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在人工智能領(lǐng)域，模型微調(diào)已成為提升模型性能、使其適應(yīng)特定任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。本文將全面系統(tǒng)地介紹模型微調(diào)的各個(gè)方面，幫助讀者深入理解這一重要技術(shù)。

一、什么是模型微調(diào)

模型微調(diào)是指在已經(jīng)訓(xùn)練好的預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上，進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整和優(yōu)化，以使模型的輸出更加符合特定的應(yīng)用需求。從本質(zhì)上講，微調(diào)也是模型訓(xùn)練的一種形式，其過程與訓(xùn)練一個(gè)全新的模型有諸多相似之處。

誰來做微調(diào)

微調(diào)工作通常需要由具備豐富經(jīng)驗(yàn)的研發(fā)人員或算法工程師來承擔(dān)。這一過程不僅需要扎實(shí)的技術(shù)功底，還離不開兩個(gè)核心要素：代碼實(shí)現(xiàn)能力和充足的算力支持。值得一提的是，雖然目前有一些平臺(tái)提供了可視化界面來輔助微調(diào)，但這些界面的功能往往較為有限，只能起到一定的輔助作用。

什么樣的模型可以微調(diào)

并非所有模型都適合進(jìn)行微調(diào)，以下兩類模型是比較常見的微調(diào)對(duì)象：

大部分開源模型，例如LLaMA、qwen、glm等。這些模型具有開放的架構(gòu)和參數(shù)，為用戶進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整提供了便利。

API中開放微調(diào)接口的閉源模型或平臺(tái)，如文心、智譜AI等。不過，開源模型和閉源模型在微調(diào)時(shí)存在明顯差異：開源模型經(jīng)過微調(diào)后可以生成新的模型；而閉源模型的微調(diào)過程則是在平臺(tái)的服務(wù)器上進(jìn)行，用戶無法直接獲取模型的原始參數(shù)。

影響微調(diào)的核心因素

微調(diào)的效果受到多個(gè)因素的綜合影響，其中最為核心的包括：

基座模型的選擇：基座模型的性能和特性在很大程度上決定了微調(diào)的上限。

微調(diào)方式的選擇：不同的微調(diào)方法適用于不同的場景和需求。

數(shù)據(jù)質(zhì)量：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是確保微調(diào)成功的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

二、模型微調(diào)工作流程

第一步：需求分析與目標(biāo)設(shè)定

這一階段主要由項(xiàng)目組或產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo)，是微調(diào)工作的起點(diǎn)和關(guān)鍵。

什么情況下需要微調(diào)

在實(shí)際應(yīng)用中，以下幾種情況通常需要考慮對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)：

項(xiàng)目性質(zhì)要求：例如甲方明確提出需求、出于資本化考慮或?yàn)榱送瓿烧児こ痰?。此外，微調(diào)也是快速獲得符合特定領(lǐng)域需求的大模型的常見手段，如礦山大模型、領(lǐng)域大模型等。

溝通方式和語言風(fēng)格有特殊要求：當(dāng)基座模型通過prompt控制無法穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)特定的溝通方式或語言風(fēng)格時(shí)，如AI兒童講故事場景。

基座模型缺少垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)：在醫(yī)療、軍事等對(duì)專業(yè)知識(shí)要求較高的領(lǐng)域，由于互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)可能無法滿足需求，導(dǎo)致基座模型無法完成專業(yè)任務(wù)。

基座模型無法完成特定任務(wù)：例如需要模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作電腦、手機(jī)等功能。

微調(diào)之前需要考慮的問題

在決定進(jìn)行微調(diào)之前，需要全面評(píng)估以下幾個(gè)方面：

是否已經(jīng)充分嘗試了prompt（包括few-shot、cot等方式）和RAG技術(shù)？

是否能夠保障微調(diào)所需的數(shù)據(jù)量級(jí)和數(shù)據(jù)質(zhì)量？

由于基座模型會(huì)不斷推出新版本，其能力也會(huì)不斷提升，是否考慮過需要重新微調(diào)的情況？

核心工作步驟

1）明確業(yè)務(wù)需求和微調(diào)模型的目標(biāo)：

仔細(xì)審視所選的基座模型在實(shí)際場景中的表現(xiàn)，判斷是否真的需要微調(diào)。

檢查是否已經(jīng)嘗試了各種prompt方法。

考慮是否對(duì)任務(wù)進(jìn)行了合理拆解。

確認(rèn)是否已經(jīng)完善了RAG系統(tǒng)。需要注意的是，在大多數(shù)情況下，可能并不需要進(jìn)行微調(diào)。

2）確定需要解決的具體問題。

3）設(shè)定預(yù)期的性能提升目標(biāo)。

4）明確特定的業(yè)務(wù)指標(biāo)或限制條件。

第二步：數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備工作主要由產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo)，這是微調(diào)工作的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)收集

