转载by Cem Dilmegani
大型语言模型(llm)的广泛采用提高了我们处理人类语言的能力(图1)。然而，它们的通用训练通常会导致特定任务的次优性能。为了克服这一限制，采用微调方法来定制llm，以适应不同应用领域的独特要求。
什么是大型语言模型(LLM)?
大型语言模型是一种先进的人工智能(AI)系统，旨在处理、理解和生成基于大量数据的类人文本。这些模型通常使用深度学习技术(如神经网络)构建，并在广泛的数据集上进行训练，这些数据集包括来自广泛范围的文本，如书籍和网站，用于自然语言处理。
大型语言模型的一个关键方面是它能够理解上下文，并根据提供的输入生成连贯、相关的响应。就参数和层的数量而言，模型的大小允许它捕获文本中复杂的关系和模式。这使它能够执行各种任务，例如:
回答问题
文本生成
总结文本
翻译
创意写作
大型语言模型的突出例子包括OpenAI的GPT(生成预训练转换器)系列，其中GPT-3和GPT-4是最新的迭代。
基础模型与大型语言模型一样，是人工智能研究和应用的核心组成部分。它们为为特定的任务或领域构建更专门化、更精细的模型提供了基础。
什么是LLM微调?
对大型语言模型进行微调包括调整和调整预训练的模型，以执行特定任务或更有效地迎合特定领域。这个过程通常需要在与所需任务或主题相关的更小的目标数据集上进一步训练模型。
原始的大型语言模型是在大量不同的文本数据上进行预训练的，这有助于它学习一般的语言理解、语法和上下文。微调利用这些一般知识并细化模型，以在特定领域实现更好的性能和理解。
LLM微调的好处
例如，一个大型的语言模型可能会对产品评论中的情绪分析、基于金融新闻预测股票价格或识别医学文本中的疾病症状等任务进行微调。此过程自定义模型的行为，允许它为手头的任务生成更准确且与上下文相关的输出。
情绪分析
聊天机器人开发
问题回答
利用BotX进行LLM微调，利用大型语言模型(如OpenAI的GPT模型)生成精确的响应。注册该平台，获得免费登录，将插件小部件脚本安装到您的网站，并开始使用您的微调ChatGPT聊天机器人。使用BotX平台，您可以控制聊天机器人的学习，确保它与您独特的业务目标保持一致。
在llm的微调过程中使用了哪些方法?
几次学习方法
少次学习(Few-shot learning, FSL)可以看作是一个元学习问题，模型学习如何学习来解决给定的问题。在这种方法中，从新任务中为模型提供非常有限数量的示例(即“few shots”)，并且它使用这些信息来适应并在该任务中表现良好。
当没有足够的数据可用于传统的监督式学习时，这一点尤其有用。在法学硕士的背景下，使用与新任务相关的小数据集进行微调是少镜头学习的一个例子。
Few-shot学习是一种使用少量特定于任务的数据对LLM进行微调的场景，使其能够在有限的示例中更好地执行任务。
微调的方法
微调是一个过程，通过在更小的、特定于任务的数据集上进一步训练，使预训练的模型适应特定的任务或领域。有几种微调方法可用于调整预训练模型的权重和参数，以提高其在目标任务上的性能:
迁移学习:迁移学习是一种微调方法，涉及为新任务或领域重用预训练模型的权重和体系结构。预训练模型通常在大型通用数据集上进行训练，迁移学习方法允许对特定任务或领域进行高效和有效的适应。
顺序微调:顺序微调是一种在多个相关任务或领域上依次微调预训练模型的方法。这使得模型可以跨不同的任务学习更细微和复杂的语言模式，从而获得更好的泛化和性能。
特定于任务的微调:特定于任务的微调是一种方法，其中使用特定于任务的数据集对特定任务或领域的预训练模型进行微调。这种方法比迁移学习需要更多的数据和时间，但在特定任务上可以获得更高的性能。
多任务学习:多任务学习是一种预先训练好的模型同时在多个任务上进行微调的方法。这种方法使模型能够学习和利用跨不同任务的共享表示，从而获得更好的泛化和性能。
适配器训练:适配器训练是一种方法，它包括训练插入预训练模型的轻量级模块，允许在特定任务上进行微调，而不会影响原始模型在其他任务上的性能。
几次学习和微调的区别
微调方法和少量学习之间的主要区别在于模型适应新任务或领域所需的特定于任务的数据量。微调方法需要适量的特定于任务的数据来优化模型的性能，而少量的学习方法可以使模型适应新的任务或领域，只需要几个标记的例子。
另一个关键的区别是，微调方法通常涉及预训练模型，而少量学习方法可以应用于有或没有预训练的模型。微调方法通常为使模型适应新的任务或领域提供了更好的起点，而当训练数据稀缺或获取成本昂贵时，少量学习方法很有用。
您的企业为什么或何时需要一个微调的LLM?
