大模型微调的经验与感想分享

    原文：LLM-SFT-trick
    作者：LAM
    原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/682604566

假期时间，终于有时间做个最近工作的小结。最近一个多月，做了很多大模型微调的工作，包括了生成式任务以及判别式任务，典型的任务如文创、意图分类等。整理一下微调的经验与感想 （几十块A100的堆出来的，都是钱啊！）。

一、微调基础知识

微调是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，使模型适应特定任务或领域。微调主要目的是，完成知识注入、指令对齐。目前微调的方式一般分为以下方式

二、指令微调 （instruction tuning）

在大模型应用中，指令微调已成为预训练大模型在实际业务应用最重要的方式。许多垂直领域模型，都是在预训练模型的基础上，通过针对性的指令微调，可以更好地适应最终任务和对齐用户偏好。在进行指令微调的时候，会将Instruction（指令） 以及对应的answer拼接成文本（在拼接过程中一般会加入【USER】、【BOT】等角色，同时会加入开始、结束的special token，这样可以转换成一个chat式任务）。如一个翻译任务

instruction：

    【USER】：将下列内容翻译成英语：｛待翻译文本｝

answer:

    【BOT】：{翻译结果}

拼接后的文本：

    <bos_token>【USER】：将下列内容翻译成英语：｛待翻译文本｝<special token>【BOT】：{翻译结果} <eos_token>

将拼接文本采用预训练任务的方式进行自回归预测，和预训练的区别在于loss的计算，同样使用Cross-Entropy作为loss，在指令微调的时候只会计算answer部分，Instruction部分通过设置ignore_index隐掉。在上面的案例中，我们只会计算 “【BOT】：” 之后的loss。

三、添加特定的任务层

针对不同任务，添加特定任务层，如分类任务，在模型最后一层添加softmax层。典型的案例如reward模型的实现。

目前大模型具备超强生成能力，我们可以通过生成式的方式去解决判别式任务，如多目标的文本分类问题，我们可以采用指令微调方式去解决，效果非常好。甚至我们在7B、3B的base模型上，去生成一个复杂json结构（包含多层结构的标签）依然work。

四、关于微调样本

微调样本在精不在多，高质量的样本远比大量中低质量的样本效果好，一般1万左右的样本数量就有较好的效果。Meta 在《LIMA: Less Is More for Alignmen》 这篇论文论述了高质量微调数据的重要性，因此我们应该花更多的时间去提升样本质量，而不是追求样本的数量。那这样就会带来一个新的问题，如何评估微调样本的质量，这个问题可以作为一个单独的话题去讨论。对于微调样本质量评估，一般需要评估样本多样性、answer质量。

五、微调方法

微调方法分为全参数微调（Full Fine-tuning）、部分参数微调（Repurposing）典型全微调方法的如：SFT，部分微调的方法包括：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning 、Freeze-tuning等。

如果在资源充足的情况下，建议使用SFT进行全量微调。部分参数微调的方法不稳定，在有的场景下效果不理想。

六、SFT训练-Trick

受GPT论文的影响，目前大模型通用训练模式是三阶段训练模式，第一阶段pre-train，第二阶段是SFT，第三阶段是RLHF。通过三阶段训练分别得到base模型以及chat模型，chat模型是在base模型基础进行通用任务的SFT以及RLHF，使模型具备了对话能力、推理能力、用户偏好对齐、以及其他的NLU的能力。

如果我们想在实际业务场景中使用大模型，一般还需要进行领域数据的微调。下面分享在领域数据SFT一些Trick。

七、训练模式选择

在进行领域任务的SFT的时候我们通常会有以下训练模式进行选择，根据领域任务、领域样本情况、业务的需求我们可以选择合适的训练模式。

模式一：基于base模型+领域任务的SFT；

模式二：基于base模型+领域数据 continue pre-train +领域任务SFT；

模式三：基于base模型+领域数据 continue pre-train +通用任务SFT+领域任务SFT；

模式四：基于base模型+领域数据 continue pre-train +通用任务与领域任务混合SFT；

模式五：基于base模型+领域数据 continue pre-train（混入SFT数据） +通用任务与领域任务混合SFT；

模式六：基于chat模型+领域任务SFT；

模式六：基于chat模型+领域数据 continue pre-train +领域任务SFT
......

7.1 是否需要continue pre-train

大模型的知识来自于pre-train阶段，如果你的领域任务数据集与pre-train的数据集差异较大，比如你的领域任务数据来自公司内部，pre-train训练样本基本不可能覆盖到，那一定要进行continue pre-train。

如果你的领域任务数据量较大（token在1B以上），并只追求领域任务的效果，不考虑通用能力，建议进行continue pre-train。

7.2 是选择chat模型 还是base模型

如果你有一个好的base模型，在base模型基础进行领域数据的SFT与在chat模型上进行SFT，效果上差异不大。

基于chat模型进行领域SFT，会很容导致灾难性遗忘，在进行领域任务SFT之后，模型通用能力会降低，如只追求领域任务的效果，则不用考虑。

如果你的领域任务与通用任务有很大的相关性，那这种二阶段SFT会提升你的领域任务的效果。如果你既追求领域任务的效果，并且希望通用能力不下降，建议选择base模型作为基座模型。在base模型上进行多任务混合训练，混合训练的时候需要关注各任务间的数据配比。

