LLM

LLM微调

LLM微调

Posted by ZBX on March 1, 2025

什么是微调Fine-tuning？

微调是指在预训练模型的基础上，使用特定任务（如文本分类、摘要生成）或领域（如法律、医学）的数据集对模型进行一步训练的过程。预训练模型通常在大规模、通用语料库上训练，学习了丰富的语言模型和知识。

微调的方法分类

(1) 全参数微调（Full Fine-tuning）

更新模型所有参数。

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

  • LoRA（Low-Rank Adaptation）：为权重矩阵添加低秩分解的适配器。
  • Adapter Layers：在模型层间插入小型可训练模块。
  • Prompt Tuning：学习软提示（Soft Prompts）引导模型输出。
  • Prefix Tuning：在输入前添加可训练的前缀向量。

(3) 指令微调（Instruction Tuning）

  • 适用场景：增强模型遵循指令的能力（如 ChatGPT）。
  • 数据形式：输入为指令（如“写一首诗”），输出为对应结果。

微调的应用场景

  • 任务导向：文本分类、命名实体识别（NER）、机器翻译。
  • 领域适应：医疗诊断、法律文书生成、金融报告分析。
  • 对话系统：客服机器人、个性化聊天助手。
  • Few-shot/Zero-shot 学习：通过微调少量样本提升小样本任务表现。

工具与框架

  • Hugging Face Transformers：提供预训练模型和微调接口（如 Trainer 类）。
  • PyTorch/TensorFlow：灵活实现自定义训练流程。
  • PEFT 库：支持 LoRA、Adapter 等高效微调方法。
  • 分布式训练：使用 DeepSpeed、FairScale 加速大规模模型训练。

LoRA

LoRA假设模型在适配新任务时，权重变化（ΔW）具有低秩性（即可以用低维矩阵近似表示）。因此，它通过向原始权重中注入低秩分解矩阵来间接更新参数，大幅减少可训练参数量。

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对于一个预训练的权重矩阵 W0∈ℝd×k ，我们通过将其后者表示为低秩分解 W0+ΔW=W0+BA 来约束其更新，其中 B∈ℝd×r,A∈ℝr×k ，秩 r≪min⁡(d,k) 。在训练过程中， W0 被冻结，不接收梯度更新，而 A 和 B 包含可训练参数。注意 W0 和 ΔW=BA 与相同的输入相乘，它们的输出向量在坐标上相加。

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LoRA 在 PEFT 中的实现步骤

在 PEFT 库（如 Hugging Face 的 peft 库）中，LoRA 的实现主要通过配置参数并将其应用到预训练模型来完成。以下是具体的实现步骤：

配置 LoRA 参数

首先，需要通过 LoraConfig 类定义 LoRA 的配置参数。这些参数决定了 LoRA 的行为和应用范围：

  • r：低秩矩阵的秩，通常是一个较小的整数（如 8 或 16），控制新增参数的数量。
  • lora_alpha：缩放因子，用于调整 LoRA 的更新幅度，通常设置为 16 或 32。
  • target_modules：指定将 LoRA 应用于模型的哪些模块，通常是注意力层（如 q_proj、v_proj）或全连接层。
  • lora_dropout：dropout 概率，用于正则化，避免过拟合。
  • task_type：任务类型，例如因果语言建模（TaskType.CAUSAL_LM）或序列分类。

Self-Instruct

Self-Instruct 是用于提升语言模型性能的方法，核心思想是让模型通过自我生成指令数据来微调自身，从而更好地理解和遵循人类指令。

1. 种子指令准备（Seed Instructions）

  • 目标：提供少量高质量的初始指令示例，作为模型生成新指令的起点。
  • 方法：
    • 人工编写或从现有数据集中收集 50-200 条指令（如“写一首关于春天的诗”“解释什么是光合作用”）。
    • 这些指令需覆盖多样化任务类型（生成、分类、问答、推理等）。
  • 关键点：种子数据的质量直接影响后续生成数据的多样性，需避免任务类型或领域的单一性。

2. 生成新指令（Instruction Generation）

  • 目标：基于种子指令，引导模型生成大量新指令。

  • 方法：

    1. Prompt 设计：向模型输入种子指令示例，并附加生成指令的引导语句（例如：“请生成与以下任务类似但不同的新指令：”）。
    2. 多样性控制：通过温度参数（Temperature）调节生成结果的随机性，避免重复。
    3. 任务类型扩展：要求模型生成不同形式的指令，如：
      • 开放式生成（如“写一个科幻故事”）
      • 分类任务（如“判断这句话的情感是正面还是负面”）
      • 问答任务（如“为什么天空是蓝色的？”）

  • 示例：

    输入（种子指令）: “写一首关于秋天的诗”
模型生成: “写一个关于机器人的冷笑话”

3. 指令去重与过滤（Instruction Filtering）

  • 目标：剔除低质量、重复或无效指令。
  • 方法：
    1. 去重：通过字符串匹配或语义相似度模型（如Sentence-BERT）去除重复指令。
    2. 质量过滤：
      • 规则过滤：剔除包含敏感词、语法错误或模糊描述的指令。
      • 模型打分：用预训练模型（如GPT-3）对生成指令的可执行性和合理性打分，保留高分指令。
    3. 多样性筛选：确保指令覆盖不同领域（科学、艺术、日常等）和任务类型。

4. 生成输入-输出对（Input-Output Generation）

  • 目标：为每个指令生成对应的输入（可选）和输出（答案）。

  • 方法：

    1. 输入生成（若任务需要上下文）：
      • 例如，对指令“总结以下文章”，模型需先生成一篇示例文章作为输入。
    2. 输出生成：
      • 使用模型生成符合指令的答案（如对“解释量子力学”，生成一段科普文本）。
      • 通过控制生成参数（如max_length、top_p）确保输出质量。

  • 示例：

    指令: “将这句话翻译成法语: 'Hello, how are you?'”
输入: “Hello, how are you?”
输出: “Bonjour, comment ça va ?”

5. 数据验证与修正（Validation & Correction）

  • 目标：确保生成的输入-输出对准确符合指令要求。
  • 方法：
    1. 自动验证：
      • 规则检查（如翻译任务需验证语言是否正确）。
      • 使用另一个模型对输入-输出对进行打分（如通过GPT-4评估答案合理性）。
    2. 人工抽检（可选）：对部分数据人工审核，修正错误样本。

6. 迭代微调（Iterative Fine-Tuning）

  • 目标：用生成的数据逐步优化模型。
  • 方法：
    1. 混合数据训练：将生成的指令数据与原始人工数据混合，进行监督微调（Supervised Fine-Tuning）。
    2. 多轮迭代：
      • 每轮微调后，用更新后的模型生成更多指令，形成“生成→过滤→训练”的闭环。
      • 逐步提升生成数据的复杂性和多样性。
  • 关键点：需控制每轮生成数据的规模，避免模型陷入局部最优（过度拟合生成的数据模式）。

7. 评估与调整（Evaluation）

  • 目标：验证模型在新任务上的泛化能力。
  • 方法：
    1. 保留测试集：使用未参与训练的人工标注指令数据测试模型表现。
    2. 指标衡量：
      • 任务成功率：模型正确响应指令的比例。
      • 多样性评分：生成结果的丰富程度（如通过熵值计算）。
    3. 失败分析：针对错误案例调整生成或过滤策略（例如补充某类任务的种子数据）。
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