企业可能出于多种原因需要微调大型语言模型，这取决于它们的特定需求、行业和目标。以下是一些常见的原因:
1 -自定义
企业通常有独特的需求和目标，通用语言模型可能无法解决这些需求和目标。微调使他们能够定制模型的行为以适应他们的特定目标，例如生成个性化的营销内容或理解他们平台上用户生成的内容。
2-数据敏感性和合规性
处理敏感数据或在严格监管环境下操作的企业可能需要对模型进行微调，以确保它尊重隐私要求、遵守内容指导方针，并生成符合行业法规的适当响应。
3-领域特定语言
许多行业使用行话、技术术语和专业词汇，这些在大型语言模型的一般训练数据中可能无法很好地表示。在特定于领域的数据上对模型进行微调，使其能够理解并在业务所在行业的上下文中生成准确的响应。
4-提高性能
微调可以提高模型在与业务相关的特定任务或应用程序上的性能，例如:
情绪分析
文档分类
信息提取
这可以带来更好的决策、更高的效率和更好的结果。
5-改善用户体验
一个经过微调的模型可以通过生成更准确、相关和上下文感知的响应来提供更好的用户体验，从而提高客户满意度
LLM的微调涉及哪些步骤?
1-准备数据集
此步骤涉及准备特定于任务的数据集以进行微调。这可能包括数据清理、文本规范化(例如，词干提取、标记化)以及将数据转换为与LLM输入要求兼容的格式(例如，数据标记)。必须确保数据代表任务和领域，并且它涵盖了模型在生产中可能遇到的一系列场景。
2-选择基础模型和微调方法
选择合适的基本模型和微调方法取决于具体的任务和可用的数据。有各种各样的法学硕士体系结构可供选择，包括GPT-3、BERT和RoBERTa，每种体系结构都有自己的优缺点。微调方法也可以根据任务和数据而变化，例如迁移学习、顺序微调或特定于任务的微调。
3-加载预训练模型
一旦选择了LLM和微调方法，就需要将预训练的模型加载到内存中。这一步基于预训练的值初始化模型的权重，这加快了微调过程，并确保模型已经学会了一般的语言理解。
4 -微调
这一步涉及在任务特定数据集上训练预训练的LLM。训练过程包括优化模型的权值和参数，以最小化损失函数并提高其在任务上的性能。微调过程可能包括对训练集进行几轮训练，对验证集进行验证，以及超参数调优以优化模型的性能。
5 -评估
一旦微调过程完成，就需要在测试集上评估模型的性能。这一步有助于确保模型很好地泛化到新数据，并在特定任务上表现良好。用于评估的常用指标包括准确性、精度、召回率和F1分数。
6 -部署
一旦评估了经过微调的模型，就可以将其部署到生产环境中。部署过程可能包括将模型集成到更大的系统中，设置必要的基础设施，以及在实际场景中监视模型的性能。
