来源：
https://www.turing.com/resources/finetuning-large-language-models
大型语言模型（LLM）以其先进的功能和高度复杂的解决方案改变了自然语言处理领域。这些模型在海量文本数据集上训练有素，可以执行文本生成、翻译、摘要和问题解答等多种任务。不过，虽然 LLM 是强大的工具，但它们往往与特定任务或领域不兼容。
微调允许用户将预先训练好的 LLM 用于更专业的任务。通过在特定任务的小型数据集上对模型进行微调，可以提高其在该任务上的性能，同时保留其通用语言知识。例如，谷歌的一项研究发现，对情感分析预训练 LLM 进行微调后，其准确率提高了 10%。
在本文中，我们将探讨对 LLM 进行微调如何能够显著提高模型性能、降低训练成本，并获得更准确和针对特定上下文的结果。我们还讨论了不同的微调技术和应用，以说明微调如何成为 LLM 驱动的解决方案的关键组成部分。
目录
1.什么是微调，为什么需要微调？
1.a. 定制
1.b. 数据合规性
1.c. 标记数据有限
2.主要微调方法
2.a. 特征提取（再利用）
2.b. 全面微调
3.突出的微调方法
3.a. 监督微调
3.b. 从人类反馈中强化学习（RLHF）
4.微调流程和最佳做法
4.a. 数据准备
4.b. 选择合适的预训练模型
4.c. 确定正确的微调参数
4.d. 验证
4.e. 模型迭代
4.f. 模型部署
5.微调应用
5.a. 情感分析
5.b. 聊天机器人
5.c. 总结
6.结尾
1. 什么是微调，为什么需要微调？
微调是根据特定任务或领域调整预训练大型语言模型参数的过程。尽管像 GPT 这样的预训练语言模型拥有丰富的语言知识，但它们在特定领域缺乏专业性。微调可以解决这一局限，让模型从特定领域的数据中学习，使其在目标应用中更加准确和有效。
通过在微调过程中让模型接触特定任务的示例，模型可以更深入地了解该领域的细微差别，这就缩小了通用语言模型与专用语言模型之间的差距，充分释放了 LLM 在特定领域或应用中的潜力。
一般来说，如果您有以下要求，可能需要对LLM进行微调：
1.a.定制
每个领域或任务都有自己独特的语言模式、术语和上下文的细微差别。通过对预先训练好的 LLM 进行微调，您可以对其进行定制，使其更好地理解这些独特的方面，并生成特定于您的领域的内容。通过这种方法，您可以调整模型的响应，使其符合您的特定要求，确保其生成准确且与上下文相关的输出。
无论是法律文件、医疗报告、业务分析还是公司内部数据，LLM 在这些领域都能提供细致入微的专业知识，并在专业数据集上进行训练。通过微调进行定制，您可以充分利用 LLM 的强大功能，同时保持特定用例所需的准确性。
1.b.数据合规性
在医疗保健、金融和法律等许多行业，敏感信息的使用和处理都受到严格的监管。企业可以通过微调专有或受监管数据的 LLM 来确保其模型符合数据合规标准。
这一流程允许开发专门针对内部或特定行业数据进行培训的 LLM，从而降低将敏感信息暴露给外部模型的风险，同时增强数据的安全性和隐私性。
1.c.有限的标注数据
在现实世界的许多应用场景中，为特定任务或领域获取大量标注数据不仅具有挑战性，而且成本高昂。通过微调，企业可以将预先训练好的 LLM 调整为可用的标注数据集，从而更有效地利用已有的标注数据，最大限度地提高其效用和性能。
通过使用有限的标注数据进行微调，企业可以克服数据稀缺的限制，同时还能显著提高模型的准确性以及与目标任务或领域的相关性。
2. 主要微调方法
微调包括调整 LLM 参数，调整的幅度取决于你想要完成的特定任务。一般来说，微调 LLM 有两种基本方法：特征提取和全面微调。下面让我们简要探讨每种方法。
2.a.特征提取
特征提取是微调 LLM 的主要方法。在这种方法中，预训练的 LLM 被视为固定的特征提取器。该模型经过大量数据集的训练，已经掌握了重要的语言特征，可以针对手头的特定任务重新使用。
