大模型训练的关键技术之微调

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原创最新推荐文章于 2026-04-07 02:03:58 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型微调并不复杂，数据才是关键：3个实例详解数据准备今天我们不打算深挖那些复杂的技术细节，而是要告诉你们一个简单的事实：微调其实一点都不复杂，真正的关键在于——数据！在这篇文章里，我们不仅会深入浅出地介绍什么是微调，还会通过三个具体的实例，教你们如何准备高质量的数据集，让你们的模型表现出色。准备好了吗？让我们一起开始吧！阅读详情

概览
介绍了大模型训练的微调方法，包括prompt tuning、prefix tuning、LoRA、p-tuning和AdaLoRA等。
介绍了使用deepspeed和LoRA进行大模型训练的相关代码。
给出了petals的介绍，它可以将模型划分为多个块，每个用户的机器负责其中一块，分摊了计算压力。
理解篇
prompt tuning
在这里插入图片描述

固定预训练参数，为每一个任务额外添加一个或多个embedding，之后拼接query正常输入LLM，并只训练这些embedding。左图为单任务全参数微调，右图为prompt tuning。

标准的T5模型（橙色线）多任务微调实现了强大的性能，但需要为每个任务存储单独的模型副本。
prompt tuning也会随着参数量增大而效果变好，同时使得单个冻结模型可重复使用于所有任务。
显著优于使用GPT-3进行fewshot prompt设计。
当参数达到100亿规模与全参数微调方式效果无异。
代码样例：

from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model
peft_config = PromptTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=10)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

prefix tuning

在这里插入图片描述

prefix tuning依然是固定预训练参数，但除为每一个任务额外添加一个或多个embedding之外，利用多层感知编码prefix，注意多层感知机就是prefix的编码器，不再像prompt tuning继续输入LLM。

embedding = torch.nn.Embedding(num_virtual_tokens, token_dim)
transform = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(token_dim, encoder_hidden_size),
    torch.nn.Tanh(),
    torch.nn.Linear(encoder_hidden_size, num_layers * 2 * token_dim),
)

在三个数据集中prefix和全参数微调的表现对比：

代码样例：

peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="CAUSAL_LM", num_virtual_tokens=20)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

LoRA
在这里插入图片描述

LoRA冻结了预训练模型的参数，并在每一层decoder中加入dropout+Linear+Conv1d额外的参数

那么，LoRA是否能达到全参数微调的性能呢？

根据实验可知，全参数微调要比LoRA方式好的多，但在低资源的情况下也不失为一种选择

细致到每个任务中的差距如下图：

代码样例：

peft_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS", inference_mode=False, r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

p-tuning

手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于是便有了自动离散提示搜索的方法（作图），但提示是离散的，神经网络是连续的，所以寻找的最优提示可能是次优的。p-tuning依然是固定LLM参数，利用多层感知机和LSTM对prompt进行编码，编码之后与其他向量进行拼接之后正常输入LLM。注意，训练之后只保留prompt编码之后的向量即可，无需保留编码器。

self.lstm_head = torch.nn.LSTM(
                    input_size=self.input_size,
                    hidden_size=self.hidden_size,
                    num_layers=num_layers,
                    dropout=lstm_dropout,
                    bidirectional=True,
                    batch_first=True,
  )

self.mlp_head = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.hidden_size * 2),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.output_size),
)
self.mlp_head(self.lstm_head(input_embeds)[0])

以上代码可清晰展示出prompt编码器的结构。

如上图所示，GPT在P-tuning的加持下可达到甚至超过BERT在NLU领域的性能。下图是细致的对比：

在这里插入图片描述

MP: Manual prompt

FT: Fine-tuning

MP+FT: Manual prompt augmented fine-tuning

PT: P-tuning

代码样例：

peft_config = PromptEncoderConfig(task_type="CAUSAL_LM", num_virtual_tokens=20, encoder_hidden_size=128)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

p-tuning v2

p-tuning的问题是在小参数量模型上表现差（如上图所示），于是有了V2版本，类似于LoRA每层都嵌入了新的参数（称之为Deep FT），下图中开源看到p-tuning v2 集合了多种微调方法。p-tuning v2 在多种任务上下进行微调，之后对于不同的任务如token classification与sentence classification添加了随机初始化的任务头（AutoModelForTokenClassification、AutoModelForSequenceClassification），而非使用自然语言的方式，可以说V2是集大成者。

