为什么企业要微调大模型

一、模型是什么?

在这里插入图片描述

在人工智能领域,模型是指通过对数据进行分析和学习,建立的一种数学结构或算法,用于预测或分类新数据。简单来说,模型是从数据中提取知识,并应用这些知识对未来进行预测的工具。一个基本的线性模型可以表示为:

Y = WX

其中,Y是预测值,W是权重矩阵,X是输入数据。通过训练,模型调整权重矩阵W,以最小化预测值Y与实际值之间的误差。预训练和微调是提升模型性能的两个关键步骤。

图片

二、为什么需要微调大模型?

图片

微调大模型在人工智能应用中至关重要,原因包括预训练成本高、提示工程的局限性、基础模型缺乏特定领域数据、数据安全和隐私问题,以及个性化服务的需求。以下将逐一探讨这些原因。

预训练成本高

预训练一个大规模模型如LLaMA-65B,需要巨大的计算资源和时间。LLaMA-65B的训练过程需要780GB的显存,这对于大多数企业和研究机构来说是一个巨大的挑战。预训练需要处理海量数据并进行复杂计算,导致高昂的经济成本和时间消耗。通过微调预训练模型,可以显著降低训练成本,同时快速实现模型的高效应用。

提示工程的天花板

提示工程(Prompt Engineering)可以在一定程度上优化模型输出,但其能力有限。模型的token上限和推理成本决定了提示工程的有效性。在处理长文本和复杂任务时,依赖提示工程可能无法达到预期效果。通过微调,可以在模型内部结构上进行更深层次的优化,突破提示工程的局限,使模型在具体任务中表现得更加优异。

基础模型缺少特定领域数据

预训练的大模型通常使用通用数据进行训练,虽然在一般性任务上表现出色,但在特定领域中的表现可能不尽如人意。例如,医学、法律等专业领域需要深厚的专业知识,而基础模型可能无法满足这些需求。通过在特定领域的数据集上进行微调,可以使模型掌握更多领域特定的知识,提高其在这些领域的表现。

数据安全和隐私

在许多应用场景中,数据的安全性和隐私保护至关重要。使用预训练模型时,数据通常需要上传到云端进行处理,这可能带来数据泄露的风险。通过在本地进行微调,可以避免将敏感数据上传到云端,从而确保数据的安全和隐私。这对于金融、医疗等对数据安全有严格要求的行业尤为重要。

个性化服务的需求

随着人工智能的普及,用户对个性化服务的需求越来越高。不同用户有不同的需求和偏好,预训练模型难以满足所有用户的个性化需求。通过微调,可以根据用户的具体需求调整模型,提供更加个性化和定制化的服务。例如,在电商平台上,微调后的模型可以根据用户的历史行为和偏好,推荐更加符合其需求的商品,从而提升用户体验和满意度。

图片

结论

微调大模型不仅是提升模型性能的有效途径,更是在实际应用中不可或缺的一环。通过微调,可以显著降低训练成本,克服提示工程的局限,增强模型在特定领域的表现,保障数据安全,并满足个性化服务的需求。未来,随着技术的不断进步,微调大模型将在更多领域中发挥重要作用,为我们带来更加智能和高效的解决方案。

如何零基础入门 / 学习AI大模型?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

想正式转到一些新兴的 AI 行业,不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高

那么我作为一名热心肠的互联网老兵,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,希望可以帮助到更多学习大模型的人!至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

👉 福利来袭优快云大礼包:《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享,安全可点 👈

全套AGI大模型学习大纲+路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

read-normal-img

640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

👉学会后的收获:👈
基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

👉 福利来袭优快云大礼包:《2025最全AI大模型学习资源包》免费分享,安全可点 👈

img

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

### 大型模型在企业环境下的微调方法及工具 #### 微调技术概述 在企业环境中,为了适应特定业务场景的需求并优化性能表现,通常会采用参数高效微调(PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning)的方法来调整预训练的大规模语言模型。这种方法的核心在于通过引入少量可训练参数的方式,在不破坏原有基座模型结构的同时实现高效的适配[^1]。 #### 常见的 PEFT 方法 以下是几种广泛应用于工业界实践中的 PEFT 技术: - **LoRA (Low-Rank Adaptation)** LoRA 是一种基于低秩分解的思想设计出来的轻量级迁移学习方案。它通过对权重矩阵施加约束条件——仅允许更新部分维度上的数值变化,从而显著减少额外增加的自由度数量。这种方式不仅能够有效降低计算成本,而且还能很好地维持住原始网络所学到的知识。 - **P-Tuning v2 / Prompt Tuning** 这类方法侧重于构建动态提示模板而非直接修改内部神经元连接关系。具体而言,它们试图寻找一组最优嵌入向量作为输入序列前缀附加到每条样本后面一起送入编码器处理流程当中去。相比传统意义上的全量再训练策略来说更加经济实惠同时也更容易部署实施[^3]。 - **Adapter Layers** Adapter 层架构则是在每一层 Transformer 结构之间插入小型子网路来进行局部修正操作。这些新增组件一般由两个线性变换构成再加上中间激活函数组成瓶颈形状布局形式。由于整个过程中绝大多数原生单元保持固定状态不变所以整体开销相对较小却依然具备较强表达力足以应对大多数定制化需求场合下使用。 #### 工具支持 目前市面上已经存在不少成熟的框架可以帮助开发者快速搭建起适合自家产品特性的解决方案平台: - **Hugging Face Transformers Library**: 提供了丰富的 API 接口方便集成上述提到的各种先进算法模块,并且兼容性强易于扩展维护; - **DeepSpeed from Microsoft**: 主打极致效率追求者群体提供了一系列专门针对分布式系统优化过的功能特性比如 ZeRO Offload 等进一步提升了资源利用率水平; - **Google Flax & JAX Combination**: 如果偏好纯函数式编程风格的话那么这套组合拳无疑是个不错的选择因为它强调简洁明快同时不失灵活性便于探索新型研究方向; 以上列举的内容只是冰山一角实际上随着领域边界不断向外延展新的可能性也在持续涌现出来等待着我们去挖掘发现! ```python from peft import PeftModelForCausalLM, get_peft_config import torch peft_config = get_peft_config(peft_type="LORA", r=8) model = PeftModelForCausalLM.from_pretrained("bigscience/bloom", peft_config=peft_config) input_ids = tokenizer("An example of a simple sentence.", return_tensors="pt").input_ids.cuda() outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值