我需要对大模型做微调吗?
想自定义大模型时,选择:微调还是RAG还是ICL?
需要对大模型做微调?
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在人工智能的世界里,大型语言模型(LLM)已经成为了我们探索未知、解决问题的得力助手。
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但是你想自己定义一个属于自己的大模型,它有自己特色的数据训练和回答方式。自己从头训练一个大模型的成本太高
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这时候可能需要考虑在已有的大模型上做:微调
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就像一个微整容手术一样,变得更帅
判断因素 | 是 | 否 |
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是否需要特定领域的精确性? | 如果你的应用需要处理特定领域的数据,如医疗、法律或金融,并且需要高度的准确性和对专业术语的理解,那么微调可能是必要的。 | 如果你的应用是通用的,或者不需要深入特定领域的专业知识,那么可能不需要微调。 |
是否需要定制化模型行为? | 如果你需要模型以特定的风格、语调或格式响应,或者需要它表现出特定的行为特征,微调可以帮助你实现这些定制化需求。 | 如果模型的通用行为已经满足需求,或者你不需要特定的响应风格,那么微调可能不是必需的。 |
是否面临边缘案例的挑战? | 如果你发现模型在处理某些边缘或罕见案例时表现不佳,微调可以帮助改进这些特定情况的处理。 | 如果模型在所有常见和边缘案例中都表现良好,那么微调可能不是必要的。 |
是否需要提高模型的可靠性? | 如果模型在遵循复杂指令或生成期望输出方面存在失败,微调可以提高其可靠性。 | 如果模型已经足够可靠,能够满足你的输出要求,那么可能不需要微调。 |
是否需要降低成本? | 如果你希望通过微调将大型模型的技能转移到更小的模型中,以减少计算资源的使用和成本,那么微调是有益的。 | 如果成本不是主要考虑因素,或者你不需要优化模型的大小和性能,那么微调可能不是必需的。 |
是否需要快速部署新任务? | 如果你需要模型快速适应新任务或能力,微调可以帮助你实现这一点。 | 如果模型目前的任务已经足够,并且没有立即引入新任务的需求,那么微调可能不是必要的。 |
是否有足够的训练数据? | 如果你拥有足够的、高质量的、与任务相关的训练数据,微调可以显著提高模型的性能。 | 如果缺乏足够的训练数据,或者数据质量不高,微调可能不会带来预期的效果。 |
是否对模型的透明度有要求? | 如果你的应用需要模型的决策过程是可解释的,微调可以帮助你更好地理解和控制模型的行为。 | 如果模型的透明度不是关键考虑因素,那么可能不需要微调。 |
是否有足够的资源进行微调? | 如果你有足够的计算资源和专业知识来进行微调,那么这是一个可行的选项。 | 如果资源有限,可能需要考虑其他方法,如上下文学习或使用现成的模型。 |
1. 定制化风格与格式
你是否需要一个能够模仿特定人物或服务于特定受众的聊天机器人?通过使用定制数据集对LLM进行微调,我们可以使其响应更加贴近受众的具体要求或预期体验。例如,你可能需要将输出结构化为JSON、YAML或Markdown格式。
2. 提高准确性,处理边缘案例
微调可以用来纠正那些通过提示工程和上下文学习难以修正的错误。它还可以增强模型执行新技能或任务的能力,这些任务在提示中难以表达。例如,Phi-2在金融数据分析上的准确率从34%提高到了85%,而ChatGPT在Reddit评论情感分析上的准确率提高了25个百分点。
3. 针对小众领域的优化
尽管LLM在大量通用数据上进行了训练,但它们可能并不总是精通每个小众领域的专业术语或特定细节。在法律、医疗或金融等多样化领域,微调已被证明可以提高下游任务的准确性。
4. 成本降低
微调可以将大型模型(如Llama 2 70B/GPT-4)的技能提炼到更小的模型中(如Llama 2 7B),在不牺牲质量的情况下降低成本和延迟。此外,微调减少了对长或特定提示的需求,从而节省了令牌,进一步降低了成本。
5. 新任务/能力
微调通常可以通过以下几种方式实现新的能力:
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使LLM更好地使用给定检索器的上下文或完全忽略它。
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评估其他LLM的指标,如基于事实的、合规性或有用性。
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增加LLM的上下文窗口。
微调的五种方法:
微调的五大方法
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Freeze 方法,即参数冻结,对原始模型部分参数进行冻结操作;
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P-Tuning 方法,参考 ChatGLM 官方代码 ,是针对于大模型的 soft-prompt 方法;
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LoRA 方法,的核心思想就是通过低秩分解来模拟参数的改变量,从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练;
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AdaLoRA 方法是对 LoRA 的一种改进,并根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵;
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QLoRA 方法,是使用一种新颖的高精度技术将预训练模型量化为 4 bit,并添加一小组可学习的低秩适配器权重。
