大模型微调项目 / 数据集调研汇总，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

程序员_大白

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原创最新推荐文章于 2026-03-27 11:15:39 发布 1.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【大模型】模型微调（非常详细）从入门到精通，看这一篇就够了本文结合示例简单讨论如何使用LoRA微调（FT）预训练的 LLM。LoRA原理将在接下来的文章里详细讨论。阅读详情

前言

本文主要总结本人最近跑过的大模型微调项目。

相信大家这几个月都会不断新出的微调大模型项目刷屏，频率基本每天都有高星的项目诞生，部分还宣称自己达到GPT的百分之多少，一方面弄得大家过度乐观，一方面弄得大家焦虑浮躁。

面对这种情况，我的建议是「多动手」。把这些项目 clone 下来，跑跑代码，把项目用到的数据集下载下来做做EDA，把项目训练完的checkpoint下载下来，用自己的例子跑跑。多接触反而心态平定了许多。

回归正题，这篇博文聊聊一些热门的大模型微调项目。首先我觉得大量这些项目的诞生是源于以下三个节点：

节点1 ChatGPT：由于 ChatGPT 惊人的效果，让大家意识到AGI的可能性，并重视起了大模型+开放指令微调+强化学习这种三阶段范式
节点2 LLaMA：LLaMA 是 Meta 在今年2月份推出的基座模型，宣称 LLaMA-13B 在大多数基准测试中超过了 GPT-3 (175B)，而 LLaMA-65B 与最好的模型 Chinchilla70B 和 PaLM-540B 相比非常有竞争力。此外，该项目还开源了7B、13B、30B和65B版本。
节点3 Stanford Alpaca：在 LLaMA 的基础上，用 Self-Instruct 去制造了52K的指令微调数据集，最后发现训练出来的模型确实是能听懂指令的，能看出ChatGPT的雏形

这三个节点加起来相当于证明了一条可以低成本复现的道路，然后大量的人沿着这条道路去进行时间。

再来说说这些项目的，本质都是：底座模型(ChatGLM/LLaMA/BLOOM)+ 微调数据(主要是指令微调数据集) + 高效微调方案(Fulltuning/Lora/Freeze/Ptuning)。

项目

这些介绍几个我认为比较好的，好的定义是：Github star 比较高的，持续在维护更新的，同时作者对自己的项目做了详细解析和深入研究的。

ChatGLM-6B

清华唐杰老师团队

项目: https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B

Blog: https://chatglm.cn/blog

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GLM架构，具有62亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T个标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，项目还开源了基于 P-Tuning v2(https://github.com/THUDM/P-tuning-v2) 的高效参数微调代码。

亮点：

GLM 是一种 Prefix decoder 的结构，而目前大模型采用的主流结构是 Casual decoder，可以说GLM走出了自己的道路，但究竟那种结构更优，需要更科学的评定
1T 个token的中英文预训练，对比 175B 的 GPT3 训练了300B个 token，540B的 PaLM 训练了780B个 token，而 ChatGLM-6B 的底座只是6B的模型，却训练了1T个 token，让人有种憧憬，用大数据训练小模型，是否能达到小数据训练大模型的效果
项目号称经过监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习

但是 ChatGLM-6B 没有公布它的训练细节和语料是怎么做的，有人说 ChatGLM-6B 的 IFT 也是通过 self-Instruct 得到的，这也不是空穴来风，相信用过 ChatGLM-6B 的人都会觉得，ChatGLM-6B的回复风格跟ChatGPT十分相似。

Alpaca-CoT

中科院的学生做的项目

项目：https://github.com/PhoebusSi/Alpaca-CoT/blob/main/CN_README.md

多接口统一的大模型指令微调平台。该项目做了一个框架，利用这个框架，可以方便地用不同的底座模型+不同的指令数据集进行大模型的微调，不足的地方是，只提供了使用Lora的训练方式。除此之外，该项目主打一个思维链 (CoT)，把CoT数据集加入到指令微调中，在项目中还举了很多案例，证明加入了CoT数据集后对模型的提升作用。

