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本文使用一个简单的数据集，展示大模型预训练与有监督微调过程。无论是大模型的预训练还是有监督微调，其损失值的计算过程都是与下一个要预测的词计算损失。
预训练损失值的计算，即从第一个字开始每个字都与下一个字计算损失；
有监督微调与预训练唯一不同的点，便是不对指令与用户的输入文本计算损失，实际操作就是把用户输入文本在训练过程中遮罩掉，把对应的 label 的值设置为-100。这是因为不希望大模型学会，如何生成的用户的问题。
当前文章介绍预训练，下篇文章介绍有监督微调
本文不使用 llamafactory 等，大模型微调工具，上述工具把大模型微调的过程都封装到底层了。只使用 transformers库的AutoTrain实现大模型的微调。
开源地址:
https://github.com/JieShenAI/csdn/tree/main/25/02/pre_train
原始数据集
将使用下述5条数据微调大模型，对比一下，预训练与有监督微调的区别。
[
{
"instruct": "请你给哪吒写一首诗：",
"input": "哪吒降世，意气飞扬。\n逆天改命，破障冲霄。",
"label": "红绫缠腕，风火踏浪。\n不屈不悔，笑傲苍茫。"
},
{
"instruct": "请你给敖丙写一首诗：",
"input": "碧海生龙子，云中舞雪霜。",
"label": "恩仇难两忘，何处是家乡？"
},
{
"instruct": "请你给殷夫人写一首诗：",
"input": "十月怀胎盼子生，柔心铁骨两相承。",
"label": "甘将慈爱护天地，不惧风雷不惧征。"
},
{
"instruct": "请你给太乙真人写一首诗：",
"input": "仙风道骨，骑兽遨游。",
"label": "炉中炼术，指点神童。"
},
{
"instruct": "请你给申公豹写一首诗：",
"input": "阴谋藏心，步步为营。\n狂傲不羁，志向高冥。",
"label": "欲翻天命，终难遂行。\n困局自招，悔恨难平。"
}
]
下述是标准的有监督微调的数据格式，使用 apply_chat_template 方法，告知模型哪些是系统提示词、用户问题、模型的回答。
d = {
"instruct": "请你给哪吒写一首诗：",
"input": "哪吒降世，意气飞扬。\n逆天改命，破障冲霄。",
"label": "红绫缠腕，风火踏浪。\n不屈不悔，笑傲苍茫。",
}
messages = [
{
"role": "system",
"content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": d["instruct"] + d["input"],
},
{
"role": "assistant",
"content": d["label"],
},
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
# add_generation_prompt=True
)
print(text)
输出：
<|im_start|>system
You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
请你给哪吒写一首诗：哪吒降世，意气飞扬。
逆天改命，破障冲霄。<|im_end|>
<|im_start|>assistant
红绫缠腕，风火踏浪。
不屈不悔，笑傲苍茫。<|im_end|>
上述是数据 template的构造，每个大模型的template不一样，但很多大模型微调工具(llamafactory等)都会自动构造template，无需太担心。
本文是大模型预训练与有监督微调的手搓简化版本，数据构造不使用template，设置预训练和有监督微调的输入文本一样，都是把 instruct + input + label 拼接起来，在结尾添加一个结束符号。
instruct + input + label + tokenizer.eos_token
在结尾需要添加 tokenizer.eos_token 停止符号，这是为了让大模型学会停止文本生成。不然在大模型推理的时候，大模型就会一直往后生成文本，直到达到模型最大的生成的长度才会停止。
预训练代码实战
from typing import List, Dict, Sequence
import torch
import transformers
from transformers import TrainingArguments, Trainer
from torch.utils.data import Dataset
from dataclasses import dataclass
IGNORE_INDEX = -100
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
IGNORE_INDEX -100， 在 label 中被标注为-100表示不参与 loss 计算。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_dir = r"Qwen/Qwen2.5-0.5B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir)
model = model.to("cuda:0")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, padding_side="right")
据上图所示，发现 Qwen 模型 文本填充与文本结束符 是同一个符号。这给后续计算文本停止符号的 loss计算 带来了麻烦。
这里的讨论可以忽略，如果想加深对 填充符号、文本停止符号、generate停止符的理解，可以阅读下述文本：
如果 文本填充与文本结束符 是同一个符号，那么在 label 中，就不能把全部的填充符号都设置为-100，因为模型的填充符号与文本生成的停止符号是同一个字符。如果全部设置为-100，都不计算 loss，会导致模型学不会生成文本结束符号。当然也可以选择对所有的文本填充符号都计算 loss，这会导致模型学会在生成填充符号之后，下一个字符继续生成填充符号。