根據(jù)具體的需求，從企業(yè)的數(shù)據(jù)庫、日志文件、用戶交互記錄等多種來源收集相關(guān)數(shù)據(jù)。需要強(qiáng)調(diào)的是，在真實(shí)場景中收集真實(shí)數(shù)據(jù)至關(guān)重要，這將直接影響到微調(diào)的效果。

數(shù)據(jù)清洗

對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除其中的噪聲、錯(cuò)誤和不一致性，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是模型能夠有效學(xué)習(xí)的前提。

數(shù)據(jù)標(biāo)注

如果采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行微調(diào)，則需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。這一步可能需要雇傭外部團(tuán)隊(duì)或利用內(nèi)部資源來完成。準(zhǔn)確的標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)于模型的訓(xùn)練和性能提升具有重要意義。

數(shù)據(jù)劃分

將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，以便對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估：

訓(xùn)練集：占比70-80%，用于模型的實(shí)際訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

驗(yàn)證集：占比10-15%，用于評(píng)估模型在訓(xùn)練過程中的表現(xiàn)，以便及時(shí)做出調(diào)整。

測試集：占比10-15%，在模型訓(xùn)練完成后用于最終評(píng)估模型的性能。

模型微調(diào)的數(shù)據(jù)量（LoRA微調(diào)）

模型尺寸與微調(diào)數(shù)量級(jí)之間存在一定的大致關(guān)系，如下表所示：

數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)

以智能客服系統(tǒng)的對(duì)話場景模型微調(diào)為例，數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)可以包括以下多個(gè)維度：

第三步：模型選擇

模型選擇通常由算法主導(dǎo)，產(chǎn)品經(jīng)理也應(yīng)積極參與。

前提考慮

在選擇模型之前，同樣需要考慮以下幾個(gè)問題：

是否已經(jīng)充分嘗試了prompt（包括few-shot、cot等方式）和RAG技術(shù)？

是否能夠保障微調(diào)所需的數(shù)據(jù)量級(jí)和數(shù)據(jù)質(zhì)量？

由于基座模型會(huì)不斷更新，是否考慮過需要重新微調(diào)的情況？

選擇模型的原則和方法

開源和閉源的選擇：原則上優(yōu)先選擇開源模型，但最終決策需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景來確定。

基座模型公司的選擇：例如智譜AI的glm系列模型，其中g(shù)lm4的最強(qiáng)模型不開源，而阿里系的qwen模型是一個(gè)值得推薦的選擇。

模型尺寸的選擇：需要從效果和成本兩個(gè)方面綜合考慮，在項(xiàng)目中，可能需要根據(jù)不同的場景選擇不同尺寸的模型。一般來說，可以先嘗試最大尺寸的模型以獲取最佳效果，然后再根據(jù)實(shí)際需求降到最小可行尺寸。

基于場景的模型選擇

在實(shí)際項(xiàng)目中，模型的選擇需要綜合考慮效果和成本。一個(gè)項(xiàng)目可能包含多個(gè)場景，因此可能需要選擇不同的模型。通常需要通過實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)來確定最佳的模型選擇和微調(diào)方式，例如：

對(duì)于一些復(fù)雜任務(wù)，可能需要采用33b+的模型進(jìn)行全量微調(diào)。

而對(duì)于另一些任務(wù)，可能采用110+的模型并凍結(jié)部分參數(shù)進(jìn)行微調(diào)更為合適。

第四步：模型微調(diào)

模型微調(diào)由算法工程師實(shí)施，是整個(gè)工作流程的核心環(huán)節(jié)。

模型微調(diào)方式（本質(zhì)上是SFT）

1）全模型微調(diào)：對(duì)整個(gè)模型的所有參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

2）輕量化微調(diào)（Parameter-EfficientFine-tuning，PEFT）：

低秩適應(yīng)微調(diào)（Low-RankAdaptation，LoRA）：這是最常用的微調(diào)技術(shù)之一。

prompttuning。

P-Tuning。

Prefix-Tuning。

3）凍結(jié)部分參數(shù)微調(diào)：只對(duì)模型的部分參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，其余參數(shù)保持凍結(jié)。

