大模型微调核心技术说明

预训练

大模型的预训练是指在大规模数据集上对模型进行初步训练的过程。这是构建大型语言模型或其他AI模型的关键步骤。

参数量巨大：

数据：

• 使用海量文本数据,如维基百科、书籍、网页等。
• 数据量通常在数十亿到数万亿个词级别。

模型架构：

• 通常使用Transformer架构。
• 参数量从数亿到数千亿不等。

训练方法：

• 监督学习。
• 非监督学习。
• 半监督学习。
• 强化学习。

为什么需要微调大模型

尽管大模型功能强大,但在某些特定领域或任务上可能表现不够理想。通过微调,我们可以让模型在特定任务上表现得更好,同时保留原有的通用能力。

例子： 假设我们有一个预训练的大型语言模型,如GPT、BERT等。这个模型在大量通用文本上进行了训练,具有广泛的语言理解能力,但对金融市场分析缺乏专门的知识。

我们的目标是将这个模型微调成一个能够分析金融新闻和报告,并生成市场趋势预测的专业工具。

微调过程：

数据收集：

• 收集大量金融新闻、公司财报、分析师报告等。
• 同时收集相应时期的市场数据,如股票价格、指数变动等。

数据预处理：

• 将文本数据与相应的市场表现数据配对。
• 标注数据,如"利好"、"利空"、"中性"等。

微调设置：

• 设置任务为文本分类和生成任务的组合。
• 调整学习率和批次大小以适应金融数据的特性。

微调训练：

• 模型学习理解金融术语和市场动态。
• 训练模型识别新闻中的关键信息并与市场表现关联。

评估和迭代：

• 使用历史数据测试模型的预测准确性。
• 根据需要调整参数或增加更多特定类型的金融数据。

微调后的应用示例：

输入新闻: "科技巨头 XYZ 公司今日发布第二季度财报,营收达 100 亿美元,同比增长 25%,超出市场预期。公司同时宣布将在人工智能领域增加 50 亿美元投资。然而,由于全球芯片短缺,公司预警下季度可能面临供应链挑战。"

模型输出:

1. 关键信息提取:
   - XYZ 公司 Q2 营收: 100 亿美元
   - 同比增长: 25%
   - 新增 AI 投资: 50 亿美元
   - 潜在风险: 芯片短缺导致的供应链挑战

2. 市场情绪分析:
   整体情绪: 偏正面
   理由: 营收超预期,大额 AI 投资显示公司对未来发展有信心。但供应链风险为利空因素。

3. 短期市场影响预测:
   - XYZ 公司股价可能在短期内上涨 3-5%。
   - 可能带动相关 AI 概念股走强。
   - 科技股指数可能小幅上涨。

4. 中长期趋势分析:
   - AI 领域投资可能在未来 2-3 年内为公司带来新的增长点。
   - 需密切关注全球芯片供应情况,可能影响公司未来几个季度的表现。

5. 投资建议:
   - 对 XYZ 公司持谨慎乐观态度。
   - 建议关注公司在 AI 领域的具体布局和进展。
   - 同时密切监控供应链情况,评估对公司业绩的潜在影响。

6. 相关行业影响:
   - 半导体行业可能受益于持续的芯片需求。
   - AI 相关企业可能迎来新一轮投资热潮。

大模型微调的本质

大模型微调其实就是调整大模型原有的参数。让它更适合特定任务。

我们可以把大模型想象成一个函数 y = ax + b，其中 a 和 b 是模型的参数。大模型微调就是调整参数a和b。

当然，大模型的参数绝不是像a和b这么简单。

它们通常以矩阵的形式存在。你可以把矩阵想象成一个巨大的电子表格,里面填满了数字。每个数字就代表一个参数。

举个简单的例子,假设我们有一个很小的3x3矩阵:

[0.1  0.2  -0.1]
[0.2  0.7  -1.1]
[0.5  0.1  0.6]

现在我们通过微调将矩阵参数调整成下面的矩阵参数：

[0.1  0.2  -0.1]        [0.1  -0.1  0.8]         [0.2  0.1  0.7] 
[0.2  0.7  -1.1]   +    [0.8  -0.8  0.9]   =     [1.0  -0.1 -0.2]
[0.5  0.1  0.6]         [0.2  0.1  0.2]          [0.7  0.2  0.8]

     原有参数                偏移量                      改动后的参数

微调的本质就是获取这个偏移量，学习偏移量的参数。

通过微调,我们可以让模型在特定任务上表现得更好,同时保留原有的通用能力。偏移量就是想去提升的在特定任务上的能力

我们不希望对原有参数调整太多，改动太多意味着大模型原有的具备的较强的能力消失了，这叫模型能力的遗忘。改动量（偏移量）提供有限的价值，仅仅提升在特定任务上的能力。

微调方法

全量微调

全量微调 Full Fine-tuning，顾名思义,就是对模型的所有参数进行调整。例如GPT-4有170万亿个参数，需要对170万亿个参数全部进行调整。

高效微调（LoRA）

高效微调 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)。

LoRA（Low-Rank Adaptation）的核心思想非常巧妙。它基于一个假设：在微调过程中，参数的变化实际上是低秩的。这听起来可能有点抽象，我们可以这样理解：尽管模型有海量参数，但真正需要调整的信息其实不多。

