大语言模型（LLMs）对自然语言处理（NLP）的影响是非常深远的，不仅提高了任务效率，还催生出新能力，推动了模型架构和训练方法的创新。尽管如此强大，但LLMs也有局限，有时需要针对特定任务进行特别优化。

通过对LLMs进行微调来大幅提升模型的性能，同时降低训练成本，获得更贴近实际应用的上下文结果。

1 LLM微调

LLM微调就是对预训练的大型语言模型进行针对性的再训练，使其更适应特定领域的任务。这一过程能大幅提高模型的适用性，同时减少数据和计算资源的消耗。

微调的主要步骤包括：

• 选择模型：挑选与任务需求相匹配的预训练模型。
• 收集数据：准备一个与任务相关的、结构化的数据集。
• 数据预处理：对数据集进行清洗、划分，并确保其与模型兼容。
• 执行微调：在特定数据集上调整模型，使其更符合任务需求。
• 任务适应：调整模型参数，使其更好地理解和处理特定任务。

LLM微调适用于需要精准理解和流畅表达的NLP任务，如情感分析、命名实体识别等，能充分发挥预训练模型的潜力，适应专业领域的需求。

2 微调方法

LLM主要有两种方法：

• 全微调：通过训练模型响应特定指令来提升其在多任务上的表现，需要更新所有模型权重，对资源要求较高。

• 参数高效微调（PEFT）：只更新部分模型参数，减少资源消耗，避免遗忘已学知识，适合多任务处理。LoRA和QLoRA是PEFT中常用的有效技术。

3 LoRa微调

LoRa是一种微调技术，它不改变大语言模型（LLM）的所有权重，而是通过调整两个小矩阵来近似整个权重矩阵，形成LoRa适配器。这样，原始LLM保持不变，而适配器体积小，通常只有几MB。

在实际使用中，LoRa适配器与原始LLM一起工作，多个适配器可以共享一个LLM，减少了内存需求。

4 QLoRA技术简述

QLoRA是LoRA的内存优化版，通过将适配器权重量化为4位，进一步减少内存和存储需求。虽然精度有所降低，但效果与LoRA相当。

本教程将展示如何用QLoRA在单个GPU上微调LLM，步骤如下：

4.1 准备Jupyter Notebook

这里将用Kaggle笔记本演示，你也可以使用其他Jupyter环境。Kaggle每周提供免费GPU时间，足够我们使用。打开新笔记本，设置好标题，连接到运行环境，并选择GPU P100作为加速器。

此外，用HuggingFace库来下载和训练模型，需要访问令牌，已注册用户可以在设置中获取。

4.2 安装所需库

安装以下库以进行实验：

!pip install -q -U bitsandbytes transformers peft accelerate datasets scipy einops evaluate trl rouge_score

这些库的主要功能包括：

• Bitsandbytes：优化CUDA函数，加速模型运行。
• transformers：提供预训练模型和训练工具。
• peft：支持参数高效微调。
• accelerate：简化多设备训练代码。
• datasets：方便访问多种数据集。
• einops：简化张量操作。

接下来，导入所需库：

from datasets import load_dataset
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
    HfArgumentParser,
    AutoTokenizer,
    TrainingArguments,
    Trainer,
    GenerationConfig
)
from tqdm import tqdm
from trl import SFTTrainer
import torch
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from huggingface_hub import interpreter_login

interpreter_login()

本文不使用Weights and Biases跟踪训练指标，如需使用，请自行设置环境变量：

import os
# 禁用Weights and Biases
os.environ['WANDB_DISABLED']="true"

4.3 加载数据集

使用HuggingFace的DialogSum数据集来微调模型，这个数据集包含一万多个对话及其摘要和主题。你也可以用其他数据集来尝试。

加载数据集的代码如下：

huggingface_dataset_name = "neil-code/dialogsum-test"
dataset = load_dataset(huggingface_dataset_name)

加载数据集后，我们就可以查看数据集，了解其中包含的内容：

数据集样本

数据集中每条记录包括：

• 对话文本
• 对话摘要
• 对话主题
• 唯一ID

4.4 设置Bitsandbytes配置

在加载模型之前，需要设置一个配置类来指定量化的方式。这里使用BitsAndBytesConfig，以4位格式加载模型，这样可以显著减少内存使用，但会牺牲一些准确性。

import torch

compute_dtype = torch.float16
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type='nf4',
    bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype,
    bnb_4bit_use_double_quant=False,
)

4.5 加载预训练模型

微软新开源的Phi-2模型，参数达27亿，性能领先。这里用它进行微调，从HuggingFace以4位量化方式加载。

model_name='microsoft/phi-2'
device_map = {"": 0}
original_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, 
                                                      device_map=device_map,
                                                      quantization_config=bnb_config,
                                                      trust_remote_code=True,
                                                      use_auth_token=True)

4.6 配置标记器

为了在训练时节省内存，现在来设置标记器。

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, padding_side="left", add_eos_token=True, add_bos_token=True, use_fast=False)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

4.7 零样本推理测试

用一些样本输入来测试刚才加载的模型性能。

from transformers import set_seed
set_seed(42)  # 确保结果可复现

# 选取测试集中的一个样本
prompt = dataset['test'][10]['dialogue']
summary = dataset['test'][10]['summary']

# 构造输入格式
formatted_prompt = f"Instruct: Summarize the following conversation.\n{prompt}\nOutput:\n"

# 生成摘要
res = gen(original_model, formatted_prompt, 100)
output = res[0].split('Output:\n')[1]

# 显示结果
print("-" * 100)
print(f'INPUT PROMPT:\n{formatted_prompt}')
print("-" * 100)
print(f'BASELINE HUMAN SUMMARY:\n{summary}')
print("-" * 100)
print(f'MODEL GENERATION - ZERO SHOT:\n{output}')

基本模型输出

测试结果显示，尽管模型在对话摘要任务上仍有提升空间，但其已能从文本中提取关键信息，表明微调能进一步提升性能。

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