【微调】案例及数据集

对话数据集

BERT电影评论分类: 使用imdb 数据集

  • 如何微调(Fine-tuning)大语言模型? 大神给出了微调的概念:

  • 大神的意思是 调整的是参数,结果是原来的知识都保留,但是某些层被新的数据训练后,优化了其对新任务的执行

  • 微调是基于一个已经训练好的神经网络模型,通过对其参数进行细微调整,使其更好地适应特定的任务或数据。通过在新的小规模数据集上继续训练模型的部分或全部层,模型能够在保留原有知识的基础上,针对新任务进行优化,从而提升在特定领域的表现。
    - 根据微调的范围,可以分为全模型微调和部分微调

在这里插入图片描述

LoRA微调

-

### 准备和使用微调数据集的方法 在机器学习领域,准备和使用微调数据集是一个复杂的过程,涉及多个方面的工作。对于传统的自然语言处理(NLP)任务,如机器翻译、文本摘要以及文本分类等,已经存在大量公开的数据集合[^1]。这些数据集不仅提供了丰富的监督学习材料,而且能够作为基础来创建特定于应用需求的新数据集。 #### 数据收集与预处理 为了有效地利用现有资源并针对具体应用场景优化模型性能,在构建新的微调数据集时应考虑以下几个要点: - **获取高质量源数据**:优先选用经过验证的真实世界样本或者权威机构发布的标准测试案例。 - **清理噪声干扰项**:去除无关紧要的信息片段,修正错误标注部分,并保持语料库的一致性和准确性。 - **扩充多样性实例**:通过引入更多样化的输入形式增加泛化能力,比如采用多语言版本或是不同风格表达方式的句子结构。 #### 构建针对性强的小规模精炼版子集 当面对有限计算资源的情况下,可以通过精心挑选具有代表性的少量例子组成更紧凑高效的训练单元。这种方法特别适用于那些对硬件条件有较高要求的任务场景,例如基于大尺寸Transformer架构的语言模型微调工作[^4]。 #### 应用对抗攻击检测技术保障安全性 考虑到潜在的安全威胁因素,在设计阶段就应当融入防御机制以抵御恶意篡改行为的影响。研究指出,某些类型的后门攻击可能会嵌入到正常运作流程之中而不易察觉;因此有必要实施严格的审查程序确保所使用的每一个组件都来自可信渠道[^2]。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设 df 是已加载好的原始 DataFrame X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( df['text'], df['label'], test_size=0.2, random_state=42) print(f'Training set size: {len(X_train)}') print(f'Validation set size: {len(X_val)}') ```
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