7.3 其他

• 在资源运行的情况下，如只考虑领域任务效果，我会选择模式二；
• 在资源运行的情况下，如考虑模型综合能力，我会选择模式五；
• 在资源不允许的情况下，我会考虑模式六；

八、SFT-训练参数

8.1 学习率

学习率是一个非常重要的参数 ，如果学习率设置不当，很容易让你的SFT模型烂掉。SFT数据集不是特别大的情况下，建议设置较小学习率，一般设置为pre-train阶段学习率的0.1左右，如在pre-train阶段的学习率为9e-5，则SFT学习率设置为9e-6。在10万SFT样本上，采用与pre-train一样的学习率，发现loss一直不收敛，在调低学习率至原来0.1之后，loss在两个epoch之后就收敛。

8.2 warmup_ratio

通常pre-train训练的warmup_ratio 0.01～0.015之间，warmup-steps在2000左右。在SFT的时候，建议使用更小的ratio，因为相较于pre-train，SFT样本非常小，较小warmup_ratio可以使模型收敛更平滑。但如果你的学习率设置较大，那可以增大你的warmup_ratio，两者呈正相关。

8.3 Epoch

Epoch设置可以根据loss收敛情况设置，如果SFT样本较少，可以设置较大epoch，在较小的epoch上loss会不收敛，指令都很难遵循。较大epoch会容易导致过拟合，但过拟合要优于欠拟合。如果SFT样本数量较多，如在十万以上，一般2个epoch即可收敛。

九、其他

• 如果SFT任务类型较多，可以尝试添加system_prompt，不同的任务使用不同的system_prompt；
• 一个好的基座模型非常重要！
• 在SFT的时候，loss依然是你最重要的指标！一般在SFT过程中，loss会先升后降；
• 可以尝试多种模式训练方案，如在continue pre-train 中添加SFT数据，在SFT数据添加高质量的pre-train数据；
• 模型的参数量非常重要；

十、实验结果

10.1 在目前开源的大模型里面有三个基座模型表现非常好

• 通义千问1.5-72B-Chat
• Yi-34B-Chat
• mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 (https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1)

目前发现通义千问1.5-72B-Chat效果非常好，通过continue-pre-train之后的Mixtral-8x7B 效果也非常好。

10.2 关于微调的一些新的尝试：

• 全参数SFT+LoRA微调模式：尝试了将全参数SFT与LoRA进行结合，具体微调的方式：前10%-30% step 采用全参数SFT的方式，后面的step采用LoRA的方式，比单纯的LoRA要更加稳定，比全部采用全量参数SFT更加节省资源。该方式动机，通常来讲，大模型微调的时候，前面step中，模型参数变化最快，loss也是下降的最快，后面step模型参数变化幅度越来越小，loss变化幅度变小，逐渐收敛。因此，可以在微调的最开始step采用全参数SFT，让模型能够尽快的学习到指令，后面采用LoRA的方式，让模型能够更好的遵循指令。全参数SFT与LoRA 训练step配比，可以依据自己的tokens来定。
• 尝试LoRA的升级版本：DoRA，DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation（http://arxiv.org/abs/2402.09353），目前还没有看出DoRA较LoRA的特别大的优势，后面还需做更多的实验进行观察。

10.3 关于MoE的微调

MoE微调还是非常棘手的，后面出个专门的文章讨论吧。

写在最后

以上的只是个人的一些炼丹经验，并没有实际的理论依据，希望大模型基础理论可以快速发展起来。如果有问题欢迎指正。

精彩讨论分享

问题一：请教个问题，sft一般训练多少个epoch。如果数据量小的话，怎么判断有没有过拟合呢

回答一：1-2个epoch即可，学习率要适当大一点，数据量小的话很难判断过拟合，数据量比较大的话分一部分作为验证集，看验证集loss

回答二：数量上还没有统一说法，LIMA从1K 到很多很多 几万几十万的SFT都有；YI-34B 用得的是几千，一般2K 数据 多少个epoch好 34B- chat的模型 ~

问题二：

衍生动物 模型通用能力和领域能力是一个trade off吗

LAM 回答：型通用能力也是泛指，一般指在SFT的时候加入的一些指令任务，领域能力一般指在业务场景中使用大模型完成的能力，

面试题汇总

• 百度-NLP算法工程师面经
• 美团-大模型算法工程师面经
• 小米-NLP算法工程师面试题
• 好未来-NLP算法工程师面经
• 百度大模型算法工程师面经
• 昆仑天工大模型算法工程师
• 阿里大模型算法工程师一面
• 算法工程师面试常考手撕题
• 搜狐大模型算法工程师
• 字节大模型算法实习生
• 理想汽车大模型算法实习生
• 百度大模型算法实习生面试题
• 腾讯大模型算法实习生面试题
• 阿里大模型算法工程师一面
• 某大厂大模型算法工程师面试题
• 说说百度大模型算法工程师二面经历
• 阿里大模型算法工程师面试小结