LoRA利用了矩阵分解的原理。假设我们有一个大矩阵W，LoRA认为我们可以用两个小矩阵A和B的乘积来近似表示W的变化。数学表达式是:W = A*B。

这里引入了一个重要的概念:秩(Rank)。秩决定了A和B矩阵的大小。比如,对于一个100x100的矩阵W，如果我们选择秩为2，那A就是100x2的矩阵,B是2x100的矩阵。

LoRA如何降低参数量呢？ 还是用刚才的例子，100x100的矩阵有10000个参数。但如果用秩为2的LoRA，A和B加起来只有400个参数，仅为原来的4%！这就大大减少了需要训练的参数量。

秩的选择非常关键。秩越小，需要训练的参数就越少，但可能会损失一些精度；秩越大，精度越高，但参数量和计算量也会增加。在实践中，通常会选择一个平衡点，比如8、16或32。

LoRA vs 全量微调 对比

让我们直观地比较一下LoRA和全量微调:

参数量：

假设原模型有10亿参数，全量微调需要调整全部10亿参数。而使用秩为16的LoRA，可能只需要调整几百万个参数，大约是原来的0.1%到1%。

资源需求：

全量微调可能需要8块或更多高端GPU,而LoRA通常只需要1-2块GPU就能完成训练。这大大降低了硬件门槛。

适用场景：

全量微调适合有充足算力、需要极致性能的场景。LoRA则适合资源受限、需要快速适应新任务的情况。特别是对于一些小型团队或个人研究者,LoRA提供了一种可行的大模型定制方案。

微调数据

SFT

SFT (Supervised Fine-Tuning) 是大模型微调中的一种重要方法，主要用于通过有监督学习来改进预训练语言模型的性能。

SFT是有监督微调，有监督其实就是既给出问题，也给出期望的答案，SFT其实就是准备微调数据。

让我通过一个具体的例子来说明SFT、全量微调和高效微调在微调过程中的步骤和作用。

例子：将GPT-3模型微调成一个专门的医疗问答助手

背景：
我们有一个预训练的GPT-3模型，想要将其转化为一个能够准确回答医疗问题的AI助手。

步骤：

1. 定义目标（SFT的核心）：
   - 目标是使模型能够准确回答各种医疗问题
   - 这属于SFT（Supervised Fine-Tuning）的范畴，因为我们将使用带标签的医疗问答数据来指导模型学习

2. 数据准备（SFT的关键部分）：
   - 收集大量高质量的医疗问答对
   - 例如：问题："什么是高血压？" 答案："高血压是指动脉血压持续高于正常水平..."
   - 这些带标签的数据对是SFT的核心，用于指导模型学习

3. 选择微调策略：
   这里我们可以选择全量微调或高效微调

   A. 如果选择全量微调：
      - 步骤：
        a. 初始化：加载预训练的GPT-3模型
        b. 训练：使用准备好的医疗问答数据，更新模型的所有参数
        c. 验证：在验证集上测试模型性能
      - 作用：
        - 允许模型的所有部分都适应医疗领域的知识和语言
        - 可能获得最佳性能，但需要大量计算资源

   B. 如果选择高效微调（以LoRA为例）：
      - 步骤：
        a. 初始化：加载预训练的GPT-3模型
        b. 添加LoRA层：在模型的某些层中添加小型的可训练矩阵
        c. 训练：仅更新LoRA层的参数，使用医疗问答数据
        d. 验证：在验证集上测试模型性能
      - 作用：
        - 大幅减少需要更新的参数数量，降低计算资源需求
        - 保持模型大部分预训练知识不变，只调整必要的部分

4. 训练过程（SFT的实施）：
   - 无论选择全量微调还是高效微调，这个阶段都是在实施SFT
   - 模型学习将输入的医疗问题映射到相应的专业答案
   - 使用交叉熵损失等指标来衡量模型输出与标准答案的差距

5. 评估和迭代：
   - 在测试集上评估模型性能
   - 可能需要多次调整超参数或训练策略

6. 部署：
   - 将微调后的模型部署为医疗问答助手

在这个例子中：
- SFT定义了整个微调的目的和框架（将模型变成医疗问答专家）
- 全量微调或高效微调是实现这个目的的具体技术手段
- 无论选择哪种微调方法，整个过程都属于SFT的范畴，因为我们使用了有监督的方法（带标签的问答对）来指导模型学习

这个例子展示了SFT作为目的，全量微调和高效微调作为手段，如何在实际的微调过程中协同工作。

模型对齐（PPO、DPO）

模型对齐（Model Alignment）是一个重要的概念，特别是在大型语言模型（LLMs）的开发中。它指的是让AI模型的行为和输出与人类的价值观、期望和意图保持一致的过程。让我详细解释一下模型对齐：