然后，在特定任务数据上训练模型的最后几层，而模型的其他部分则保持冻结。这种方法充分利用了 LLM 学习到的丰富表征，并使其适应特定任务，为微调 LLM 提供了一种经济高效的方法。
2.b.全面微调
全面微调是针对特定目的微调 LLM 的另一种主要方法。与只调整最终层的特征提取不同，全面微调涉及在特定任务数据上训练整个模型，这意味着在训练过程中，所有模型层都要进行调整。
当特定任务数据集较大且与训练前的数据有显著差异时，这种方法尤为有益。通过让整个模型从特定任务数据中学习，全面微调可以使模型更深入地适应特定任务，从而可能带来更出色的性能。值得注意的是，与特征提取相比，全面微调需要更多的计算资源和时间。
3. 突出的微调方法
有几种微调方法和技术可用于调整模型参数，以满足特定要求。大体上，我们可以将这些方法分为两类：有监督的微调和来自人类反馈的强化学习（RLHF）。
3.a.监督微调
在这种方法中，模型在特定任务的标签数据集上进行训练，其中每个输入数据点都与正确答案或标签相关联。模型学会调整参数，以尽可能准确地预测这些标签，这一过程引导模型将其在大型数据集上预先训练获得的已有知识应用于手头的特定任务。有监督的微调可以显著提高模型在任务中的性能，从而使其成为定制 LLM 的有效方法。
最常见的监督微调技术有:
(1).基本超参数调整
基本超参数调整是一种简单的方法，包括手动调整模型超参数，如学习率、批量大小和历时次数，直到达到所需的性能。
我们的目标是找到一组超参数，使模型能够最有效地从数据中学习，同时在学习速度和过度拟合风险之间取得平衡，最佳超参数可以显著提高模型在特定任务中的性能。
(2).迁移学习
迁移学习是一种强大的技术，在处理有限的特定任务数据时尤其有效。在这种方法中，一个在大型通用数据集上预先训练好的模型被用作起点。
然后，根据特定任务的数据对模型进行微调，使其能够根据新任务调整原有知识。这一过程大大减少了所需的数据量和训练时间，与从头开始训练一个模型相比，往往能取得更好的性能。
(3).多任务学习
在多任务学习中，模型会同时在多个相关任务中进行微调。这样做的目的是利用这些任务之间的共性和差异来提高模型的性能，通过学习同时执行多个任务，模型可以对数据形成更稳健、更概括的理解。
这种方法能提高性能，尤其是当它要执行的任务密切相关或单个任务的数据有限时。多任务学习要求每个任务都有一个标注数据集，因此它是监督微调的一个固有组成部分。
(4).少量学习
少量学习（Few-shot learning）能让模型在只有少量特定任务数据的情况下适应新任务。这样做的目的是利用模型在预训练中已经获得的大量知识，从新任务的少量示例中进行有效学习。当特定任务的标注数据稀少或昂贵时，这种方法就很有用。
在这种技术中，模型在推理过程中会得到几个例子或 “镜头”来学习新任务，少量推理学习背后的理念是通过在提示中直接提供上下文和示例来指导模型的预测。
如果特定任务的少量数据中包含指导模型学习过程的人类反馈，那么少量学习也可以集成到人类反馈强化学习（RLHF）方法中。
(5).针对具体任务的微调
这种方法可使模型的参数适应目标任务的细微差别和要求，从而提高其性能和与特定领域的相关性。针对特定任务的微调尤其有价值，因为它可以优化模型在单个明确任务中的性能，确保模型在生成针对特定任务的内容时具有出色的精确性和准确性。
针对特定任务的微调与迁移学习密切相关，但迁移学习更多的是利用模型学习到的一般特征，而针对特定任务的微调则是使模型适应新任务的特定要求。
3.b.从人类反馈中强化学习（RLHF）
从人类反馈中强化学习（RLHF）是一种创新方法，它通过与人类反馈的互动来训练语言模型。通过将人类反馈纳入学习过程，RLHF 可以促进语言模型的不断改进，使其产生更准确、更符合语境的反应。
