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現(xiàn)在各個(gè)公司都在做自己的大模型，或者是用大模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)以符合企業(yè)的要求。這種情況下，我們?nèi)绾问怯媚Ｐ臀⒄{(diào)定制化調(diào)優(yōu)大模型呢？本文介紹了模型微調(diào)的訓(xùn)練步驟，并給出了相關(guān)案例參考，希望能幫到大家。

上次我們聊完指令工程調(diào)優(yōu)大模型，有朋友說它很初級(jí)，解決不了實(shí)際的業(yè)務(wù)問題。

那我們今天聊的模型微調(diào)（SFT）可以在一定程度解決你的困惑，本次依然將我在實(shí)際應(yīng)用中的具體效果、適用場(chǎng)景、示例以及詳細(xì)的訓(xùn)練步驟來分享。

話不多說，開整~

01 模型微調(diào)的定義與效果

在大模型的調(diào)優(yōu)策略中，模型微調(diào)是一個(gè)關(guān)鍵步驟。它存在兩種策略：

1. 全參數(shù)微調(diào)（Full Parameter Fine Tuning）
2. 部分參數(shù)微調(diào)（Sparse Fine Tuning）

全參數(shù)微調(diào)涉及到調(diào)整模型的所有權(quán)重，使之適應(yīng)特定領(lǐng)域或任務(wù)，這樣的策略適用于擁有大量與任務(wù)高度相關(guān)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況。

而部分參數(shù)微調(diào)則是只選擇性地更新模型中的某些權(quán)重，特別是當(dāng)我們需要保持大部分預(yù)訓(xùn)練知識(shí)時(shí)，這種方法能減少過擬合的風(fēng)險(xiǎn)，并提高訓(xùn)練效率。

微調(diào)的核心效果是：在保留模型泛化能力的同時(shí)，提升其在某一特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

02 模型微調(diào)適用和不適用的場(chǎng)景

適用的場(chǎng)景

1. 在擁有大量領(lǐng)域相關(guān)標(biāo)記數(shù)據(jù)時(shí)，適宜進(jìn)行全參數(shù)微調(diào)。
2. 當(dāng)需要模型具有領(lǐng)域?qū)Ｒ恍?，同時(shí)又要保持一定泛化能力時(shí)，部分參數(shù)微調(diào)是更佳選擇。

不適用的場(chǎng)景

1. 當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限，或者與原始預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)差異極大時(shí)，全參數(shù)微調(diào)可能導(dǎo)致過擬合。
2. 如果任務(wù)需要模型具有廣泛的知識(shí)背景和泛化能力，部分參數(shù)微調(diào)可能過于狹隘。

03 模型微調(diào)的訓(xùn)練步驟

三步法：

1）確定微調(diào)策略：基于可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和任務(wù)需求選擇全參數(shù)微調(diào)還是部分參數(shù)微調(diào)。

2）準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：按照微調(diào)的策略準(zhǔn)備相關(guān)的標(biāo)記數(shù)據(jù)。

3）微調(diào)訓(xùn)練：

• 對(duì)于全參數(shù)微調(diào)，通常需要長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練以及大量的數(shù)據(jù)。
• 對(duì)于部分參數(shù)微調(diào)，確定哪些參數(shù)需要更新，并在較短時(shí)間內(nèi)完成特定層或模塊的訓(xùn)練。

很關(guān)鍵的一步就是選擇全參還是部分調(diào)參，簡(jiǎn)單來說，全參數(shù)微調(diào)通常在有大量標(biāo)記數(shù)據(jù)和明確任務(wù)目標(biāo)的情況下使用，以精細(xì)調(diào)整模型性能；

而在數(shù)據(jù)較少或需要保留模型原有廣泛知識(shí)的場(chǎng)景，采用部分參數(shù)微調(diào)，以實(shí)現(xiàn)更高的效率和避免過擬合。