亮点：

统一了多个底座模型，包括有 LLaMA、ChatGLM、BLOOM
整理统一了其他公开项目的数据集，如果大家想梳理下现在市面上开源的IFT数据集，建议可以通过这个项目了解
项目集成了 Int8-bitsandbytes、Fp16-mixed precision、LoRA（hugging peft库）等高效训练的方法
首个加入了 CoT 训练后的效果研究

BELLE

贝壳团队开源的项目

项目：https://github.com/LianjiaTech/BELLE

项目基于 Deepspeed-Chat 项目，包括全量参数微调(fine-tuning)和基于LoRA的参数高效微调。

亮点：

开源了一个规模巨大的中文IFT数据集，现在加起来有300万以上，基本都是通过Self-Instructi得到
做了一系列的实验，截止日前已发了4篇技术报告
《Exploring ChatGPT’s Ability to Rank Content: A Preliminary Study on Consistency with Human Preferences》
《Exploring the Impact of Instruction Data Scaling on Large Language Models: An Empirical Study on Real-World Use Cases》
《Towards Better Instruction Following Language Models for Chinese: Investigating the Impact of Training Data and Evaluation》
《A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model》

建议大家把它们的数据集下载下来看看，并把这4篇实验报告都看一次。虽然这些实验并不是很客观，例如最后的test集也是用的belle自己的，然后用的是GPT3.5打分。不过整体的实验思路和实验结果还是可以大致参考的。

Chinese-LLaMA-Alpaca

科大讯飞&哈工大团队，很出名的团队，很多耳熟能详的中文预训练模型，如RoBERTa、MacBERT、PERT都出自它们团队

项目：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

该项目包括词表扩充、继续预训练和指令精调三部分，其中词表扩充的代码参见 merge_tokenizers.py ；预训练和指令精调代码参考了 transformers中的 run_clm.py 和 Stanford Alpaca 项目中数据集处理的相关部分。

亮点：

相对完整的流程，不紧紧是指令微调这一步，还包括词表扩充、继续预训练
针对LLaMA模型扩充了中文词表，提升了中文编解码效率。这一步是我觉得假如想用LLaMA去做中文必须要做的一个事情，因为原生LLaMA对中文支持不好，很多中文词不在它们的词表中，会被切成两个token，极大影响了效果
对中文继续做了20G语料的预训练，这个预料规模一看就很熟，它们开源的RoBERTa、MacBERT也是在这个规模的预料上训练得到的
在预训练介绍，分成两部分，第一阶段：冻结transformer参数，仅训练embedding，在尽量不干扰原模型的情况下适配新增的中文词向量，第二阶段：使用LoRA技术，为模型添加LoRA权重（adapter），训练embedding的同时也更新LoRA参数。这给大家做高效继续预训练的提供了一个方向。

StackLLaMA

项目：https://huggingface.co/spaces/trl-lib/stack-llama

Blog: https://huggingface.co/blog/stackllama

Hugging Face的研究人员发布的一个70亿参数的模型——StackLLaMA。这是一个通过人类反馈强化学习在LLaMA-7B微调而来的模型。

个人感觉有价值的是Hugging Face研究人员发布的一篇Blog：用RLHF训练LLaMA的实践指南。

亮点：

博客更像是一个教程和指南，介绍如何使用RLHF来训练模型，而不是主要关注模型的性能表现
重点介绍了指令微调和强化学习部分，其中强化学习部分利用的是StackOverflow构建的数据集，利用网民们的upvotes去进行评分，给我们构造强化学习数据集部分提供了一个思路，能否利用微博点赞、知乎点赞等数据去构造一个中文的强化学习数据集呢？

数据集

介绍几个比较有特色的中文数据集

Alpaca-CoT

对大部份中英文的开源IFT数据集进行了整理和汇总，包括有 Guanaco、belle、firefly、COIG，加上项目自己开源的CoT数据集。假如不想自己去疏离数据集的话，就看这个它们整理好的就行了。

