国外亚洲成av人片在线观看,热99re久久精品这里都是精品,天堂网在线最新版www,国产成人av区一区二区三,51久久成人国产精品麻豆

現(xiàn)在各個公司都在做自己的大模型，或者是用大模型進行調(diào)優(yōu)以符合企業(yè)的要求。這種情況下，我們?nèi)绾问怯媚Ｐ臀⒄{(diào)定制化調(diào)優(yōu)大模型呢？本文介紹了模型微調(diào)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(diào)優(yōu)大模型，有朋友說它很初級，解決不了實際的業(yè)務問題。

那我們今天聊的模型微調(diào)（SFT）可以在一定程度解決你的困惑，本次依然將我在實際應用中的具體效果、適用場景、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(diào)的定義與效果

在大模型的調(diào)優(yōu)策略中，模型微調(diào)是一個關鍵步驟。它存在兩種策略：

1. 全參數(shù)微調(diào)（Full Parameter Fine Tuning）
2. 部分參數(shù)微調(diào)（Sparse Fine Tuning）

全參數(shù)微調(diào)涉及到調(diào)整模型的所有權重，使之適應特定領域或任務，這樣的策略適用于擁有大量與任務高度相關的訓練數(shù)據(jù)的情況。

而部分參數(shù)微調(diào)則是只選擇性地更新模型中的某些權重，特別是當我們需要保持大部分預訓練知識時，這種方法能減少過擬合的風險，并提高訓練效率。

微調(diào)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(xiàn)。

02 模型微調(diào)適用和不適用的場景

適用的場景

1. 在擁有大量領域相關標記數(shù)據(jù)時，適宜進行全參數(shù)微調(diào)。
2. 當需要模型具有領域?qū)Ｒ恍?，同時又要保持一定泛化能力時，部分參數(shù)微調(diào)是更佳選擇。

不適用的場景

1. 當訓練數(shù)據(jù)有限，或者與原始預訓練數(shù)據(jù)差異極大時，全參數(shù)微調(diào)可能導致過擬合。
2. 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(shù)微調(diào)可能過于狹隘。

03 模型微調(diào)的訓練步驟

三步法：

1）確定微調(diào)策略：基于可用的訓練數(shù)據(jù)量和任務需求選擇全參數(shù)微調(diào)還是部分參數(shù)微調(diào)。

2）準備數(shù)據(jù)集：按照微調(diào)的策略準備相關的標記數(shù)據(jù)。

3）微調(diào)訓練：

• 對于全參數(shù)微調(diào)，通常需要長時間訓練以及大量的數(shù)據(jù)。
• 對于部分參數(shù)微調(diào)，確定哪些參數(shù)需要更新，并在較短時間內(nèi)完成特定層或模塊的訓練。

很關鍵的一步就是選擇全參還是部分調(diào)參，簡單來說，全參數(shù)微調(diào)通常在有大量標記數(shù)據(jù)和明確任務目標的情況下使用，以精細調(diào)整模型性能；

而在數(shù)據(jù)較少或需要保留模型原有廣泛知識的場景，采用部分參數(shù)微調(diào)，以實現(xiàn)更高的效率和避免過擬合。

04 模型微調(diào)的示例：基于企業(yè)用戶行為的政策推送

假設我們手頭有一個企業(yè)用戶數(shù)據(jù)庫，記錄了用戶對各種政策通知的點擊和反饋行為。

目標是微調(diào)一個語言模型，使其能夠根據(jù)用戶歷史行為推測出用戶可能感興趣的新政策，并進行有效推送。

全參數(shù)微調(diào)的具體步驟

1. 數(shù)據(jù)準備：整理出企業(yè)用戶的行為數(shù)據(jù)集，每個樣本包括用戶行為特征和所對應的政策反饋。
2. 數(shù)據(jù)預處理：對數(shù)據(jù)集進行清洗和預處理，將文本內(nèi)容標準化，分類標簽進行編碼。
3. 模型選擇：選擇一個適合文本分類任務的預訓練模型，如國內(nèi)的通義千問/文心一言大模型。
4. 微調(diào)設置：配置微調(diào)的參數(shù)，如學習率、批量大小、迭代次數(shù)等。
5. 微調(diào)執(zhí)行：使用整理好的數(shù)據(jù)集對模型的全參數(shù)進行微調(diào)，這通常需要在有GPU加速的環(huán)境中執(zhí)行。
6. 性能監(jiān)控與評估：通過驗證集不斷監(jiān)控模型的性能，使用如精確度、召回率等指標來評估。
7. 微調(diào)結果應用：將微調(diào)后的模型部署到政策推送系統(tǒng)中，測試模型在實際環(huán)境中的表現(xiàn)。

部分參數(shù)微調(diào)的具體步驟

1. 數(shù)據(jù)采集：同樣需要企業(yè)用戶的行為和反饋數(shù)據(jù)，但可能更關注特定的行為模式或關鍵特征。
2. 關鍵參數(shù)選擇：分析哪些模型參數(shù)與用戶行為關聯(lián)更緊密，僅選擇這些參數(shù)進行訓練。
3. 微調(diào)配置：配置微調(diào)時的參數(shù)設置，可能會有不同因為更新的參數(shù)較少。
4. 有針對性的訓練：將收集的數(shù)據(jù)用于模型的部分結構，如輸出層或注意力機制部分的參數(shù)更新。
5. 效果評估：使用一組小規(guī)模的測試數(shù)據(jù)來快速評估調(diào)整后模型的性能。
6. 微調(diào)模型部署：將部分參數(shù)微調(diào)過的模型應用在政策推送系統(tǒng)中，并觀察其實際效果。

我們實際上希望模型能夠認出“當用戶多次點擊某類政策信息時，下次如果有類似的政策推出，系統(tǒng)應優(yōu)先推送該類政策給用戶”這樣的模式。

為了實現(xiàn)全參數(shù)微調(diào)，我們會設立一個監(jiān)督學習的框架，標注出用戶行為與政策類別間的聯(lián)系，并且在整個模型上執(zhí)行梯度更新。

在部分參數(shù)微調(diào)中，我們則可能專注于模型的一小部分，比如說調(diào)整決策層，讓算法學會基于用戶行為的聚類來判斷哪類政策最可能得到用戶的點擊，這意味著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(diào)流程，模型能夠以更高的準確率完成企業(yè)用戶政策推送的任務，實現(xiàn)個性化服務與效率的提升。

05 最后的話

總得來說，模型微調(diào)的優(yōu)勢在于提高模型在特定任務上的性能和適應性，確保模型輸出不僅準確，而且可靠和一致；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(yè)如何判斷呢？

1. 有私有部署的需求
2. 開源模型原生的能力不滿足業(yè)務需求

希望能帶給你一些啟發(fā)，加油。