現在各個公司都在做自己的大模型，或者是用大模型進行調優以符合企業的要求。這種情況下，我們如何是用模型微調定制化調優大模型呢？本文介紹了模型微調的訓練步驟，并給出了相關案例參考，希望能幫到大家。
上次我們聊完指令工程調優大模型，有朋友說它很初級，解決不了實際的業務問題。
那我們今天聊的模型微調（SFT）可以在一定程度解決你的困惑，本次依然将我在實際應用中的具體效果、适用場景、示例以及詳細的訓練步驟來分享。
話不多說，開整~
01 模型微調的定義與效果
在大模型的調優政策中，模型微調是一個關鍵步驟。它存在兩種政策：
- 全參數微調（Full Parameter Fine Tuning）
- 部分參數微調（Sparse Fine Tuning）
全參數微調涉及到調整模型的所有權重，使之适應特定領域或任務，這樣的政策适用于擁有大量與任務高度相關的訓練資料的情況。
而部分參數微調則是隻選擇性地更新模型中的某些權重，特别是當我們需要保持大部分預訓練知識時，這種方法能減少過拟合的風險，并提高訓練效率。
微調的核心效果是：在保留模型泛化能力的同時，提升其在某一特定任務上的表現。
02 模型微調适用和不适用的場景
适用的場景
- 在擁有大量領域相關标記資料時，适宜進行全參數微調。
- 當需要模型具有領域專一性，同時又要保持一定泛化能力時，部分參數微調是更佳選擇。
不适用的場景
- 當訓練資料有限，或者與原始預訓練資料差異極大時，全參數微調可能導緻過拟合。
- 如果任務需要模型具有廣泛的知識背景和泛化能力，部分參數微調可能過于狹隘。
03 模型微調的訓練步驟
三步法：
1）确定微調政策：基于可用的訓練資料量和任務需求選擇全參數微調還是部分參數微調。
2）準備資料集：按照微調的政策準備相關的标記資料。
3）微調訓練：
- 對于全參數微調，通常需要長時間訓練以及大量的資料。
- 對于部分參數微調，确定哪些參數需要更新，并在較短時間内完成特定層或子產品的訓練。
很關鍵的一步就是選擇全參還是部分調參，簡單來說，全參數微調通常在有大量标記資料和明确任務目标的情況下使用，以精細調整模型性能；
而在資料較少或需要保留模型原有廣泛知識的場景，采用部分參數微調，以實作更高的效率和避免過拟合。
04 模型微調的示例：基于企業使用者行為的政策推送
假設我們手頭有一個企業使用者資料庫，記錄了使用者對各種政策通知的點選和回報行為。
目标是微調一個語言模型，使其能夠根據使用者曆史行為推測出使用者可能感興趣的新政策，并進行有效推送。
全參數微調的具體步驟
- 資料準備：整理出企業使用者的行為資料集，每個樣本包括使用者行為特征和所對應的政策回報。
- 資料預處理：對資料集進行清洗和預處理，将文本内容标準化，分類标簽進行編碼。
- 模型選擇：選擇一個适合文本分類任務的預訓練模型，如國内的通義千問/文心一言大模型。
- 微調設定：配置微調的參數，如學習率、批量大小、疊代次數等。
- 微調執行：使用整理好的資料集對模型的全參數進行微調，這通常需要在有GPU加速的環境中執行。
- 性能監控與評估：通過驗證集不斷監控模型的性能，使用如精确度、召回率等名額來評估。
- 微調結果應用：将微調後的模型部署到政策推送系統中，測試模型在實際環境中的表現。
部分參數微調的具體步驟
- 資料采集：同樣需要企業使用者的行為和回報資料，但可能更關注特定的行為模式或關鍵特征。
- 關鍵參數選擇：分析哪些模型參數與使用者行為關聯更緊密，僅選擇這些參數進行訓練。
- 微調配置：配置微調時的參數設定，可能會有不同因為更新的參數較少。
- 有針對性的訓練：将收集的資料用于模型的部分結構，如輸出層或注意力機制部分的參數更新。
- 效果評估：使用一組小規模的測試資料來快速評估調整後模型的性能。
- 微調模型部署：将部分參數微調過的模型應用在政策推送系統中，并觀察其實際效果。
我們實際上希望模型能夠認出“當使用者多次點選某類政策資訊時，下次如果有類似的政策推出，系統應優先推送該類政策給使用者”這樣的模式。
為了實作全參數微調，我們會設立一個監督學習的架構，标注出使用者行為與政策類别間的聯系，并且在整個模型上執行梯度更新。
在部分參數微調中，我們則可能專注于模型的一小部分，比如說調整決策層，讓算法學會基于使用者行為的聚類來判斷哪類政策最可能得到使用者的點選，這意味着主要改變的是模型對行為類型的權重判斷。
通過這樣精細化的微調流程，模型能夠以更高的準确率完成企業使用者政策推送的任務，實作個性化服務與效率的提升。
05 最後的話
總得來說，模型微調的優勢在于提高模型在特定任務上的性能和适應性，確定模型輸出不僅準确，而且可靠和一緻；劣勢在于這是一個計算密集型過程，可能在有限的資源下難以進行，尤其對于大型模型。
那企業如何判斷呢？
希望能帶給你一些啟發，加油。
作者：柳星聊産品，公衆号：柳星聊産品
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