4）漸進(jìn)微調(diào)：逐步調(diào)整模型的參數(shù)，以提高微調(diào)的效果和穩(wěn)定性。

5）多任務(wù)微調(diào)：同時(shí)對(duì)多個(gè)任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，以提高模型的泛化能力。

LoRA微調(diào)原理

LoRA微調(diào)的核心原理是只選擇原始模型的部分參數(shù)作為目標(biāo)微調(diào)參數(shù)（通常r取4、8、16、32等），不更改模型的原始參數(shù)，而是在原始參數(shù)的基礎(chǔ)上增加一個(gè)偏移量，從而得到一套新的參數(shù)。這種方法具有高效、節(jié)省算力等優(yōu)點(diǎn)，因此在實(shí)際應(yīng)用中最為常用。

QLoRA微調(diào)

QLoRA微調(diào)的主要目的是解決顯存占用量過大的問題。顯存占用量的計(jì)算方法如下：參數(shù)量×4×4倍（裝進(jìn)來+轉(zhuǎn)起來）/(1024×1024×1024)=xG顯存。以7B模型為例，其參數(shù)量為7000000000，計(jì)算可得顯存占用約為11200000000字節(jié)，即約104G，這需要5張NVIDIA4090顯卡（每張24G）。QLoRA通過將4個(gè)字節(jié)的浮點(diǎn)數(shù)改成1個(gè)字節(jié)的整數(shù)，直接將顯存占用降低到原來的四分之一，大大提高了模型微調(diào)的可行性。

第五步：模型評(píng)估

模型評(píng)估由產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo)，是確保模型滿足預(yù)期需求的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

評(píng)估手段：支持率

在特定場景下評(píng)估微調(diào)后的模型能力，支持率是一個(gè)重要的指標(biāo)。通用領(lǐng)域的評(píng)估往往沒有實(shí)際意義。具體評(píng)估方法如下：

1）設(shè)計(jì)問答任務(wù)，使用微調(diào)前和微調(diào)后的模型分別回答問題，然后由人工在不知道回答來源的情況下進(jìn)行偏好選擇。

2）評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：

如果微調(diào)后的模型支持率低于50%，說明這次微調(diào)不僅沒有提升模型能力，反而破壞了原有模型的能力。

如果支持率在50%左右，說明微調(diào)幾乎沒有取得進(jìn)步。

如果支持率在50%-70%之間，微調(diào)的成果不夠理想。

如果支持率在70%-80%之間，說明這次微調(diào)是成功的。

如果支持率超過80%，表明在大多數(shù)場景下，這次微調(diào)都取得了顯著的提升。

第六步：模型部署

一旦模型通過評(píng)估，就可以由研發(fā)人員將其部署到生產(chǎn)環(huán)境中，使其能夠?yàn)閷?shí)際業(yè)務(wù)提供服務(wù)。

第七步：監(jiān)控與維護(hù)

模型部署到生產(chǎn)環(huán)境后，需要由產(chǎn)品經(jīng)理負(fù)責(zé)進(jìn)行監(jiān)控與維護(hù)：

性能監(jiān)控：定期檢查模型的性能，確保其持續(xù)滿足業(yè)務(wù)需求。

更新與再訓(xùn)練：隨著新數(shù)據(jù)的獲取或業(yè)務(wù)環(huán)境的變化，可能需要對(duì)模型進(jìn)行再次訓(xùn)練或微調(diào)，以適應(yīng)新的情況。

第八步：反饋循環(huán)

產(chǎn)品經(jīng)理需要設(shè)計(jì)反饋和監(jiān)督機(jī)制，建立一個(gè)有效的反饋循環(huán)：收集模型使用過程中的反饋信息，用于指導(dǎo)未來的改進(jìn)和優(yōu)化工作，使模型能夠不斷進(jìn)化和完善。

三、數(shù)據(jù)工程

需要明確的是，微調(diào)不是一次性工程，持續(xù)的數(shù)據(jù)收集和體系化的數(shù)據(jù)處理比微調(diào)技術(shù)本身更為重要。

