初学者如何对大模型进行微调？

粗略地说，大模型训练有四个主要阶段：预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。

预训练消耗的时间占据了整个训练pipeline的99%，其他三个阶段是微调阶段，更多地遵循少量 GPU 和数小时或数天的路线。预训练对于算力和数据的要求非常高，对于普通开发者来说基本上不用考虑了。

对于开发者来说，如果你有几块GPU显卡，那么就可以尝试微调了。不过在微调之前，我们要弄明白为什么要微调，大模型为什么不能直接用？

一、为什么要微调？

大语言模型的预训练的目标很简单：文字接龙，通过前面的词语预测下一个字也就是预测token序列的下一个token。

预训练基于大规模无监督数据集训练，得到的大语言模型可以保存很多知识，但是可能无法充分利用这些知识来回答问题。

我的理解是预训练就是一个班上学习很好的学霸，不过只会死记硬背，脑袋里记忆了很多知识，但是不会灵活应用这些知识。一般预训练的数据格式如下所示：

如果将“中国的首都是”输入大模型，大模型做文字接龙，可以很轻松的补全“北京”作为回答。但是如果问题的形式是“中国的首都是哪个城市？”这种疑问句形式的时候，虽然只进行了预训练的大模型大概率也能回答这个简单问题，比如采用Few-shot prompt等方法。

但这种形式的问题如果内容更复杂一些，大模型可能无法很好的作答（尽管预训练语料中可能包含了问题的答案）。这时我们就需要指令微调来挖掘大语言模型的潜力。让大模型不仅仅满足于文字接龙，而是要真正具备逻辑推理、文案总结等能力。

一般来说我们可以在modelscope中搜索最新的大模型，以Llama系列为例子。其中

• Meta-Llama-3-8B不包含Instruct关键词，说明它只有预训练，未经过指令微调。
• Meta-Llama-3-8B-Instruct包含Instruct关键词，经过预训练、指令微调。

二、初学者如何微调？

对于初学者来说，我们不需要指令微调来挖掘大语言模型的潜力，虽然这个时候的指令微调相比预训练资源消耗小很多，但是对于初学者来说还是很困难的，在微调过程中会碰到灾难性遗忘、复读机等问题。

我建议初学者做微调是在指令微调模型的基础加入特定领域的数据，比如法律文档、医疗