聊聊大模型的应用及微调

微调框架概述

模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。比如 ChatGLM-Efficient-Tuning、LLaMA-Factory。其架构逻辑如下：

最近试玩了这两个框架，个人觉得蛮好的，先不说实际的调试效果，这取决于多种因素，总的来说还是很方便快捷的。方便快捷的基于多种微调策略调试LLM；同时支持多种数据集类型。

LLaMA-Factory

这个开源库相比较其余的库，更全面，更方便。有如下几点我是比较喜欢的。

1. 训练方法

   1. 如图，多种训练方法都支持，很全面。不过这里的预训练，我理解为是增量预训练；即准备大量的文本数据训练。
   2. 支持全参数、部分参数、LoRA等策略微调。
   3. 降低门槛，一键训练。对于学习来说，可以增加知识面及使用。

2. 数据集

   1. 支持多种数据集：增量预训练数据集、指令微调数据集、偏好数据集；在官方文档都是有说明的。
   2. 每次微调前，我都需要斟酌数据集的准备、格式等；但开源库已经准备的很齐全而且各种场景的数据格式都有，直接参考即可；比如单轮对话、多轮对话、指令格式等等。这就极大的方便了数据集的准备。

3. 其它

   1. 当然还有分布式训练、web界面操作等等

ChatGLM-Finetuning

Finetuning是专门基于GLM系列的微调库，我个人也试用，还是很方便快速的，而且文档比较清晰，只是在部署时比较简陋，但对于要学习了解微调及LLM一些原理来说，还是很适合入门钻研的。

应用

目前绝大多数的大模型都是基于基座模型(GLM、QWen、LlaMa、BaiChuan)等微调训练而来，不过实现的逻辑却是有多种，要么基于官方的微调文档，要么基于开源微调库实现。CareGPT就是基于开源微调库LLaMA-Factory实现的医疗领域大模型。其架构设计如下：

在其架构设计中，有两个部分比较值得关注：

1. 微调框架的集成

   1. 通过集成了微调框架，调用底层具备的能力，准备多种格式的数据集微调模型。

2. 数据开放

   1. 基于开源医疗数据集，准备增量预训练预料、指令监督预料、SFT预料等等；扩充基座模型的领域知识能力。

总结

基于个人使用及学习的角度，介绍了微调框架的概述及其应用。在这里面的道道还是蛮多的，有一定的大模型知识再基于这些库去做参考去做应用，将极大的降低LLM的应用门槛。更有甚者可以了解底层的实现逻辑。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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