常用 LLM Fine Tuning （微调）方法解析

在当今语言智能领域，LLM 已经成为AI时代的焦点所在。这种基于深度学习的语言模型能够理解和生成自然语言，展现出令人惊叹的语言处理能力。然而，要真正发挥LLM的最大潜力，掌握Fine-tuning方法便显得刻不容缓。

Fine-tuning 作为一种行之有效的技术，可以让我们在预训练的LLM基础之上，利用少量特定领域的数据进行额外训练，从而使模型更加精准地适配目标任务。通过这种"微调"过程，LLM不仅能保留其强大的语言理解和生成能力，还可以针对特定任务和场景进行优化,进一步提升性能表现。

无论是文本分类、关系抽取、问答系统，还是对话系统等，Fine-tuning都为LLM在各种应用场景中的落地奠定了关键基础。掌握常见的Fine-tuning方法的精髓，意味着我们能够最大限度地发挥LLM的优势，定制出性能卓越且符合实际需求的语言模型。

一. LLM Fine Tuning原理介绍

从本质上来讲，LLM Fine-tuning是一种将通用大型语言模型专门化于特定任务的关键技术。其核心思想是在保留LLM原有强大语言理解和生成能力的基础上，通过引入少量高质量的任务相关数据，对模型架构进行针对性微调，使其模型参数能够不断优化，从而增强契合目标场景的语言特征。其原理主要体现在如下2个层面，具体：

1. 预训练模型提供通用语言理解能力
   作为底层支撑，预训练模型为LLM赋予了广博的语言知识。通过对海量规模、多样化属性的文本数据上进行预训练，LLM能够学习并内化语言的语法、语义、结构和语用规则，构建起内在的语言表征能力，从而为LLM赋能了对自然语言的深层次理解，为其后续的Fine-tuning过程奠定了坚实基础。
2. 微调将模型参数调整到特定领域
   而与上述预训练对应的Fine-tuning环节，则是在预训练模型的基础上进行局部调优。引入针对性的任务数据，对LLM模型的部分参数进行更新，使其适应目标任务的语境、风格和语义偏好。通过这一微调过程，LLM不仅能继续利用其通用语言理解和生成能力，还能最大限度地提升在特定场景下的表现，更好地把控语言细节和语义映射。

因此，我们可以毫无避讳的说，预训练赋予LLM语言基本功，而Fine-tuning则让其领会了该任务的语言门道。二者相辅相成，构筑起LLM在目标场景下卓越发挥的基石。只有将这两个关键环节完美结合，我们才能充分释放LLM在特定领域中的巨大潜能，让这一尖端人工智能技术在实际应用中大放异彩。

LLM Fine Tuning 原理示意图

二. 常见LLM Fine Tuning 方法

LLM微调作为一种有监督的微调方法，其本质上是利用标注良好的任务相关数据集，对大型语言模型进行针对性训练，从而提升其在特定任务上的表现。这一过程贯穿着监督学习的基本思路，即通过学习标签数据，不断优化模型参数，使其能够更好地捕捉目标任务中的语义模式和语境细节。

1. Instruction Fine tuning - 指令微调

Instruction Fine-tuning，即指令微调，是一种特殊的 LLM Fine-tuning 方法，其目标是使 LLM 模型能够理解和遵循指令，并根据指令完成特定任务。在 Instruction Fine-tuning 中，输入数据不仅包括文本或代码，还包括指令。模型会学习将指令与输入数据进行关联，并根据指令生成相应的输出。

Instruction Fine-tuning 方法

作为一种新兴的LLM定制化技术，Instruction Fine tuning为我们提供了一种全新的视角和方法论，使LLM能够更高效、更准确地理解并执行特定的指令。

传统的微调方式通常需要大量的任务相关数据样本及对应标签，通过对模型参数的迭代优化，提升其在目标任务上的表现。而指令微调则采取了一种全新的范式，核心思想在于利用事先设计好的明确指令和演示样例，直接引导语言模型按照预期行为进行输出。

具体来说，指令微调过程中，技术（研究）人员会编写一系列高级指令，清晰地描述期望模型执行的任务目标和要求。同时，还会提供一组对应的输入-输出示例对，用于向模型展示理想的指令响应形式。通过这种"显式指导"，模型能够高效地捕捉任务语义，掌握输出的格式和风格，从而在后续指令执行时表现出高度一致性和准确性。