SeqTag: Sequence Tagging，如抽取式问答、命名实体识别

Re-param.:Reparameterization，对提示词做单独的编码器

No verb.: No verbalizer，不直接使用LLM head而接一个随机初始化的linear head

以下表格对比了[CLS] label linear head 和 verbalizer with LM head，[CLS] label linear head的方式药略好。

v1到v2的可视化：蓝色部分为参数冻结，橙色部分为可训练部分

下图中对比了FT、PT、PT-2三种方法，粗体为性能最好的，下划线为性能次好的。

代码样例：

peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

AdaLoRA

预训练语言模型中的不同权重参数对下游任务的贡献是不同的。因此需要更加智能地分配参数预算，以便在微调过程中更加高效地更新那些对模型性能贡献较大的参数。

具体来说，通过奇异值分解将权重矩阵分解为增量矩阵，并根据新的重要性度量动态地调整每个增量矩阵中奇异值的大小。这样可以使得在微调过程中只更新那些对模型性能贡献较大或必要的参数，从而提高了模型性能和参数效率。

详细的算法如下：

对比不同方法的性能：

代码样例：

peft_config = AdaLoraConfig(peft_type="ADALORA", task_type="SEQ_2_SEQ_LM", r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q", "v"],lora_dropout=0.01)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

代码篇
注：以下代码在pytorch 1.12.1版本下运行，其他包都是最新版本

deepspeed
官方的demo所需要的配置如下：

GPU SKUs OPT-1.3B OPT-6.7B OPT-13.2B OPT-30B OPT-66B Bloom-175B
1x V100 32G 1.8 days

1x A6000 48G 1.1 days 5.6 days

1x A100 40G 15.4 hrs 3.4 days

1x A100 80G 11.7 hrs 1.7 days 4.9 days

8x A100 40G 2 hrs 5.7 hrs 10.8 hrs 1.85 days

8x A100 80G 1.4 hrs($45) 4.1 hrs ($132) 9 hrs ($290) 18 hrs ($580) 2.1 days ($1620)
64x A100 80G 31 minutes 51 minutes 1.25 hrs ($320) 4 hrs ($1024) 7.5 hrs ($1920) 20 hrs ($5120)
注意到官方给的样例单卡V100只能训练13亿规模的模型，如果换成67亿是否能跑起来呢？

按照官方文档搭建环境：

pip install deepspeed>=0.9.0

git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples.git
cd DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/
pip install -r requirements.txt
请注意如果你之前装了deepspeed，请更新至0.9.0

试试全参数微调，这毫无疑问OOM

deepspeed --num_gpus 1 main.py
–data_path Dahoas/rm-static
–data_split 2,4,4
–model_name_or_path facebook/opt-6.5b
–gradient_accumulation_steps 2
–lora_dim 128
–zero_stage 0
–deepspeed
–output_dir $OUTPUT
&> $OUTPUT/training.log
答案是：我们需要卸载，这次便能愉快的run起来了

deepspeed main.py
–data_path Dahoas/rm-static
–data_split 2,4,4
–model_name_or_path facebook/opt-6.7b
–per_device_train_batch_size 4
–per_device_eval_batch_size 4
–max_seq_len 512
–learning_rate 9.65e-6
–weight_decay 0.1
–num_train_epochs 2
–gradient_accumulation_steps 1
–lr_scheduler_type cosine
–num_warmup_steps 0
–seed 1234
–lora_dim 128
–gradient_checkpointing
–zero_stage 3
–deepspeed
–output_dir $OUTPUT_PATH
&> $OUTPUT_PATH/training.log
可以加上LoRA

deepspeed --num_gpus 1 main.py
–data_path Dahoas/rm-static
–data_split 2,4,4
–model_name_or_path facebook/opt-6.7b
–per_device_train_batch_size 8
–per_device_eval_batch_size 8
–max_seq_len 512
–learning_rate 1e-3
–weight_decay 0.1
–num_train_epochs 2
–gradient_accumulation_steps 16
–lr_scheduler_type cosine
–num_warmup_steps 0
–seed 1234
–gradient_checkpointing
–zero_stage 0
–lora_dim 128
–lora_module_name decoder.layers.
–deepspeed
–output_dir $OUTPUT_PATH
&> $OUTPUT_PATH/training.log
peft
以下代码省略了数据处理

