基于微调技术打造企业级私有大模型

最新推荐文章于 2025-04-29 22:06:52 发布

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#人工智能 #文心一言 #大数据 #产品经理 #chatgpt

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为什么要微调 LLM 大模型？

GPT 是“大力出奇迹”的典型代表，通过千亿级训练参数带来惊人的智能，但大模型并不完美，甚至一些在我们看来很简单的任务都完成不了，比如我们构建一个简单计算任务（如下）：

GPT-4 回答错误如下：

尽管 AI 在一定程度上模仿了人脑的工作方式，但实际上，机器人和人脑在处理信息时采用的策略有很大的不同。因此，即使在未来，我们也需要继续改进 AI 框架，以解决这种差距。比如一个百万位数的加法任务，GPT-4 囿于 token 数的限制是不可能完成这个任务的，但人类却可以，这恰是人类和 AI 需要弥补的 GAP。

这就是为什么 LLM 大模型已经很强大了，我们还需要继续微调它的其中一个原因，除了这个原因外，还有4点需要微调的原因。

第二、缺乏专有数据，比如：企业内部的私有数据。

第三、缺乏最新数据，比如：GPT-4 的训练数据截止到2021年9月。

第四、预训练成本高，比如：GPT-3 预训练成本为140万美金。

第五、提升数据安全性，比如：企业私有数据是不能传递给第三方大模型的，基于开源大模型的微调才能满足业务的需求。

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如何微调 LLM 大模型？

微调（Fine-tuning）分为全参数量微调和局部参数量微调，或者叫 PEFT 高效参数微调，PEFT 微调步骤如下：

第一步：数据工程，选择整理本次微调所需要的知识即任务数据集，以（Q，A）的问答对整理好，微调的数据量最好在 10K~100K 量级。

第二步：加载预训练大模型（比如：ChatGLM3-6B）：选择一个与所需任务相关的预训练大模型，并加载其权重。

第三步：对大模型进行微调：将第一步任务数据集作为输入，以最小化大模型在此数据集上的损失函数。在这个过程中，通常需要在训练集和验证集上进行多次迭代，以避免过拟合问题。

基于以上步骤，详细总结如下：

除此之外，微调企业级专有大模型这些技术到底是怎么落地的？在企业级的真实案例中如何实践？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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。

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