接下来，我们来看一下 Instruction Fine tuning 的具体实现过程，整个流程主要涉及如下：

1. 加载预训练的语言模型和标记器
   在开始LLM的指令微调过程之前，我们首先需要加载预训练的语言模型及其对应的标记器(Tokenizer)。这是整个微调流程的基础和起点。

通常，我们可以选择使用GPT-3.x/4作为预训练的语言模型。GPT-4是当前最为强大和先进的语言模型之一，在广泛的自然语言理解和生成任务上展现出了卓越的性能。GPT-4由OpenAI开发，基于Transformer架构训练而成的一个巨型神经网络模型，拥有数十亿个参数。

除了加载GPT模型本身外，我们还需要同时加载其对应的标记器(Tokenizer)。一种基于字节对编码(BPE)的标记方式，能够高效地处理各种语言的输入。标记器负责将原始文本转换为模型可理解的数字序列的关键组件。

2. 准备指令数据和情绪分析数据集
   在进行GPT的指令微调过程中，我们需要准备两类关键数据：指令数据和情绪分析数据集。这两类数据将共同构建出我们微调模型的训练样本。对于指令数据，我们需要收集一系列明确的指令或任务描述。这些指令应该能够清晰地传达某种具体的目标或要求，为模型的理解和执行能力提供重要的训练样本。

其次，我们还需要准备一个有代表性的情绪分析数据集。这些数据应包含各种类型的文本内容，从而帮助模型学习如何准确识别和分析文本内容所表达的情感。

3. 基于指令定义模型架构
   为了在GPT的指令微调过程中有效地将指令信息与输入内容进行融合，我们需要对模型的架构进行一定的自定义修改。这将使模型能够更好地理解和处理包含指令的输入数据。

一种常用的方法是：将指令的数字ID与输入文本的ID进行拼接，形成一个扩展的输入序列。通过这种方式，我们实现了指令信息与输入内容的无缝融合，使得模型在训练过程中，能够学习如何根据给定的指令，生成满足特定目标的情感分析结果。

4. 利用指令微调模型
   通过前面的准备工作，我们已经构建好了包含指令和情绪分析数据的增强训练集，并设计了可以融合指令信息的自定义模型架构。现在，我们可以正式开始对预训练的GPT模型进行微调训练了。

在大型语言模型的定制化过程中 ， 标准微调(Standard Fine-tuning)和指令微调(Instruction Tuning)代表了两种截然不同的范式 ， 各自具有独特的优势和适用场景。

标准微调是一种以数据为中心的方法，其核心在于利用大量标注良好的任务数据，通过监督学习的方式对预训练模型进行参数调整，使其能够更好地适应特定的下游任务。这种方法的优点在于能够最大限度地挖掘模型的潜力，在给定任务上取得最佳性能表现。然而，标准微调也存在一些局限性，例如对大量高质量数据的依赖、缺乏对模型输出行为的精细控制等。

另一方面，指令微调则提供了一种全新的思路，通过显式的文本指令来引导和塑造模型的输出行为。这种方法的关键优势在于，赋予了开发者前所未有的控制能力，允许他们精确地定义期望的输出格式、语义和风格，甚至可以鼓励或抑制特定的模型行为。此外，指令微调还展现出了在有限数据情况下的卓越适应性，只需少量高质量指令样例，就能取得显著的性能提升。

两种方法之间的核心区别，正体现在数据需求、控制精度和学习模式上。标准微调更注重从大量标注数据中学习任务语义，而指令微调则侧重于从显式指令中捕捉期望的输出模式。前者追求最大化任务性能，后者则更注重行为可控性和适应性。

值得注意的是，这两种微调范式并非完全对立，实际上是相辅相成的。我们可以将它们结合使用，形成创新的混合微调策略，以最大限度地发挥各自的优势。例如，先通过指令微调赋予模型基本的任务理解和执行能力，再利用标准微调进一步优化模型在特定场景下的表现。

2.Full fine-tuning - 完全微调

所谓Full fine-tuning（完全微调），是指在微调期间更新模型的所有权重参数。这意味着我们不仅更新了最后的输出层，而对整个预训练模型的所有层进行了全面的微调和优化。这种方法可以最大程度地发挥预训练模型的能力，让其更好地适应目标任务的需求。

