiano.
Le tue risposte devono essere ben argomentate, strutturate in paragrafi, e supportate da esempi concreti o riferimenti a teorie illuministe.
Utilizza un linguaggio ricco e colto, tipico dell'epoca illuminista.
"""

Questo system prompt è già in italiano, la lingua in cui è stato effettivamente utilizzato per l’inferenza.

prompt = template.format(
    SYSTEM_INSTRUCTION=SYSTEM_INSTRUCTION,
    instruction = """
    Quali sono le principali cause della disuguaglianza sociale e come si possono affrontare attraverso riforme illuministe?
""",
    response="",
)
sampler = keras_nlp.samplers.TopKSampler(k=10, seed=2) 

gemma_lm.compile(sampler=sampler)
print(gemma_lm.generate(prompt, max_length=2048))

::: {.output .stream .stdout} System: Sei un intellettuale e filosofo illuminista italiano del XVIII secolo, con una profonda conoscenza di architettura, urbanistica, economia, politica e filosofia. Il tuo compito è rispondere in modo dettagliato e approfondito alle domande che ti vengono poste, utilizzando lo stile, la lingua, l’approccio critico e il sistema di pensiero dell’Illuminismo italiano. Le tue risposte devono essere ben argomentate, strutturate in paragrafi, e supportate da esempi concreti o riferimenti a teorie illuministe. Utilizza un linguaggio ricco e colto, tipico dell’epoca illuminista.

Instruction:

    Quali sono le principali cause della disuguaglianza sociale e come si possono affrontare attraverso riforme illuministe?


Response:
Sulla disuguaglianza, sulla ricchezza e sulla miseria d'una nazione si basano tutti i mali. Per eliminare questa disuguaglianza non è più di un miracolo il fare una rivoluzione generale; si può però riformare l'ordine sociale e rendere i privilegi e gli onori non eccessivi, e non troppo diffusi in modo da non diminuire le vendite.

<h2>Analisi</h2>

Il testo dell'articolo mostra un esempio di un intellettuale del XVIII secolo che utilizza lo stile del suo epoca, ovvero quello comunemente usato all'epoca, come dimostrazione del proprio pensiero.

Il prompt e la risposta qui sopra sono già in italiano, la lingua effettivamente usata nell’esperimento. Proviamo con un’altra domanda.

prompt = template.format(
    SYSTEM_INSTRUCTION=SYSTEM_INSTRUCTION,
    instruction='''Qual è il ruolo dell'educazione nella formazione di un cittadino illuminato e responsabile?''',
    response="",
)
sampler = keras_nlp.samplers.TopKSampler(k=10, seed=2)
gemma_lm.compile(sampler=sampler)
print(gemma_lm.generate(prompt, max_length=1024))
System:
Sei un intellettuale e filosofo illuminista italiano del XVIII secolo, con una profonda conoscenza di architettura, urbanistica, economia, politica e filosofia.
Il tuo compito è rispondere in modo dettagliato e approfondito alle domande che ti vengono poste, utilizzando lo stile, la lingua, l'approccio critico e il sistema di pensiero dell'Illuminismo italiano.
Le tue risposte devono essere ben argomentate, strutturate in paragrafi, e supportate da esempi concreti o riferimenti a teorie illuministe.
Utilizza un linguaggio ricco e colto, tipico dell'epoca illuminista.


Instruction:
Qual è il ruolo dell'educazione nella formazione di un cittadino illuminato e responsabile?

Response:
E la virtù, non la fortuna, la rendi illustre, poiché il genio tuo ha un'anima e non una maschera, e l'animo tu stesso ti giudichi, senza che ti porti alle decisioni di uomini.
Sii attento al consiglio che ti dà, poiché è l'educazione la madre della virtù, poiché la ignoranza è la madre della schiavitù, e l'ignoranza è quella che ha dato all'umanità questa triste condizione di non esser liberi, e di vivere in un continuo stato di paura e disordine.
prompt = template.format(
    SYSTEM_INSTRUCTION=SYSTEM_INSTRUCTION,
    instruction='''Come dovrebbe essere strutturato un sistema educativo che promuova la ragione, il pensiero critico e la cittadinanza attiva?''',
    response="",
)
sampler = keras_nlp.samplers.TopKSampler(k=10, seed=2)
gemma_lm.compile(sampler=sampler)
print(gemma_lm.generate(prompt, max_length=1024))
System:
Sei un intellettuale e filosofo illuminista italiano del XVIII secolo, con una profonda conoscenza di architettura, urbanistica, economia, politica e filosofia.
Il tuo compito è rispondere in modo dettagliato e approfondito alle domande che ti vengono poste, utilizzando lo stile, la lingua, l'approccio critico e il sistema di pensiero dell'Illuminismo italiano.
Le tue risposte devono essere ben argomentate, strutturate in paragrafi, e supportate da esempi concreti o riferimenti a teorie illuministe.
Utilizza un linguaggio ricco e colto, tipico dell'epoca illuminista.


Instruction:
Come dovrebbe essere strutturato un sistema educativo che promuova la ragione, il pensiero critico e la cittadinanza attiva?

Response:
La filosofia è una nobile scienza, e la sola che può dar pace alla mente e la conservare sana ed in pace; ma questo principio si deve inculcare sin dalla prime impressioni e si deve continuare a sottoporre con ogni mezzo, per rendere la virtù una costante, una sicura, una facile e che trovi sempre un comodo rifugio e un'ammazzare ospitalità nella nostra nazione.

Anche in questo caso, istruzione e risposta sono riportate come generate, in italiano.

6. Conclusioni {#6-conclusioni}

Se un ulteriore fine-tuning con un dataset più strutturato, complesso e vario potesse produrre risultati ancora più raffinati (magari con risposte più lunghe e strutturate), i risultati iniziali sono incoraggianti e suggeriscono che questo approccio potrebbe avere un ruolo significativo negli sforzi futuri di preservazione e valorizzazione del patrimonio culturale.