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读懂大模型之微调技术

发布日期：2024-05-17 16:55:01 浏览次数： 2098

大模型的微调技术是一种在机器学习和深度学习领域中应用的方法，它涉及将一个已经在大规模数据集上预训练好的模型针对特定的任务或数据集进行额外的训练。

监督式微调 (Supervised Fine Tuning, SFT)是一种传统的机器学习方法，使用人工标注的数据对模型进行微调，适用于有足够标注数据的情况。

基于人类反馈的强化学习微调 (Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF)，在这种策略中，人类的反馈被用作奖励信号，通过强化学习方法来指导模型的微调，使得模型生成的结果更符合人类的期望。

基于AI反馈的强化学习微调 (Reinforcement Learning with AI Feedback, RLAIF)与RLHF类似，但是反馈来源是AI，这种方法旨在解决人类反馈成本高和效率低的问题。

大模型微调还可以分为全量微调与高效微调。全量微调指的是对大型预训练模型的所有参数进行调整，以适应特定的任务或数据集。这种方法适用于目标任务与预训练模型之间存在较大差异，或者任务需求模型具有较高灵活性的情况。

由于涉及到模型中所有参数的学习，全量微调通常会需要较多的计算资源和时间。然而，这种方法能够使得模型更细致地学习任务特性，从而在特定任务上获得更好的性能表现。

相对而言，高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）是一种资源消耗较少的微调方式，它通过仅更新模型中的一小部分参数来实现对新任务的适应。高效微调特别适用于计算资源受限或目标任务与预训练模型相似度较高的情况。

这种微调方式包括多种技术，如Prefix Tuning、Prompt Tuning、Adapter Tuning和LoRA等，每种技术都有其特定的方法来优化参数，以提升模型在新任务上的表现。

Prefix Tuning：Prefix Tuning通过在模型输入前添加连续的、任务特定的向量序列，称为prefix。这种方法固定了预训练语言模型（PLM）的所有参数，只更新优化特定任务的prefix部分。在微调时，模型的输入表示会将prefix与原始输入合并，只有prefix部分的参数进行更新，从而实现对模型的微调，而整体模型参数保持不变。

Prompt Tuning：Prompt Tuning涉及在预训练模型的输入中添加可学习的嵌入向量，这些向量作为提示（prompts），在训练过程中更新，以引导模型输出对特定任务更有用的响应。不同于Prefix Tuning，Prompt Tuning中的提示更倾向于模仿自然语言提示的形式，它们作为任务指导信息的一部分，用较少量的向量引导模型生成任务特定的输出。

Adapter Tuning：Adapter Tuning通过在Transformer模型的各层之间插入小型的、可训练的神经网络模块，称为“adapters”，来实现微调。这些adapters只有它们的参数在微调过程中被更新，而模型的其他预训练参数保持不变。Adapter Tuning允许模型快速适应新任务，同时保持了模型的通用性能，是一种高效且灵活的微调方法。

LoRA：LoRA（Low-Rank Adaptation）是通过在模型的权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型的行为，而不是直接改变整个模型的结构。具体来说，LoRA将模型中的权重矩阵用两个更小的参数矩阵进行低秩近似，并在训练时只优化这些小矩阵，从而减少了可训练参数的数量，降低了微调的计算成本。

微调大型预训练模型的主要步骤通常包括：首先，选择合适的预训练模型并加载其参数；其次，根据特定任务准备和预处理数据集；然后，设置微调的超参数，如学习率和训练轮次；接着，修改模型的输出层或添加新层以匹配任务需求；之后，使用任务特定的数据对模型进行训练，这包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新；最后，评估微调后的模型性能，并在满足要求后将其部署到实际应用中。这个过程中，可能还会采用正则化技术、学习率衰减等策略来优化模型的泛化能力和防止过拟合。

微调大型预训练模型时可能会遇到的问题包括灾难性遗忘，即模型在适应新任务时可能丢失原有的知识；过拟合，尤其在数据集较小的情况下，模型可能学习到数据的噪声而非泛化特征；学习率选择困难，不适当的学习率可能导致训练不稳定或过慢；任务适应性问题，微调后的模型可能在特定任务上表现优异但不具有泛化能力；模型容量限制，模型可能无法处理过于复杂的任务；维护和更新的需要，微调模型可能需要定期更新以适应新数据或任务；模型解释性降低，微调可能使模型决策过程更难理解；这些问题需要通过仔细规划、技术选择和持续监控来解决。

评估微调效果通常是通过在独立的测试集上运行微调后的模型来完成的，这个测试集包含了模型之前未见过的样本。在测试集上，会计算模型的性能指标，如准确率、召回率、F1分数或特定任务的其他相关指标。此外，还会检查模型是否出现过拟合（在训练集上表现很好，但在测试集上表现差）或欠拟合（在训练集和测试集上都表现差）。评估过程中还可能包括对模型的可解释性、公平性和健壮性的考量。最终，根据这些评估结果来确定微调是否成功，以及模型是否准备好部署到实际应用中。

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