这种方法不仅能利用人类评估人员的专业知识，还能使模型根据现实世界的反馈进行调整和演变，最终形成更有效、更完善的能力。
最常见的 RLHF 技术有：
(1).奖励模型
在这种技术中，模型会生成几种可能的输出或行动，而人类评估者会根据这些输出的质量对其进行排序或评级。然后，模型学会预测这些人类提供的奖励，并调整自己的行为，使预测的奖励最大化。
奖励建模提供了一种将人类判断纳入学习过程的实用方法，使模型能够学习难以用简单函数定义的复杂任务。这种方法能让模型根据人类提供的奖励进行学习和调整，最终增强其能力。
(2).近端政策优化
近端策略优化（PPO）是一种迭代算法，它可以更新语言模型的策略，使预期收益最大化。PPO的核心理念是采取行动改进策略，同时确保与之前的策略相比变化不会太大。这种平衡是通过对策略更新引入约束来实现的，这种约束既能防止有害的大更新，又能允许有益的小更新。
通过引入一个具有剪切概率比率的替代目标函数来强制执行这一约束。与其他强化学习方法相比，这种方法使算法更加稳定和高效。
(3).比较排名
比较排名与奖励建模类似，但在比较排名中，模型从人类评估者提供的多个产出的相对排名中学习，更侧重于不同产出之间的比较。
在这种方法中，模型会产生多种输出或行动，而人类评估人员会根据这些输出的质量或适当性对其进行排名。然后，模型学会调整自己的行为，以产生被评估者评为较高等级的输出。
通过对多个输出结果进行比较和排序，而不是孤立地对每个输出结果进行评估，比较排序可为模型提供更加细致和相对的反馈。这种方法有助于模型更好地理解任务的微妙之处，从而改进结果。
(4).偏好学习（带有偏好反馈的强化学习）
偏好学习，又称带偏好反馈的强化学习，主要是训练模型从人类反馈中学习状态、行动或轨迹之间的偏好。在这种方法中，模型会产生多种输出，而人类评估者则会在输出对之间显示他们的偏好。
然后，模型学会调整自己的行为，以产生符合人类评估者偏好的输出结果。当很难用数字奖励来量化输出质量，但比较容易表达对两种输出的偏好时，这种方法就非常有用。偏好学习允许模型根据人类的细微判断来学习复杂的任务，使其成为在实际应用中对模型进行微调的有效技术。
(5).参数高效微调
参数高效微调（PEFT）是一种用于提高预训练 LLM 在特定下游任务上的性能，同时最大限度减少可训练参数数量的技术。它提供了一种更高效的方法，在微调过程中只更新模型参数的一小部分。
PEFT只选择性地修改 LLM 的一小部分参数，通常是以特定任务的方式添加新层或修改现有层。这种方法大大降低了计算和存储要求，同时保持了与全面微调相当的性能。
4. 微调流程和最佳做法
针对特定用例或应用微调预训练模型需要一个定义明确的流程，以确保获得最佳结果。以下是一些应遵循的最佳实践：
4.a.数据准备
数据准备包括对数据集进行整理和预处理，以确保其与特定任务的相关性和质量。这可能包括清理数据、处理缺失值、格式化文本以符合模型的输入要求等任务。
此外，还可以采用数据增强技术来扩展训练数据集，提高模型的鲁棒性。适当的数据准备对微调至关重要，因为它直接影响到模型有效学习和泛化的能力，最终提高生成特定任务输出的性能和准确性。
4.b.选择合适的预训练模型
选择符合目标任务或领域特定要求的预训练模型至关重要。了解预训练模型的架构、输入/输出规格和层级，对于无缝集成到微调工作流程中至关重要。
在做出这一选择时，应考虑模型大小、训练数据以及在相关任务中的表现等因素。通过选择与目标任务特征密切匹配的预训练模型，可以简化微调过程，最大限度地提高模型对预期应用的适应性和有效性。
4.c.确定正确的微调参数
配置微调参数对于在微调过程中实现最佳性能至关重要。学习率、训练历元数和批次大小等参数在决定模型如何适应新的特定任务数据方面起着重要作用。此外，有选择地冻结某些层（通常是较早的层），同时训练最终层也是防止过度拟合的常见做法。