如何收集偏好數(shù)據(jù)（相當(dāng)于人工標(biāo)注）

點(diǎn)贊點(diǎn)踩：通過用戶對(duì)模型輸出的點(diǎn)贊或點(diǎn)踩行為來收集偏好數(shù)據(jù)。

多選項(xiàng)選擇：例如一次性給用戶展示4張圖，讓用戶選擇偏好的選項(xiàng)；或者讓模型生成兩個(gè)答案，讓用戶進(jìn)行選擇。

客服工作臺(tái)輔助：在客服工作臺(tái)中，模型生成4個(gè)輔助回復(fù)，其中2個(gè)來自原模型，2個(gè)來自微調(diào)后的模型，讓客服選擇一個(gè)最合適的回復(fù)，從而收集偏好數(shù)據(jù)。

產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)收集能力：在產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)上，一定要具備數(shù)據(jù)收集能力，以便及時(shí)獲取用戶反饋和偏好數(shù)據(jù)。

定向數(shù)據(jù)收集：針對(duì)特定場景，在產(chǎn)品功能上設(shè)計(jì)定向數(shù)據(jù)收集的機(jī)制，提高數(shù)據(jù)的針對(duì)性和有效性。

設(shè)計(jì)好數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

利用LLM能力：讓數(shù)據(jù)管理平臺(tái)具備一定的智能，提高數(shù)據(jù)管理的效率和質(zhì)量。

參考案例：如百度智能云的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)。

數(shù)據(jù)管理平臺(tái)產(chǎn)品框架

數(shù)據(jù)來源管理：管理自有數(shù)據(jù)、公開數(shù)據(jù)、用戶生成數(shù)據(jù)、專家撰寫的數(shù)據(jù)、模型合成數(shù)據(jù)、眾包收集數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)來源，并實(shí)現(xiàn)在線系統(tǒng)數(shù)據(jù)的直接導(dǎo)入和數(shù)據(jù)平臺(tái)與在線系統(tǒng)的實(shí)時(shí)對(duì)接。

體系化標(biāo)注：包括標(biāo)簽定義、標(biāo)簽層次構(gòu)建、打標(biāo)任務(wù)管理和打標(biāo)任務(wù)分層等，支持用戶打標(biāo)、服務(wù)人員打標(biāo)、專家打標(biāo)、AI打標(biāo)、交叉打標(biāo)、交叉復(fù)檢和專家抽檢等多種標(biāo)注方式。

數(shù)據(jù)去重與增強(qiáng)：通過prompt的相似度計(jì)算、數(shù)據(jù)來源整體質(zhì)量分級(jí)等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)去重，同時(shí)采用同義詞替換、詞序打亂、反向翻譯、數(shù)據(jù)混合等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。例如，將200條問答數(shù)據(jù)通過模型生成相同的提問，可擴(kuò)展為400條數(shù)據(jù)；將數(shù)據(jù)翻譯成其他語言再翻譯回原語言，可實(shí)現(xiàn)表達(dá)方法的多樣性。

數(shù)據(jù)打包：實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集的自動(dòng)化劃分，建立數(shù)據(jù)集與模型版本、模型評(píng)估結(jié)果的關(guān)聯(lián)，并按標(biāo)簽評(píng)估數(shù)據(jù)的可用性和復(fù)用性。

模型評(píng)估：支持偏好打標(biāo)、專家打分、用戶偏好收集等評(píng)估方式，并按標(biāo)簽產(chǎn)出評(píng)估結(jié)果，實(shí)現(xiàn)評(píng)估與打標(biāo)數(shù)據(jù)的復(fù)用。

多利用能力強(qiáng)大的模型輔助工作：例如利用強(qiáng)大的模型進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾、自動(dòng)打標(biāo)、交叉復(fù)檢、prompt的相似度計(jì)算、response質(zhì)量對(duì)比、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型評(píng)估等工作，提高數(shù)據(jù)工程的效率和質(zhì)量。

四、后記

原則

如果沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，微調(diào)實(shí)操的意義不大。數(shù)據(jù)質(zhì)量是決定微調(diào)效果的關(guān)鍵因素，即使采用最先進(jìn)的微調(diào)技術(shù)，若沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐，也難以取得理想的效果。

不強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)量的大小，但是數(shù)據(jù)質(zhì)量一定要高。在數(shù)據(jù)工程中，應(yīng)更加注重?cái)?shù)據(jù)的質(zhì)量而非數(shù)量，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠使模型更加有效地學(xué)習(xí)到所需的知識(shí)和模式。

通過以上對(duì)模型微調(diào)的全面介紹，相信讀者已經(jīng)對(duì)模型微調(diào)有了深入的理解。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和場景，合理選擇微調(diào)方法和數(shù)據(jù)處理方式，以實(shí)現(xiàn)模型性能的有效提升。

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