Alpaca_GPT4

https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM

微软论文《INSTRUCTION TUNING WITH GPT-4》开源的数据集。亮点是利用 GPT-4 生成的 Alpaca 数据，并做了中文的翻译。由于GPT4比GPT3.5强大很多的，因此质量自然会更高。

belle_data

https://github.com/LianjiaTech/BELLE/tree/main/data/10M

规模很大、类型也较多的数据集

School Math：包含约25万条中文数学题数据，包含解题过程。
Multiturn Chat：包含约80万条用户与助手的多轮对话。
Generated Chat：包含约40万条给定角色的多轮对话。
train_2M_CN：包含约200万条与Alpaca类似生成的多样化指令任务数据。

这些数据都是由ChatGPT生成，部分质量是不过关的，需要自己好好筛选一下。

COIG

https://huggingface.co/datasets/BAAI/COIG

规模很大，类型很全的数据集

翻译指令数据集：基于开源数据集精选得到，并通过DeepL高质量翻译、并进行人工验证+人工修正
考试指令数据集：中国高考、中考、公务员考试得到，可用作思维链 (CoT) 语料库
价值对齐数据集：「中文世界的价值观念不同于英语世界的价值观」，作者构建了与普世华人价值观match的数据集，也是通过 self-instruct 生成的
反事实校正数据集：构建了反事实校正多轮聊天数据集（CCMC）。CCMC 数据集包括学生和老师之间的 5 轮角色扮演聊天，以及他们所参考的相应知识。教师根据基本事实知识生成响应，并在每一轮中纠正学生问题或陈述中的事实错误或不一致之处
代码指令数据集：Leetcode 数据集，包含有代码到文本和文本到代码

总体来说，这份数据集质量非常高，需要我们好好根据任务进行挑选。

个人感悟

数据清洗方案如何更好？

多样性：例如在 Self-Instruct 论文中，会使用 ROUGE 指标，过滤掉生成的指令与已有指令重合的指令。
高质量：使用 ChatGPT 生成数据，自然训练出来的模型就是模仿 ChatGPT 的回复风格。然而，ChatGPT（指 GPT3.5）自身的缺点包括浓浓的机翻味道、文绉绉的、不够活泼可爱，其次中文生成不够流畅。一种思路是使用 PPL 等指标筛选出生成的指令和回复，计算困惑度 Perplexity。Perplexity 低的通常是不流畅的，可以将低于一定阈值的去掉。
启发式：例如过滤掉问题是中文但回答是英文的，过滤掉生成的指令包含需要外部知识库的情况。

更多的清洗方案，可以多看看开源数据集中它们是如何处理的，留意里面的数据清洗方式。

哪种微调方案比较好？

从 BELLE 的技术报告《A Comparative Study between Full-Parameter and LoRA-based Fine-Tuning on Chinese Instruction Data for Instruction Following Large Language Model》中可以看出，Full-Tuning 效果应该是最好的，但 Full-Tuning 需要机器资源多，训练时间长。其次是 P-TuningV2/Lora/Freezing 的话，貌似是 P-TuningV2 效果最佳，具体可以看这个https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning。然而，这些比较并不严谨，例如每个方案都有自己的超参，是否每个方法都做了超参搜索。

强化学习部分重要吗？

非常重要。现在发现 ChatGLM-6B 的回复虽然一看过去感觉像模像样，但仔细看会发现胡言乱语的情况很严重，也即幻觉问题。也有人会另辟蹊径，例如 COIG 中的 CCMC 数据集，通过将这些数据集加入到 IFT 训练中，让模型学习纠正不正确回复的能力。还有在 prompt 中加入“请不要生成虚假的、自我捏造的回复”等字眼，目的是让模型在生成更加谨慎。然而，这些都是折中的办法。个人认为减少幻觉问题这一步，还得靠强化学习。希望未来能看到更多构建强化学习数据和开源强化学习数据集、训练的方案。