通过冻结早期层，模型保留了在预训练中获得的一般知识，同时允许最后层专门适应新任务。这种方法有助于保持模型的泛化能力，同时确保它能有效地学习特定任务的特征，在利用已有知识和适应新任务之间取得平衡。
4.d.验证
验证包括使用验证集评估微调模型的性能。准确率、损失率、精确度和召回率等监测指标可帮助我们深入了解模型的有效性和泛化能力。
通过评估这些指标，您可以衡量微调模型在特定任务数据上的表现，并确定可能需要改进的地方。通过这一验证过程，可以对微调参数和模型结构进行改进，最终形成优化模型，为预期应用生成准确的输出。
4.e.模型迭代
通过模型迭代，可以根据评估结果完善模型。在评估模型的性能后，可以调整微调参数，如学习率、批量大小或层冻结程度，以提高模型的有效性。
此外，通过探索不同的策略，如采用正则化技术或调整模型架构，可以反复提高模型的性能。这样，工程师就能有针对性地对模型进行微调，逐步完善其功能，直至达到理想的性能水平。
4.f.模型部署
模型部署标志着从开发到实际应用的过渡，涉及将微调模型集成到特定环境中。这一过程包括部署环境的硬件和软件要求，以及将模型集成到现有系统或应用中。
此外，还必须解决可扩展性、实时性能和安全措施等方面的问题，以确保无缝、可靠的部署。通过将微调模型成功部署到特定环境中，您可以利用其增强的功能来应对现实世界中的挑战。
5. 微调应用
对预训练模型进行微调是一种有效的方法，可以利用大规模模型的强大功能来完成特定任务，而无需从头开始训练模型。微调 LLM 能带来显著优势的一些突出使用案例如下。
5.a.情感分析
根据特定的公司数据、独特的领域或独特的任务对模型进行微调，有助于准确分析和理解文本内容中表达的情感，使企业能够从客户反馈、社交媒体帖子和产品评论中获得有价值的见解。这些洞察力可为决策过程、营销战略和产品开发工作提供依据。
例如，情感分析可以帮助企业识别趋势、衡量客户满意度并指出需要改进的地方。在社交媒体中，经过微调的模型使企业能够跟踪公众对其品牌、产品或服务的情绪，从而进行积极的声誉管理，并有针对性地与客户互动。总之，微调大型语言模型是情感分析的强大工具，可为企业提供有价值的客户情感洞察。
5.b.聊天机器人
通过微调，聊天机器人可以生成与上下文更相关、更吸引人的对话，改善客户互动，为客户服务、医疗保健、电子商务和金融等各行各业提供个性化帮助。例如，在医疗保健领域，聊天机器人可以回答详细的医疗询问并提供支持，从而加强对患者的护理和医疗保健信息的获取。
在电子商务领域，经过微调的聊天机器人可以帮助客户进行产品咨询，根据喜好推荐商品，并促进无缝交易。在金融行业，聊天机器人可以提供个性化的金融建议，协助账户管理，并以高度的准确性和相关性解决客户咨询。总之，为聊天机器人应用微调语言模型可以增强其对话能力，使其成为各行各业的宝贵资产。
5.c.总结
经过微调的模型可自动生成简明扼要的长篇文档、文章或对话摘要，从而提高信息检索和知识管理的效率。对于需要分析海量数据以提取关键见解的专业人士来说，这一功能非常宝贵。
在学术和研究领域，经过微调的摘要模型可以浓缩大量研究论文，使学者们能够更快地掌握关键发现和见解。在企业环境中，微调摘要模型可以帮助提炼冗长的报告、电子邮件和商业文件，促进高效决策和知识理解。总之，应用微调语言模型进行总结可以提高信息的可获取性和理解力，使其成为各个领域的重要工具。
经过微调的模型可在各种使用案例中提供优化结果，这表明微调在增强 LLM 功能以提供独特的业务解决方案方面具有多功能性和影响力。
6.结尾
对于希望在特定业务数据集上利用预训练模型的强大功能的公司来说，针对定制用例对 LLM 进行微调已成为一种日益普遍的方法。在许多情况下，微调不仅能提高模型性能，还能为增强业务成果提供具有成本效益的解决方案。然而，微调需要对模型架构、基准性能和适应性有广泛的了解，以确保有效实施。
暂无评论内容