大语言模型的微调策略

大语言模型的微调策略

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_36330643/article/details/140866263

微调（Fine-tuning）是让预训练的大语言模型（LLM）适应特定任务或领域的关键技术。根据不同的需求和资源，可以选择全面微调或参数高效微调。下面详细介绍这两种策略。

全面微调（Fine-tuning）

全面微调是指对预训练模型的所有参数进行调整，使其在特定任务或数据集上表现得更好。

数据准备

• 数据收集：从特定领域或任务中收集大量高质量的数据。这些数据需要涵盖模型需要理解和生成的所有类型的内容。
• 数据清洗和标注：清洗数据，去除噪声，确保数据的准确性和一致性。对数据进行标注，以便在训练过程中提供明确的指导。

模型训练

• 初始化：使用预训练模型作为起点，加载预训练的权重。
• 训练设置：设定训练超参数（如学习率、批次大小、训练轮数等）。
• 训练过程：使用任务特定的数据集进行训练。通过反向传播调整模型的所有参数，使其在特定任务上达到最优性能。

模型评估

• 评估指标：选择适当的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数等）来评估模型的性能。

参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning）

参数高效微调是一种更轻量级的微调方法，主要通过调整模型中的一小部分参数来实现特定任务的优化，从而减少计算资源的需求和训练时间。

Adapter

Adapter是在模型的每一层后面添加一个小型的神经网络模块，这个模块包含可训练的参数。在训练过程中，只更新Adapter模块的参数，而保持预训练模型的参数不变。

BitFit

BitFit只微调模型中偏置项（bias）的参数，而保持其他参数不变。这种方法在计算效率上非常高效，因为偏置项的数量相对较少。

LoRA

LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在模型权重矩阵上添加低秩矩阵来实现参数高效微调。这种方法可以在保持模型性能的同时，显著减少需要训练的参数数量。

Prompt Tuning

Prompt Tuning通过优化提示（prompt）来实现模型的微调。提示是输入给模型的一段文本，通过调整提示的结构和内容，可以引导模型产生更符合特定任务的输出。

总结

全面微调和参数高效微调各有优劣。全面微调可以实现最佳性能，但需要大量计算资源和时间；参数高效微调则在资源有限的情况下提供了有效的解决方案。选择哪种方法取决于具体的应用场景和资源限制。