自从谷歌的那篇开创性的论文《注意力就是你所需要的一切》发表以来，大型语言模型 (LLM) 就随着ChatGPT的发布而风靡全球，这导致了生成式人工智能和 OpenAI 等公司的兴起。现在，一些大型商业公司正在努力将 LLM 纳入其技术堆栈，使用 ChatGPT、Claude 和 Cohere 等模型为其应用程序提供AI支持。
但是，一般的基座大模型（Base Model），并不会包含特定的商业数据，因此对特定数据集上微调基座大模型以确保LLM输出结果的准确性的需求就油然而生。企业可以使用微调（Fine-Tuning）技术和通用训练数据根据其独特需求调整预训练语言模型。
微调 LLM 的能力为希望利用人工智能力量的商业企业开辟了一个充满可能性的世界。
什么是 LLM 微调
模型微调是一个过程，在这个过程中，一个预先训练好的模型已经在大型数据集上学习了一些模式和特征，然后在较小的特定领域数据集上进行进一步训练（或“微调”）。在“LLM 微调”的上下文中，LLM 指的是像 OpenAI 的 GPT 系列这样的“大型语言模型”。这种方法很重要，因为从头开始训练大型语言模型非常昂贵，无论是在计算资源还是时间方面。通过利用预先训练的模型中已经捕获的知识，人们可以用更少的数据和计算在特定任务上实现高性能。
什么时候需要微调模型
当一个公司或者个人想将预先存在的模型适应特定的任务或领域时，微调模型在机器学习中至关重要。微调模型的决定取决于既定的目标，这些目标通常是特定于领域或任务的。以下是一些应该考虑微调的关键场景：
- 迁移学习：微调是迁移学习的一个关键组成部分，其中预训练模型的知识被转移到新任务。在微调过程中无需从头开始训练大型模型，而是可以从预训练模型开始，然后针对特定任务对其进行微调。这可以加速训练过程，并允许模型利用其对新任务的一般语言理解。
- 有限的数据可用性：当您的特定任务的标记数据有限时，微调尤其有益。您无需从头开始训练模型，而是可以利用预训练模型的知识，并使用较小的数据集使其适应您的任务。
- 时间和资源效率：从头开始训练深度学习模型需要大量的计算资源和时间。在预训练模型之上进行微调通常更有效率，因为您可以跳过初始训练阶段并更快地收敛到解决方案。
- 特定任务的适应性：当您拥有预先训练的语言模型，并希望对其进行调整以执行特定任务时，微调是必要的。例如，您可以使用特定领域的数据对语言模型进行微调，以针对特定领域（如医疗或法律文档）进行情绪分析或文本生成。
- 持续学习：微调对于持续学习场景非常有用，在这种场景中，模型需要适应随时间变化的数据和要求。它允许您定期更新模型，而无需从头开始。
- 偏差缓解：如果您担心预先训练的模型中存在偏差，可以使用微调来减少或抵消这些偏差，方法是为微调过程提供平衡且具有代表性的训练数据。
- 数据安全性和合规性：当处理由于安全性和合规性问题而无法离开特定环境的敏感数据时，您可能需要在安全基础架构上本地微调模型。这可确保模型永远不会离开您的受控环境，同时仍能适应您的任务。
微调大模型都能调整哪些？
微调看起来很好，看起来似乎能够彻底改变各种自然语言处理任务。那么微调到底能够增强 大模型的哪些部分呢？
具体包括：
- 情感分析（Sentiment Analysis）：如果您渴望增强情绪分析能力，请考虑微调模型以提高其在理解和分类文本内容中的情绪和观点方面的表现。
- 命名实体识别 (Named-Entity Recognition,NER)：对于涉及精确定位个人、组织、位置和各种实体名称的任务，微调模型可以显著提高其识别和分类这些关键元素的精度和准确性。
- 文本生成（Language Generation）：微调是定制模型文本生成能力的强大工具。此过程允许您塑造模型的输出以遵循特定的写作风格、语气或主题，使其成为创意写作、内容创作和聊天机器人应用程序的理想选择。
- 翻译（translation）：如果您正在构建翻译系统，请考虑针对特定语言对对模型进行微调。这种方法可以提高翻译的质量和准确性，确保您的翻译是一流的。
- 文本摘要（Summarization）：为了开发有效的摘要模型，可以使用微调来训练语言模型，使其能够生成长文本的清晰简洁的摘要，使其成为内容摘要任务的宝贵资产。
- 问答（Question Answering）：在处理需要根据上下文信息回答问题的任务时，微调是您的盟友。它使模型具有理解和提取相关细节的能力，使其能够提供准确且具有上下文感知的响应。