定义：

• 模型对齐是指调整AI系统，使其行为符合人类的价值观、伦理标准和预期目标的过程。

主要方法：

1. PPO (Proximal Policy Optimization)

PPO是一种强化学习算法，在RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)中广泛使用。

特点：

• 属于策略梯度方法
• 通过限制每次更新的幅度来提高训练稳定性
• 在连续和离散动作空间都表现良好

工作原理：
a) 收集当前策略下的轨迹数据
b) 使用这些数据来估计优势函数
c) 通过优化目标函数来更新策略，同时限制新旧策略的差异

在模型对齐中的应用：

• 用于优化语言模型，使其输出更符合人类偏好
• 通常与奖励模型结合使用，奖励模型基于人类反馈训练

2. DPO (Direct Preference Optimization)

DPO是一种更新的方法，旨在简化和改进RLHF过程。

特点：

• 直接从人类偏好数据学习
• 不需要显式的奖励模型
• 计算效率更高，实现更简单

工作原理：
a) 收集人类对模型输出的偏好数据（例如，偏好A而不是B）
b) 直接优化模型参数，使其生成的输出更符合这些偏好
c) 使用特殊的损失函数，将偏好学习问题转化为分类问题

在模型对齐中的应用：

• 用于直接从人类偏好数据中学习，避免了RLHF中的一些复杂步骤
• 可以更快速、高效地调整模型行为

SFT给出了问题和标注的答案，经过SFT阶段上线后的大模型，可以收集用户对于输出的反馈，点赞或者点踩，对于问题，既有用户接受的答案，也有用户不接受的答案。利用用户的反馈、标记来训练大模型，这就是模型的对齐。

RAG还是微调

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和微调是两种不同的方法，用于增强语言模型的能力和知识。让我们通过比较和举例来说明它们的区别，以及各自适用的场景。

RAG vs 微调：

1. 工作原理：

   • RAG: 结合了外部知识检索和语言生成。在生成回答时，先检索相关信息，然后将检索到的信息与查询一起输入模型。
   • 微调: 直接更新模型参数，使模型适应特定任务或领域。

2. 知识更新：

   • RAG: 可以轻松更新外部知识库，而不需要重新训练模型。
   • 微调: 需要重新训练模型来整合新知识。

3. 模型大小：

   • RAG: 模型大小保持不变，主要增加的是外部知识库。
   • 微调: 可能会略微增加模型大小，特别是在使用某些高效微调方法时。

4. 灵活性：

   • RAG: 非常灵活，可以根据需要快速切换或更新知识库。
   • 微调: 一旦微调完成，模型的知识就相对固定。

5. 计算资源：

   • RAG: 推理时可能需要更多计算资源（用于检索），但不需要大规模训练。
   • 微调: 需要较多的训练资源，但推理可能更快。

举例说明：

使用RAG的场景：

1. 实时新闻问答系统

   需求：创建一个能回答最新新闻事件的AI助手。

   为什么选RAG：新闻信息每天都在更新，使用RAG可以轻松更新知识库，无需重新训练模型。

2. 技术支持聊天机器人

   需求：为一家快速发展的科技公司创建产品支持聊天机器人。

   为什么选RAG：公司的产品和服务经常更新，RAG允许轻松添加新产品信息到知识库。

3. 法律咨询系统

   需求：创建一个能处理各种法律问题的AI系统。

   为什么选RAG：法律信息庞大且经常变化，RAG可以访问大量最新法律文档。

使用微调的场景：

1. 特定领域的文本生成

   需求：为一家生物技术公司创建一个能生成专业研究报告的AI。

   为什么选微调：生物技术领域有特定的术语和写作风格，微调可以让模型深入学习这些特性。

2. 情感分析系统

   需求：为社交媒体平台开发一个高精度的情感分析工具。

   为什么选微调：情感分析需要模型深入理解语言的细微差别，微调可以针对这个特定任务优化模型。

3. 代码自动补全

   需求：为IDE开发一个智能代码补全功能。

   为什么选微调：编程语言有特定的语法和结构，微调可以让模型精确地学习这些模式。

4. 特定风格的文学创作

   需求：创建一个能模仿特定作家风格的AI写作助手。

   为什么选微调：捕捉特定的写作风格需要模型在更深层次上学习语言特征，微调更适合这种任务。

5. 多语言翻译系统

   需求：开发一个专门用于技术文档翻译的系统。

   为什么选微调：技术翻译需要精确理解专业术语和表达方式，微调可以针对这种特定类型的翻译进行优化。

总结：

• 当需要处理经常更新的信息、大量外部知识，或需要高度灵活性时，RAG是更好的选择。
• 当任务需要深度理解特定领域、风格或语言特征，并且知识相对稳定时，微调更为合适。

在实际应用中，有时也会结合使用这两种方法，以获得最佳效果。