初始化

from datasets import load_dataset,load_from_disk
import transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,default_data_collator
from peft import prepare_model_for_int8_training, LoraConfig, get_peft_model

MICRO_BATCH_SIZE = 1  
BATCH_SIZE = 1
GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS = BATCH_SIZE // MICRO_BATCH_SIZE
EPOCHS = 3  
LEARNING_RATE = 3e-6  
CUTOFF_LEN = 256  
LORA_R = 16
LORA_ALPHA = 32
LORA_DROPOUT = 0.05

模型加载，并使用int8进行训练

model_path = "facebook/opt-6.7b"
output_dir = "model"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, add_eos_token=True)
model = prepare_model_for_int8_training(model)  
config = LoraConfig(
    r=LORA_R,
    lora_alpha=LORA_ALPHA,
    target_modules=None,
    lora_dropout=LORA_DROPOUT,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
)
model = get_peft_model(model, config)
tokenizer.pad_token_id = 0  
data = load_from_disk("data")

训练与保存

trainer = transformers.Trainer(
    model=model,
    train_dataset=data["train"],
    eval_dataset=data["validation"],
    args=transformers.TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=MICRO_BATCH_SIZE,
        per_device_eval_batch_size=MICRO_BATCH_SIZE,
        gradient_accumulation_steps=GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS,
        warmup_steps=1000,
        num_train_epochs=EPOCHS,
        learning_rate=LEARNING_RATE,
        # bf16=True,  
        fp16=True,  
        logging_steps=1,
        output_dir=output_dir,
        save_total_limit=4,
    ),
    data_collator=default_data_collator,
)
model.config.use_cache = False
trainer.train(resume_from_checkpoint=False)
model.save_pretrained(output_dir)

直接这么启动当然会OOM，依然需要卸载

编写accelerate配置文件accelerate.yaml

compute_environment: LOCAL_MACHINE
deepspeed_config:
gradient_accumulation_steps: 1
gradient_clipping: 1.0
offload_optimizer_device: none
offload_param_device: none
zero3_init_flag: true
zero3_save_16bit_model: true
zero_stage: 3
distributed_type: DEEPSPEED
downcast_bf16: ‘yes’
dynamo_backend: ‘yes’
fsdp_config: {}
machine_rank: 0
main_training_function: main
megatron_lm_config: {}
mixed_precision: fp16
num_machines: 1
num_processes: 2
rdzv_backend: static
same_network: true
use_cpu: true
deepspeed配置文件：ds.json

{
“fp16”: {
“enabled”: true,
“loss_scale”: 0,
“loss_scale_window”: 500,
“initial_scale_power”: 16,
“hysteresis”: 2,
“min_loss_scale”: 1
},

"optimizer": {
    "type": "AdamW",
    "params": {
        "lr": "auto",
        "betas": "auto",
        "eps": 1e-8,
        "weight_decay": "auto"
    }
},

"scheduler": {
    "type": "WarmupLR",
    "params": {
        "warmup_min_lr": 0,
        "warmup_max_lr": 2e-05,
        "warmup_num_steps": 0
    }
},

"zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "offload_optimizer": {
        "device": "cpu",
        "pin_memory": false
    },
    "allgather_partitions": true,
    "allgather_bucket_size": 2e8,
    "overlap_comm": true,
    "reduce_scatter": true,
    "reduce_bucket_size": 2e8,
    "contiguous_gradients": true
},

"gradient_accumulation_steps":2,
"gradient_clipping": "auto",
"steps_per_print": 2000,
"train_batch_size": 4,
"train_micro_batch_size_per_gpu": 1,
"wall_clock_breakdown": false

}
启动

accelerate launch --dynamo_backend=nvfuser --config_file accelearte.yaml finetune.py
注：其他方法与Lora使用方法差距不大，不再赘述，在peft项目中均有代码样例。

顺便提一嘴：petals

petals将模型划分为多个块，每个用户的机器负责其中一块，分摊了计算压力，类似于某磁力链接下载工具，利用hivemind库进行去中心化的训练与推理。当然你也可以创建自己局域网的群组，对自己独有的模型进行分块等自定义操作。

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

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二、AI大模型视频教程

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三、AI大模型各大学习书籍

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四、AI大模型各大场景实战案例

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五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。