- 对话代理（Conversational Agents）：微调对于聊天机器人和对话代理至关重要。它确保模型的响应保持上下文相关性并在对话中保持自然流畅，从而提供无缝的用户体验。
微调大型语言模型如何工作？
微调是通过迁移学习增强大型语言模型 (LLM) 的关键步骤。它涉及使用特定于任务的数据调整 LLM 的参数，保持其原始训练知识。这使得 BERT 或 GPT-4 等模型能够在特定任务中表现出色，同时保留其语言理解能力。
微调过程包括两个阶段：准备和微调。此外，各种数据训练技术包括数据合成、持续学习、迁移学习、一次性学习、少量学习和多任务学习，值得仔细考虑。
准备过程
准备过程包括让基础预训练模型为特定的下游任务或领域做好准备。以下是准备过程中涉及的关键步骤：
- 选择预训练模型：您的第一步是仔细选择与您所需的架构和功能相符的基础预训练模型。这种预先训练的模型已经在大量文本上进行了训练，具有广泛的语言理解能力
- 定义任务和数据：明确定义您希望模型执行的具体任务。准备与您的任务相关的数据集。数据集应以模型可以从中学习的方式进行标记或结构化。
- 数据增强：根据任务的不同，可以应用数据增强技术来增加训练数据的多样性。
模型微调过程
下面开始介绍微调LLM的过程。在下图中，可以看到微调过程的关键阶段，但它可以分解为进一步的步骤和子步骤。
微调LLM的五步骤
- 数据集预处理：在此第一步中，需要清理数据集、将其拆分为训练集、验证集和测试集，并确保其与模型兼容，从而为微调做好准备。正确的数据准备对于以下步骤至关重要。
- 模型初始化：首先使用预训练的 LLM（例如 GPT-3 或 GPT-4），并使用预训练的权重对其进行初始化。该模型已经从广泛的文本中学习了大量知识，使其成为微调的强大起点。
- 特定于任务的架构：要为特定的任务定制模型，可以通过添加特定于任务的层或修改现有层来调整其架构。这些更改有助于模型专注于特定任务，同时保留其通过预训练获得的一般语言理解能力。
- 训练：在修改后的架构到位后，就可以在特定任务的数据集上训练模型。在训练期间，模型的权重会根据提供的数据通过反向传播和梯度下降进行更新。该模型会学习识别数据集中特定于任务的模式和关系。
- 超参数（Hyperparameter）调整：微调涉及调整超参数，如学习率、批量大小和正则化强度，以优化模型的性能。仔细调整有助于确保模型有效学习并很好地推广到新数据而不会过度拟合。
- 验证：在整个训练过程中，开发人员可以在单独的验证数据集上监控模型的性能。此步骤可帮助开发人员评估模型学习任务的程度以及它是否过度拟合训练数据。如有必要，您可以根据验证结果进行调整。
- 测试：训练完成后，您可以在一个从未见过的单独测试数据集上评估模型。此步骤提供了对模型性能及其处理新的、未见过的数据的能力的无偏测量。它有助于确保模型的性能在现实场景中是可靠的。
- 迭代过程：微调通常是一个迭代过程。根据验证和测试集的结果，您可能需要进一步调整模型的架构、超参数或训练数据，以提高其性能。
- 提前停止：实施提前停止机制对于防止过度拟合至关重要。如果模型的性能在验证集上停滞或下降，则可以停止训练以避免进一步过度拟合。这不仅可以节省计算资源，还可以确保模型的泛化能力。
- 部署：成功验证和测试后，将经过微调的模型部署用于实际使用，将其集成到软件系统或服务中，以执行文本生成、回答问题或建议等任务。
- 添加安全措施：实施强大的安全措施，包括 Lakera 等工具，以保护您的 LLM 和应用程序免受潜在威胁和攻击。定期的安全审核和更新对于在现实场景中保持可信度至关重要。
微调通常是一个迭代过程。在验证和测试集上取得满意的性能后，实施强大的安全措施（包括 Lakera 等工具）以保护微调过的 LLM 和应用程序免受潜在威胁和攻击至关重要。
微调大型语言模型的方法
大型语言模型 (LLM) 微调方法涵盖各种技术，从传统的、久经考验的方法到创新的、尖端的策略，所有这些技术都旨在提高这些强大模型在不同环境中的性能和适用性。
LLM 微调的最新策略
- 低秩自适应 (LoRA)：LoRA 是一种微调大型语言模型的技术。它使用低秩近似方法来降低将具有数十亿个参数的模型（例如 GPT-3）适应特定任务或领域的计算和财务成本。
- 量化 LoRA (QLoRA)：QLoRA 是一种有效的大型语言模型 (LLM) 微调方法，可显着减少内存使用量，同时保持完整 16 位微调的性能。它通过将梯度通过冻结的 4 位量化预训练语言模型反向传播到低秩适配器来实现这一点。
