一文搞懂什么是大模型微调

大模型微调（Fine-Tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。

大模型微调的根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，并不能很好地识别/理解，并且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。

例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并且能够进行流畅的对话。但是如果需要在医药方面能够很好地回答患者问题的应用，就需要为这个通用大模型提供很多新的数据以供学习和理解。例如，布洛芬到底能否和感冒药同时吃？为了确定模型可以回答正确，我们需要对基础模型进行微调。

为什么大模型需要微调

预训练模型（Pre-Trained Model），或者说基础模型（Foundation Model），已经可以完成很多任务，比如回答问题、总结数据、编写代码等。但是，并没有一个模型可以解决所有的问题，尤其是行业内的专业问答、关于某个组织自身的信息等，这是通用大模型无法触及的。

在这种情况下，就需要使用特定的数据集对合适的基础模型进行微调，以完成特定的任务、回答特定的问题等。在这种情况下，微调就成了重要的手段。

大模型微调的主要类型

同时，根据微调使用的数据集的类型，大模型微调还可以分为监督微调（Supervised Fine-tuning）和无监督微调（Unsupervised Fine-tuning）两种。

1) 监督微调

监督微调是指在进行微调时使用有标签的训练数据集。这些标签提供了模型在微调过程中的目标输出。

在监督微调中，通常使用带有标签的任务特定数据集，例如分类任务的数据集，其中每个样本都有一个与之关联的标签。通过使用这些标签来指导模型的微调，可以使模型更好地适应特定任务。

2) 无监督微调

无监督微调是指在进行微调时使用无标签的训练数据集。

这意味着在微调过程中，模型只能利用输入数据本身的信息，而没有明确的目标输出。这些方法通过学习数据的内在结构或生成数据来进行微调，以提取有用的特征或改进模型的表示能力。

监督微调通常在含有标签的任务特定数据集上执行，使得可以直接针对特定任务优化模型的性能。无监督微调则更侧重于从无标签数据中进行特征学习和表示学习，目的是提取更有用的特征表示或增强模型的泛化能力。

两种微调方法可以单独使用，也可以结合使用，取决于具体任务的需求和可用数据的类型和数量。

大模型微调的主要步骤

大模型微调有很多方法，并且对于每种方法都会有不同的微调流程、方式、准备工作和周期。然而大部分的大模型微调都包含以下几个主要步骤：

编号	步骤名称	任务描述
01	准备数据集	收集和准备与目标任务相关的训练数据集，确保数据集质量和标注准确性，并进行必要的数据清洗和预处理。
02	选择预训练模型／基础模型	根据目标任务的性质和数据集的特点，选择适合的预训练模型。
03	设定微调策略	根据任务需求和可用资源，选择适当的微调策略。考虑是进行全微调还是部分微调，以及微调的层级和范围。
04	设置超参数	确定微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。这些超参数的选择对微调的性能和收敛速度有重要影响。
05	初始化模型参数	根据预训练模型的权重，初始化微调模型的参数。对于全微调，所有模型参数都会被随机初始化；对于部分微调，只有顶层或少数层的参数会被随机初始化。
06	进行微调训练	使用准备好的数据集和微调策略对模型进行训练。在训练过程中，根据设定的超参数和优化算法逐渐调整模型参数以最小化损失函数。
07	模型评估和调优	在训练过程中，使用验证集对模型进行定期评估，并根据评估结果调整超参数或微调策略。这有助于提高模型的性能和泛化能力。
08	测试模型性能	在微调完成后，使用测试集对最终的微调模型进行评估，以获得最终的性能指标。这有助于评估模型在实际应用中的表现。
09	模型部署和应用	将微调完成的模型部署到实际应用中，并进行进一步的优化和调整，以满足实际需求。

这些步骤提供了一个一般性的大模型微调流程，但具体的步骤和细节可能会因任务和需求的不同而有所变化。根据具体情况，可以进行适当的调整和优化。