04 模型微調(diào)的示例：基于企業(yè)用戶行為的政策推送

假設(shè)我們手頭有一個(gè)企業(yè)用戶數(shù)據(jù)庫(kù)，記錄了用戶對(duì)各種政策通知的點(diǎn)擊和反饋行為。

目標(biāo)是微調(diào)一個(gè)語言模型，使其能夠根據(jù)用戶歷史行為推測(cè)出用戶可能感興趣的新政策，并進(jìn)行有效推送。

全參數(shù)微調(diào)的具體步驟

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：整理出企業(yè)用戶的行為數(shù)據(jù)集，每個(gè)樣本包括用戶行為特征和所對(duì)應(yīng)的政策反饋。
2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗和預(yù)處理，將文本內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)化，分類標(biāo)簽進(jìn)行編碼。
3. 模型選擇：選擇一個(gè)適合文本分類任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練模型，如國(guó)內(nèi)的通義千問/文心一言大模型。
4. 微調(diào)設(shè)置：配置微調(diào)的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批量大小、迭代次數(shù)等。
5. 微調(diào)執(zhí)行：使用整理好的數(shù)據(jù)集對(duì)模型的全參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，這通常需要在有GPU加速的環(huán)境中執(zhí)行。
6. 性能監(jiān)控與評(píng)估：通過驗(yàn)證集不斷監(jiān)控模型的性能，使用如精確度、召回率等指標(biāo)來評(píng)估。
7. 微調(diào)結(jié)果應(yīng)用：將微調(diào)后的模型部署到政策推送系統(tǒng)中，測(cè)試模型在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)。

部分參數(shù)微調(diào)的具體步驟

1. 數(shù)據(jù)采集：同樣需要企業(yè)用戶的行為和反饋數(shù)據(jù)，但可能更關(guān)注特定的行為模式或關(guān)鍵特征。
2. 關(guān)鍵參數(shù)選擇：分析哪些模型參數(shù)與用戶行為關(guān)聯(lián)更緊密，僅選擇這些參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。
3. 微調(diào)配置：配置微調(diào)時(shí)的參數(shù)設(shè)置，可能會(huì)有不同因?yàn)楦碌膮?shù)較少。
4. 有針對(duì)性的訓(xùn)練：將收集的數(shù)據(jù)用于模型的部分結(jié)構(gòu)，如輸出層或注意力機(jī)制部分的參數(shù)更新。
5. 效果評(píng)估：使用一組小規(guī)模的測(cè)試數(shù)據(jù)來快速評(píng)估調(diào)整后模型的性能。
6. 微調(diào)模型部署：將部分參數(shù)微調(diào)過的模型應(yīng)用在政策推送系統(tǒng)中，并觀察其實(shí)際效果。

我們實(shí)際上希望模型能夠認(rèn)出“當(dāng)用戶多次點(diǎn)擊某類政策信息時(shí)，下次如果有類似的政策推出，系統(tǒng)應(yīng)優(yōu)先推送該類政策給用戶”這樣的模式。

為了實(shí)現(xiàn)全參數(shù)微調(diào)，我們會(huì)設(shè)立一個(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)的框架，標(biāo)注出用戶行為與政策類別間的聯(lián)系，并且在整個(gè)模型上執(zhí)行梯度更新。

在部分參數(shù)微調(diào)中，我們則可能專注于模型的一小部分，比如說調(diào)整決策層，讓算法學(xué)會(huì)基于用戶行為的聚類來判斷哪類政策最可能得到用戶的點(diǎn)擊，這意味著主要改變的是模型對(duì)行為類型的權(quán)重判斷。

通過這樣精細(xì)化的微調(diào)流程，模型能夠以更高的準(zhǔn)確率完成企業(yè)用戶政策推送的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)與效率的提升。

05 最后的話

總得來說，模型微調(diào)的優(yōu)勢(shì)在于提高模型在特定任務(wù)上的性能和適應(yīng)性，確保模型輸出不僅準(zhǔn)確，而且可靠和一致；劣勢(shì)在于這是一個(gè)計(jì)算密集型過程，可能在有限的資源下難以進(jìn)行，尤其對(duì)于大型模型。

那企業(yè)如何判斷呢？

1. 有私有部署的需求
2. 開源模型原生的能力不滿足業(yè)務(wù)需求

希望能帶給你一些啟發(fā)，加油。