踩坑经历：我曾经在微调模型的时候，遇到一种情况，大模型在经过微调后，文本生成结束了还在一直输出[PAD]符号。这个原因就是没有把填充符号[PAD]的 label 设置为-100，导致大模型学会了在遇到[PAD]之后，下一个词依然输出[PAD]。同时也没有把[PAD]，作为停止符号，添加到generate方法的停止词中，这才导致了一直生成[PAD]的情况出现。
总而言之，Qwen的填充符与停止符是同一个符号没有问题。在模型调用generate方法生成文本时，虽然模型会一直生成填充符号，但是填充符号同时也是停止符号，模型也会停止文本生成。
由于本文不使用框架训练模型，可以更自由一点，故自定义填充符为[PAD]：
tokenizer.add_special_tokens({
"pad_token": "[PAD]"
})
tokenizer.pad_token, tokenizer.pad_token_id
输出：
('[PAD]', 151665)
自定义数据集
class PreTrainDataset(Dataset):
def __init__(self, data: List):
super().__init__()
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx) -> List[Dict]:
item = self.data[idx]
text = item["instruct"] + item["input"] + item["label"] + tokenizer.eos_token
return text
dataset = PreTrainDataset(data)
dataset[0]
输出：
'请你给哪吒写一首诗：哪吒降世，意气飞扬。\n逆天改命，破障冲霄。红绫缠腕，风火踏浪。\n不屈不悔，笑傲苍茫。<|endoftext|>'
很多人都喜欢在自定义数据集里面完成 tokenizer，但我把这个操作留到了 DataCollator 中。
- 如果在数据集中完成tokenizer，那么就需要在
DataCollator对input_ids和attention_mask进行手动填充。 - 如果在
DataCollator完成 tokenizer，便无需再对input_ids和attention_mask手动填充。tokenizer 会默认把这个batch的数据处理完成。只需要手动处理 label。
@dataclass
class DataCollatorForPretrainDataset(object):
tokenizer: transformers.PreTrainedTokenizer
def __call__(self, items: Sequence[Dict]) -> Dict[str, torch.Tensor]:
prompt = [item for item in items]
prompt_tokenizer = tokenizer(
prompt,
return_tensors="pt",
padding="longest",
max_length=tokenizer.model_max_length,
truncation=True,
)
labels = prompt_tokenizer["input_ids"].clone()
# 不对 pad 计算 loss
pad_idx = labels.eq(tokenizer.pad_token_id)
labels[pad_idx] = -100
prompt_tokenizer["labels"] = labels
return prompt_tokenizer
-
padding="longest"把数据填充到这个 batch中数据的最大长度；
data_collator = DataCollatorForPretrainDataset(tokenizer=tokenizer)
prompt_tokenizer = data_collator([dataset[0], dataset[1]])
prompt_tokenizer
最大长度是 tokenizer中模型是最大长度
大模型预训练的 label很简单，就是input_ids，做一个复制操作就行。
在进行模型训练之前，测试一下， DataCollatorForPretrainDataset 处理数据:
tokenizer.eos_token_id, tokenizer.pad_token_id,
输出：
(151643, 151665)
data_collator = DataCollatorForPretrainDataset(tokenizer=tokenizer)prompt_tokenizer = data_collator([dataset[0], dataset[1]])prompt_tokenizer
输出:
{'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]),
'input_ids': tensor([[112720, 89012, 99459, 122157, 61443, 108462, 100045, 5122, 99459,
122157, 99457, 99244, 3837, 36589, 99180, 115449, 8997, 100531,
35727, 22418, 50509, 3837, 99577, 99884, 99907, 109564, 1773,
99425, 120827, 103073, 103610, 3837, 99208, 79599, 100875, 99964,
8997, 16530, 102683, 16530, 103020, 3837, 48738, 102744, 102635,
100619, 1773, 151643],
[112720, 89012, 113735, 106980, 61443, 108462, 100045, 5122, 102461,
55135, 21287, 99465, 44729, 3837, 99718, 15946, 100066, 100167,
105401, 1773, 100697, 100956, 99349, 77540, 99980, 3837, 114216,
