一文读懂LLM Fine Tuning（微调）

自从开创性论文《Attention is All You Need》发布以来，大型语言模型(LLM)掀起了一场席卷全球的人工智能革命。这种新兴技术迅速被各大企业所关注和采用，使得ChatGPT、Claude和Cohere等模型成为重要的技术支撑，为应用程序注入了新的活力和动力。

这股受欢迎的浪潮也凸显了企业对针对特定数据集进行基础模型微调的迫切需求，以确保LLM在实际应用中的准确性和可靠性。通过微调，企业可以将预训练的语言模型进行定制化改造，以满足其独特的业务需求和场景特点。这个过程也助推了Generative AI和OpenAI等公司的崛起，成为LLM微调领域的佼佼者。

1. 什么是LLM Fine Tuning ？

一个普遍的误解是：人们认为微调(Fine-Tuning) 是 LLM 获取新知识的唯一 (或最佳) 方式。事实并非如此。无论是为产品添加智能协作助手，还是使用 LLM 分析存储在云端的大量非结构化数据，企业的实际数据和业务环境才是选择合适 LLM 方法的关键因素。在许多情况下，与传统的微调方法相比，采用其他策略往往更能有效地实现企业的目标。这些策略可能操作复杂度更低、对频繁变化的数据集具有更强鲁棒性、或者能产生更可靠准确的结果。

那么，何为LLM Fine Tuning ？

LLM（大型语言模型）微调是一种定制化技术，广泛应用于将通用预训练模型转化为满足特定任务或领域需求的专用模型。这一过程涉及采用预训练模型，并在相对较小的针对性数据集上进行进一步训练，以完善模型的能力，提高其在特定应用场景中的性能表现。

从本质上来讲，LLM 微调的核心思想是利用预训练模型的参数，将其作为新任务的起点，并通过少量特定领域或任务的数据进行“塑造”，从而使得模型尽可能快速适应新的任务或数据集。

LLM Fine Tuning 流程示意图

通过微调，我们可以有效地弥合通用预训练模型与特定应用程序独特需求之间的差距，确保语言模型的输出更好地符合人类的期望和需求。此外，基于预训练模型所蕴含的丰富知识和通用能力，并针对性地增强其在某一领域或任务上的专长，从而实现了模型能力的特化和优化。

2. 为什么需要LLM Fine Tuning ？

虽然近年来出现的LLM(大型语言模型)取得了显著的进步，通常是基于通用模型，在默认情况下并不针对特定任务进行优化。而Fine Tuning（微调）这些预训练的语言模型，正在成为一个关键的技术手段，可以帮助我们更准确、高效地执行各类专业领域的自然语言处理(NLP)任务。

当我们遇到诸如客户评论情绪分析或特定领域的问答这样的专业NLP任务时，单纯使用通用的预训练语言模型通常难以达到理想的性能。这时，我们需要通过微调的方式，将预训练模型进行定制化改造，使其能够深入理解该特定任务和领域的细微差异，从而发挥出更加出色的能力。

从本质上而言，微调带来的好处是多方面的 ，具体体现在如下层面：

首先，可以充分利用预训练期间模型所学习到的丰富知识，大大节省了从头开始训练