2023年，大模型成為重要話題，各行各業都在探索大模型的應用，以及它們如何幫助企業自身。 儘管Microsoft、OpenAI等公司一直在對大模型進行建立和迭代，探索更多的應用，但對於大多數企業來說，建立獨特的基礎模型的成本還不夠：數百億的資料和超級計算資源，讓基礎模型成為一些龍頭企業的“特權”。
然而，無法建立自己的基礎模型並不意味著大多數公司不能使用大型模型：在大量基礎模型開源共享後，公司可以使用微調方法來訓練適合自己行業和獨特用例的大型模型和應用程式。
在本文中，我們將討論大型模型微調的定義、重要性、常用方法和流程，以及澳鵬如何幫助您使用大型模型實現應用程式。
微調是指使用特定資料集進一步訓練預訓練的大型語言模型，以使模型適應特定任務或領域。
其基本原理是，機器學習模型只能表示它所接收到的資料集的邏輯和理解，無法識別它未獲得的資料樣本的理解，無法很好地回答大模型特定場景的問題。
例如，乙個通用的大型模型涵蓋了大量的語言資訊，並且能夠進行流暢的對話。 但是，如果醫學上需要能夠很好地回答患者問題的應用，則需要提供大量新資料供這個通用模型學習和理解。 例如，布洛芬可以和感冒藥同時服用嗎？ 為了確保模型能夠正確回答，我們需要對基礎模型進行微調。
預訓練模型或基礎模型已經可以完成許多任務，例如回答問題、彙總資料和編寫 **。 但是，沒有乙個單一的模型可以解決所有問題，尤其是行業內的專業問答、組織本身的資訊等，是一般模型無法觸及的。 在這種情況下，有必要使用特定的資料集並微調適當的基礎模型來完成特定任務、回答特定問題等。 在這種情況下，微調成為乙個重要的工具。
現在我們已經討論了微調的定義和重要性，讓我們來看看兩個主要的。 根據微調對整個預訓練模型的調整程度，微調可以分為兩種方法：完全微調和重用
全微調：全微調是指對整個預訓練模型進行微調，包括所有模型引數。 在這種方法中，預訓練模型的所有層和引數都會更新和優化，以滿足目標任務的需求。 當任務與預訓練模型之間存在較大差異時，或者任務要求模型具有高度靈活性和自適應性時，這種微調方法通常很有用。 完全微調需要更多的計算資源和時間，但可以獲得更好的效能。
部分再調整：部分微調是指在微調過程中僅更新模型的頂層或幾層，同時保持預訓練模型的基礎引數不變。 這種方法的目的是微調頂層以適應特定任務，同時保留預訓練模型的一般知識。 當目標任務與預訓練模型之間存在某種相似性時，或者當任務資料集較小時，通常使用重新調整用途。 由於只更新了幾層，因此與完全微調相比，重新調整用途所需的計算資源和時間更少，但在某些情況下，效能可能會降低。
選擇完全微調或重新調整用途取決於任務的特點和可用資源。 如果任務和預訓練模型之間有很大的差異，或者模型需要高度適應，那麼完全微調可能更合適。 如果任務與預訓練模型具有高度相似性，或者資源有限，則重新調整用途可能更合適。 在實踐中，根據任務要求和實驗結果，可以選擇合適的微調方法，以達到最佳效能。
同時，根據用於微調的資料集型別，大規模模型微調還可以分為監督微調和無監督微調兩種
監督微調：監督微調是指在微調時使用標記的訓練資料集。 這些標籤在微調期間提供模型的目標輸出。 在監督微調中，通常使用帶有標籤的特定於任務的資料集，例如用於分類任務的資料集，其中每個樣本都有乙個與之關聯的標籤。 通過使用這些標籤來指導模型的微調，可以使模型更好地適應特定任務。
無監督微調：無監督微調是指在微調時使用未標記的訓練資料集。 這意味著在微調過程中，模型只能使用輸入資料本身的資訊，而沒有明確的目標輸出。 這些方法通過學習資料的內在結構或生成資料來提取有用的特徵或改進模型的表示來微調。
監督微調通常發生在標記的、特定於任務的資料集上，因此可以直接優化模型的效能。 無監督微調更側重於特徵學習和表示學習，使用未標記的資料來提取更有用的特徵表示或提高模型的泛化能力。 這兩種微調方法可以單獨使用，也可以組合使用，具體取決於任務以及可用資料的性質和數量。
有許多方法可以微調大型模型如上所述，每種模型都有不同的過程、方法、準備和週期。 但是，大多數大型模型的微調都具有以下主要步驟，需要做好準備：
準備資料集：收集並準備與目標任務相關的訓練資料集。 確保資料集質量和注釋準確性，並執行必要的資料清理和預處理。
選擇預訓練模型 基礎模型：根據目標任務的性質和資料集的特徵，選擇合適的預訓練模型。
設定微調策略：根據任務需求和可用資源選擇合適的微調策略。 考慮是進行全部還是部分微調，以及微調的水平和程度。
設定超引數：確定微調過程中的超引數，如學習率、批量大小、訓練輪數等。 這些超引數的選擇對微調的效能和收斂速度有重要影響。
初始化模型引數：根據預訓練模型的權重對模型的引數進行初始化和微調。 為了進行全面的微調，所有模型引數都是隨機初始化的; 對於部分微調，僅隨機初始化頂層或幾層的引數。
微調訓練：使用準備好的資料集和微調策略來訓練模型。 在訓練過程中，根據設定的超引數和優化演算法，逐步調整模型引數以最小化損失函式。
模型評估和調優：在訓練過程中，使用驗證集定期評估模型，並根據評估結果調整超引數或微調策略。 這有助於提高模型的效能和泛化性。
測試模型效能：微調完成後，使用測試集評估最終的微調模型，以獲得最終的效能指標。 這有助於評估模型在實際應用中的效能。
模型部署與應用：將微調後的模型部署到實際應用中，並根據實際需求進行進一步的優化和調整。
這些步驟提供了微調過程的一般模型，但具體步驟和細節可能因任務和要求而異。 根據情況，可以進行適當的調整和優化。
然而，儘管微調與訓練基礎模型相比已經是一種省時省力的方法，但微調本身仍然需要足夠的經驗和技術、計算能力以及管理和開發成本。 因此，澳鵬推出了一系列定製服務和產品，以幫助您擁抱大局。