20412, 105686, 11319, 151643, 151665, 151665, 151665, 151665, 151665,
151665, 151665, 151665, 151665, 151665, 151665, 151665, 151665, 151665,
151665, 151665, 151665]]),
'labels': tensor([[112720, 89012, 99459, 122157, 61443, 108462, 100045, 5122, 99459,
122157, 99457, 99244, 3837, 36589, 99180, 115449, 8997, 100531,
35727, 22418, 50509, 3837, 99577, 99884, 99907, 109564, 1773,
99425, 120827, 103073, 103610, 3837, 99208, 79599, 100875, 99964,
8997, 16530, 102683, 16530, 103020, 3837, 48738, 102744, 102635,
100619, 1773, 151643],
[112720, 89012, 113735, 106980, 61443, 108462, 100045, 5122, 102461,
55135, 21287, 99465, 44729, 3837, 99718, 15946, 100066, 100167,
105401, 1773, 100697, 100956, 99349, 77540, 99980, 3837, 114216,
20412, 105686, 11319, 151643, -100, -100, -100, -100, -100,
-100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100,
-100, -100, -100]])}
151643 是文本结束符号，151665 是文本填充符号。
attention_mask 为1的代表有意义的文本，需要参与到向量嵌入计算中。attention_mask 为 0的一般都是填充的符号。
在 decode 模型中， labels 的shape乃至内容，一般都与input_ids 一样。-100代表该位置的值不参与 loss 计算。（众所周知 decode 模型与下一个词计算loss。labels 需要左移一位并在尾部填充-100，这个操作用户无需关心，此操作由transformers包根据数据集中的labels自动转换）
模型训练
args = TrainingArguments(
output_dir=r"C:\Users\username\Desktop\train_model_output\Qwen2.5-0.5B\CLM_output",
num_train_epochs=10,
per_device_train_batch_size=2,
save_safetensors=True,
logging_strategy="epoch",
# fp16=True,
)
utput_dir：模型的保存地址，我的C盘是固态硬盘，加载训练完成后的模型会快一点。
trainer = Trainer(
model=model,
processing_class=tokenizer,
args=args,
train_dataset=dataset,
eval_dataset=None,
data_collator=DataCollatorForSupervisedDataset(tokenizer=tokenizer),
)
参数量估算
我选择 Qwen/Qwen2.5-0.5B 这个模型，因为这个模型参数少，可以更快看到结果。
上述模型微调是全参数微调，没有使用LoRA，会导致显存占用很大。
下述是显存占用的粗略估算的过程：
-
全精度，fp32:
1B = 10^9个参数 = 10^9 x 4Byte = 4GB
由于我们是全参数微调，那么最终占用的显存是: (模型参数 x1 + 梯度 x1 + Adam优化器 x2)
0.5 x 4GB x (4) = 8GB8 GB + batch的中间变量内存
-
半精度, fp16
1B = 10^9个参数 = 10^9 x 2Byte = 2GB由于我们是全参数微调，那么最终占用的显存是: (模型参数 x1 + 梯度 x1 + Adam优化器 x2)
0.5 x 2GB x (4) = 4GB4 GB + batch的中间变量内存
模型推理
使用上述训练完成的模型，在训练集的数据上进行推理。
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda:0"if torch.cuda.is_available() else"cpu"
train_model = r"C:\Users\1\Desktop\train_model_output\Qwen2.5-0.5B\CLM_output"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(train_model)
model = model.to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(train_model, padding_side="right")
def infer(text):
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**input_ids)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids) :]
for input_ids, output_ids in zip(input_ids.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
return response
text = "请你给哪吒写一首诗："
infer(text)
输出：
'哪吒降世，意气飞扬。\n逆天改命，破障冲霄。红绫缠腕，风火踏浪。\n不屈不悔，笑傲苍茫。'
通过模型的推理结果，验证了大模型的预训练是有效果的。
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