从理论到实践---实现LLM微调的7个步骤

原创 已于 2024-04-01 18:08:03 修改 · 1.4k 阅读 · 20 ·
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#人工智能 #自然语言处理 #机器学习

于 2024-04-01 18:01:16 首次发布
本文介绍了如何通过7个步骤对大型语言模型（LLM）进行微调，以提升其在特定任务上的性能。从了解预训练模型到选择模型、加载数据、分词、初始化模型、设置评估方法，再到使用Trainer进行微调，每个步骤都详细解析。微调是提高LLM在特定领域效率和定制潜力的关键，使得NLP项目的性能得到显著提升。

原文地址：7-steps-to-mastering-large-language-model-fine-tuning

From theory to practice, learn how to enhance your NLP projects with these 7 simple steps.

2024 年 3 月 27 日

在过去的一年半里，自然语言处理（NLP）领域发生了显著的变化，这主要归功于像OpenAI的GPT系列这样的大型语言模型（LLMs）的崛起。

这些强大的模型彻底改变了我们处理自然语言任务的方式，在翻译、情感分析和自动文本生成方面提供了前所未有的能力。它们理解和生成类似人类文本的能力，打开了曾经被认为无法实现的可能性。

然而，尽管这些模型功能强大，但训练它们的过程充满了挑战，如需要投入大量的时间和资金。

这让我们不得不重视LLM微调的关键作用。

通过精炼这些预训练模型，使其更好地适应特定的应用或领域，我们可以显著增强它们在特定任务上的表现。这一步骤不仅提升了它们的质量，还扩展了它们在众多领域的实用性。

本指南旨在将这一过程分解为7个简单步骤，以便任何LLM都能为特定任务进行微调。

了解预训练的大型语言模型

LLM 是一类专门的 ML 算法，旨在根据前面单词提供的上下文来预测序列中的下一个单词。这些模型建立在 Transf

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从理论到实践：使用LLM构建企业级AI原生应用
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传统企业应用像“固定程序的流水线”：用户输入明确指令，系统按预设规则输出结果（比如Excel公式计算、OA审批流程）。但在今天，企业面临的问题越来越复杂——客户咨询可能包含模糊表述（“帮我查查最近三个月浙江地区的退货异常”）、文档处理需要理解上下文（“从200页合同里提取甲乙双方违约责任”）、数据分析需要“会思考的助手”（“根据Q3销售数据，推测Q4重点城市的库存策略”）。本文聚焦“如何用LLM解决这类复杂问题”，覆盖从需求分析到落地部署的全流程，帮助企业避开“为了AI而AI”的陷阱，真正实现业务价值。
2024年大语言模型（LLM）微调方法最全总结！
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众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调，主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。
LLM模型微调方法及经验总结
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在现在这大规模语言模型（LLM）盛行的时代，由于模型参数和显卡配置的因素，预训练基本是大公司或者高校可以完成的事情，而对于小公司或个人，则只能对LLM进行微调，也就是说微调少量或额外的模型参数，固定大部分预训练模型（LLM）参数，从而大大降低了计算和存储成本，同时，也尽可能实现与全量参数微调相当的性能。本文总结几种主流的微调方法，主要包括Freeze方法、P-tuning方法、Lora方法和Qlora方法。
通俗易懂的LLM（上篇）
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2022年年底OpenAI发布ChatGPT，将LLM（Large Language Model）带向了一个新的高度，而2023年OpenAI继续放出大招：更强大的GPT-4问世，引爆了整个互联网圈。在这个大模型时代，作为一名NLPer，持续吸收着层出不穷的新技术，确实有些吃不消。俗话说，好记性不如烂笔头，在此记录下LLM相关技术及进展。顺便说一句，你可以说它不全面，但不能说它不通俗易懂。GPT系列模型详解【LLM系列-01】Language Models are Few-Shot Learners。
一文读懂 LLM 如何进行微调？
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虽然把预训练的大型语言模型（LLMs）的所有层都微调一遍，是让它们适应新任务的最好办法，但咱们本文中列举的这些方法，像基于特征的方法、上下文学习，或者用那些参数少、效率高的微调技术，这样既能达到目的，又能省不少计算资源。本文中提及了三种常用的方法：一个是用模型提取的特征来训练新模型；一个是只微调模型的输出层；还有一个是把模型所有层都微调一遍。这三种方法各有利弊，计算效率高的，可能效果就一般；效果好的，计算成本可能就高。
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大型语言模型 (LLM) 是一类使用 Transformer 网络构建的生成式 AI 模型，能够利用非常大的数据集来识别、汇总、翻译、预测和生成语言。
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大模型微调入门的知识点...大模型微调入门是一个涉及多个技术层面的学习过程，涵盖了从基础理论到实践应用的全面内容。学习者需要系统性地掌握相关知识，并通过实际操作来加深理解，最终能够独立完成大模型的微调任务。
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当ChatGPT的旋风席卷全球，大语言模型（LLMs）不再是遥不可及的学术概念，而是触手可及的生产力工具。然而，通用大模型虽然强大，却往往无法完全满足垂直领域或个性化场景的特定需求。如何让这些庞大的模型学会你的行业知识、掌握你的特定语境、遵循你的独特指令？微调（Fine-tuning）。然而，大模型的微调并非易事。LLaMA、Qwen、Baichuan、InternLM……模型家族日益壮大，选择哪个，如何高效适配？SFT、LoRA、QLoRA、DPO、PPO、ORPO……每种方法理论深奥，实现复杂。
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大型语言模型（LLM）相较于传统的语言模型具有更强大的能力，然而在某些情况下，它们仍可能无法提供准确的答案。检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）。该架构巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精准的答案，从而显著提升了回答的准确性与深度。LangChain 框架是一个开源工具，充分利用了大型语言模型的强大能力，以便开发各种下游应用。它的目标是为各种大型语言模型应用提供通用接口，从而简化应用程序的开发流程。
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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。即更新模型所有权重的过程，被称为全微调。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。
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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？
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prefix-tuning的中文表达是前缀微调，在实现时，prefix-tuning是在PLM前部拼接一小段可学习的向量(virtual tokens)作为Prefix（这里的“前部”是指PLM网络结构每一层的前部，拼接后，PLM网络的层数是不变的）， 且在微调模型的过程中只优化拼接的Prefix，而不需要优化整个模型的参数（训练的时候只更新Prefix部分的参数，而PLM中的其他部分参数不更新）。举个例子，在情感分类任务中，我们要判断“《功夫》这个电影是周星弛主演的，无厘头式的幽默，我很喜欢。
开源LLM大模型微调简明教程
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大型语言模型（LLM）经过大量文本数据的训练，使它们能够理解人类语言的含义和上下文。以前，大多数模型都是使用监督方法进行训练的，我们提供输入特征和相应的标签。与此不同的是，LLM是通过无监督学习进行训练的，他们接受大量没有任何标签和指令的文本数据。因此，LLM可以有效地学习语言单词之间的含义和关系。它们可用于各种任务，例如文本生成、问答、从一种语言翻译为另一种语言等等。最重要的是，这些大型语言模型可以在您的自定义数据集上针对特定领域的任务进行微调。
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LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。通过使用与 ChatGLM（chatglm.cn）相同的技术，ChatGLM-6B 初具中文问答和对话功能，并支持在单张 2080Ti 上进行推理使用。
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标签“LLM微调框架 python”准确概括了该项目的本质属性：首先，它是一个专注于大语言模型微调任务的专用框架，相较于通用深度学习平台（如PyTorch Lightning或Keras），它针对LLM特有的训练挑战进行了高度优化，...
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