- 参数高效微调 (PEFT)：PEFT 是一种 NLP 技术，通过仅微调一小部分参数，可有效地将预训练的语言模型适应各种应用，从而降低计算和存储成本。它可以对抗灾难性遗忘，调整特定任务的关键参数，并在图像分类和稳定扩散 Dreambooth 等模态中提供与完全微调相当的性能。这是一种以最少的可训练参数实现高性能的宝贵方法。
- DeepSpeed：DeepSpeed 是一个深度学习软件库，可加速大型语言模型的训练。它包括 ZeRO（零冗余优化器），这是一种内存高效的分布式训练方法。DeepSpeed 可以自动优化使用 Hugging Face 的 Trainer API 的微调作业，并提供一个嵌入式替换脚本来运行现有的微调脚本。
- ZeRO：ZeRO 是一组内存优化技术，可以有效训练具有数万亿个参数的大型模型，例如 GPT-2 和 Turing-NLG 17B。 ZeRO 的一个主要吸引力在于无需修改模型代码。它是一种内存高效的数据并行形式，让您可以访问所有可用的 GPU 设备的总 GPU 内存，而不会出现数据并行中数据复制导致的效率低下。
LLM 微调的挑战和局限性
与 LLM 微调相关的一些主要挑战和局限性：
- 过度拟合：微调容易出现过度拟合，这种情况会导致模型在训练数据上变得过于专业化，而在看不见的数据上表现不佳。当特定于任务的数据集较小或不能代表更广泛的背景时，这种风险尤其明显。
- 灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）：在针对特定任务进行微调时，模型可能会忘记以前获得的一般知识。这种现象称为灾难性遗忘，会削弱模型对各种任务的适应性。
- 偏差放大：预训练模型从其训练数据中继承了偏差，微调在应用于特定于任务的数据时可能会无意中放大这些偏差。这种放大可能会导致有偏差的预测和输出，从而可能引起道德问题。
- 泛化挑战：确保经过微调的模型能够有效地泛化各种输入和场景是一项挑战。在微调数据集方面表现出色的模型在处理分布外的数据时可能会遇到困难。
- 数据要求：微调需要特定于任务的标记数据，这些数据可能并不总是可用或干净的。数据不足或嘈杂会对模型的性能和可靠性产生负面影响。
- 超参数调整复杂性：选择合适的超参数进行微调可能非常复杂且耗时。错误的选择可能会导致收敛速度慢、过度拟合或性能不佳。
- 域转移敏感性（Domain Shift Sensitivity）：微调与预训练数据明显不同的数据可能会导致域转移问题。解决这个问题通常需要域自适应技术来有效地弥合差距。
- 道德考虑：经过微调的大型语言模型可能会无意中生成有害或不适当的内容，即使是为良性任务设计的。确保道德行为和安全是一项持续的挑战，需要负责任的人工智能实践。
- 资源密集型：微调大型模型需要大量的计算资源和时间，这对基础设施和专业知识有限的小型团队或组织构成挑战。
- 非预期输出：微调不能保证模型始终产生正确或合理的输出。它可能会生成看似合理但事实上不正确的响应，需要谨慎的后处理和验证。
- 模型漂移（Model Drift）：随着时间的推移，微调模型的性能可能会因数据分布的变化或不断变化的环境而下降。定期监控和重新微调可能成为保持最佳性能和适应不断变化的条件的必要条件。
微调 LLM的常用工具
下面是一些用于微调大型语言模型 (LLM) 的重要工具和技术：
- Hugging Face Transformers 库：该库因与 BERT、GPT-3 等 Transformer 模型配合使用而广受欢迎。它提供预先训练的模型和实用程序，用于根据您的特定任务对其进行微调。
- DeepSpeed：DeepSpeed 由 Microsoft 开发，是一个深度学习优化库，可以加速微调，尤其是对于大型语言模型。
- PyTorch：PyTorch 是一个广泛使用的开源机器学习库。您可以使用 PyTorch 来微调大型语言模型，例如 BERT。
- Databricks：Databricks 是一个使用 Apache Spark 提供基于云的大数据处理的平台。它可用于微调大型语言模型。
- Simform 指南：Simform 提供了有关微调大型语言模型的综合指南，涵盖基础知识、训练数据方法、策略和最佳实践。
总结
本文探讨了 LLM 微调的概念、方法、应用和挑战。它还指导读者选择最佳的预训练模型进行微调，并强调了安全措施和安全工具对保护 LLM 和应用程序免受威胁的重要性。