微调方法对比
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一般我们说的微调分类会简化成:
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1.全参数微调:贵,慢,效果最佳
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2.LoRa:快,偏宜,佳
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3.改进LoRa:快,偏宜,佳
微调与其他技术对比
微调 vs. ICL
上下文学习(ICL)是一种强大的提高基于LLM系统性能的方法。鉴于其简单性,应该在进行任何微调活动之前尝试ICL。此外,ICL实验可以帮助你评估微调是否会提高下游任务的性能。
微调 vs. RAG
普遍的共识是,当LLM的基础性能不令人满意时,你可能会“从RAG开始,评估其性能,如果发现不足,转向微调”,或者认为“RAG可能优于微调”。然而,我们认为这种范式过于简单化了,因为有许多场景中,RAG不仅不是微调的替代品,而且更多地是微调的补充方法。
对比
特性/技术 | 微调 (Fine-tuning) | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | 上下文学习 (In-Context Learning, ICL) |
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定义 | 对预训练模型进行额外训练以适应特定任务或数据集。 | 结合检索系统和生成模型,以提供更准确的信息。 | 通过在输入中提供示例来指导模型完成特定任务。 |
使用成本 | 较高,因为需要额外的训练数据和计算资源。 | 较高,需要维护检索系统和训练成本。 | 较低,不需要额外训练,但可能需要更多的输入示例。 |
准确性 | 通常更高,特别是对于需要特定领域知识的复杂任务。 | 可能更高,特别是在需要外部信息的任务中。 | 可能因示例数量和质量而变化,但通常不如微调准确。 |
处理边缘案例 | 有效,可以专门针对边缘案例进行训练。 | 有效,可以通过检索相关信息来处理。 | 受限于提供的示例,可能无法覆盖所有边缘情况。 |
定制化 | 高度可定制,可以针对特定风格或格式进行优化。 | 可定制,但受限于检索系统的能力。 | 可定制,但需要精心设计的示例。 |
新任务/能力 | 可以学习新任务,但可能需要大量数据。 | 可以处理需要外部信息的新任务。 | 可以处理新任务,但通常需要更多示例。 |
数据依赖性 | 依赖于训练数据的质量和相关性。 | 依赖于检索系统提供的数据。 | 依赖于提供的示例数据。 |
更新频率 | 需要定期重新训练以保持知识更新。 | 需要更新检索系统以保持信息最新。 | 无需更新,但示例可能需要更新以反映新信息。 |
维护难度 | 较高,需要专业知识和资源进行训练和维护。 | 较高,需要维护检索系统和生成模型。 | 较低,主要涉及示例的更新和管理。 |
适用场景 | 适合需要高度定制化和准确性的场景。 | 适合需要结合大量外部信息的场景。 | 适合快速原型设计和探索性任务。 |
成本效益分析 | 对于需要高度定制化的应用,成本效益可能更高。 | 对于需要实时检索信息的应用,成本效益可能更高。 | 对于需要快速部署和较少资源投入的应用,成本效益最高。 |
结论
在大多数情况下,微调和RAG的混合解决方案将产生最佳结果。问题变成了进行两者的成本、时间和额外的独立收益。参考上述问题来指导你的决策,如果需要RAG和/或微调,并通过内部实验来理解通过分析错误可能获得的指标增益。最后,微调的探索确实需要一个健全的数据收集和数据改进策略,我们建议将其作为开始微调的前奏。
方法 | 成本 | 优势 | 劣势 | 特点 | 使用场景 |
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全参数微调 | 高 | - 能够捕捉到数据的细微特征 | |||
- 模型性能通常较好 | - 需要大量计算资源 | ||||
- 训练时间长 | |||||
- 容易过拟合 | - 所有参数都参与训练 | - 需要大量标注数据 | |||
- 适用于对模型性能要求极高的场景 | |||||
LoRA | 中 | - 减少参数量,节省计算资源 | |||
- 保持模型性能 | - 可能不如全参数微调的性能 | - 仅对部分参数进行微调 | - 资源有限但需要微调的场景 | ||
QLoRA | 中 | - 比LoRA更灵活 | |||
- 可以更好地捕捉数据特征 | - 计算资源需求比LoRA高 | - 通过量化来减少参数量 | - 需要在保持性能的同时减少参数量的场景 | ||
RAG | 可高可低 | - 能够进行检索增强学习 | |||
- 可以处理长文本和复杂任务 | - 需要额外的检索系统 | ||||
- 训练复杂度增加 | - 结合检索和生成 | - 需要处理大量信息和复杂查询的场景 | |||
ICL | 低 | - 通过对比学习提高模型鲁棒性 | |||
- 可以处理不同的数据分布 | - 需要设计合适的对比样本 | - 通过对比学习进行微调 | - 需要提高模型泛化能力的场景 |
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学习路线
第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;
第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;
第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;
第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;
第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;
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