通过完全微调，我们可以生成一个全新的模型版本，其权重参数都已经针对特定的指令和情感分析任务进行了更新。这个微调后的模型，将展现出更强大的理解和生成能力，能够更准确地根据给定的指令生成符合预期的情感分析结果。

Full fine-tuning 方法

通常而言，Full fine-tuning是一种全面的LLM微调方法，通过对预训练模型的所有参数进行调整来实现特定任务的优化。这一过程包括以下6个关键步骤:

1. 创建数据集
   l 收集与目标任务相关的高质量数据集，包括输入文本和对应的标签或目标输出。
   l 数据集的质量和多样性直接影响微调效果，需要注意覆盖各种情况和边界案例。
2. 预处理数据
   l 对原始数据进行清洗、标注和格式化，确保其符合模型的输入要求。
   l 可能需要执行分词、数据增强、去重等预处理操作。
3. 配置模型
   l 选择合适的预训练LLM作为微调的基础模型，如BERT、GPT等。
   l 根据任务需求和资源限制，设置模型超参数，如学习率、批量大小、训练步数等。
4. 训练模型
   l 将预处理后的数据输入到配置好的LLM中进行训练。
   l 训练过程会更新模型的所有参数，使其逐步适应目标任务。
   l 可采用各种优化策略，如学习率衰减、梯度裁剪等，提高训练效率和稳定性。
5. 评估绩效
   l 使用单独的测试集评估微调后模型在目标任务上的性能表现。
   l 常用的评估指标包括准确率、F1分数、困惑度等，具体取决于任务类型。
   l 可视化训练过程，分析模型行为，辅助后续的性能微调。
6. 性能微调
   l 根据评估结果，对模型进行进一步的微调优化，如调整超参数、添加正则化等。
   l 也可尝试其他微调策略，如层级微调、参数冻结等，以寻求最佳性能。
   l 反复迭代评估和微调，直至达到满意的模型表现。

需要注意的是，完全微调过程对于内存和计算资源的需求会较为高昂。因为在训练过程中，我们需要存储和处理模型的所有梯度信息、优化器状态以及其他中间组件。相比之下，参数微调只需要更新部分关键层的权重，对资源的消耗会相对较低。

因此，在实际应用中，我们需要根据手头的硬件条件和计算预算，权衡选择完全微调或参数微调的方式。如果资源充足，完全微调通常能带来更好的性能提升；但如果受限于硬件条件，参数微调也可能是一个更加实用的选择。

无论采取哪种微调方式，我们都需要确保在训练过程中有足够的内存空间来存储和更新所有必需的组件。同时，我们也要严格监控训练过程中的性能指标，适时调整超参数，以确保最终得到一个高质量的定制化模型。

总之，完全微调是一种更加彻底的模型优化方式，但也对硬件资源提出了更高的要求。在实际应用中，我们需要根据具体情况权衡取舍，选择最合适的微调策略，以构建出满足业务需求的高性能AI系统。

3.PEFT - 参数高效微调

在大型语言模型微调领域，PEFT （ Parameter-Efficient Fine-Tuning, - 参数高效微调)技术的出现为我们带来了全新的思路和可能性。作为一种创新的转移学习方法，PEFT能够在保持预训练模型主干参数不变的前提下，仅通过引入少量新增参数就实现高效的模型调优，从而极大地降低了传统微调方式所需的计算和存储资源。

PEFT的核心思想在于：利用模型残差适配(Model Residual Adapters)等技术，为预训练语言模型注入少量可训练的新层或参数块。在微调过程中，这些新增参数会被专门调整以适应目标任务，而LLM的主体参数则保持不变。通过这种"插件式"的调优方式，PEFT不仅能极大节省计算资源，还能有效避免预训练知识的丢失，显著提升了微调效率和性能稳定性。

Parameter-Efficient Fine-Tuning 方法

值得一提的是，PEFT技术在数据较少、领域分布偏差较大的情况下，展现出了比传统微调更为优异的泛化能力。由于主体LLM参数保持不变，PEFT微调后的模型能够更好地保留预训练模型的通用语言理解能力，从而在领域外场景中也能给出较为准确的预测结果。这一特性使得PEFT尤为适用于低资源、跨领域的自然语言处理任务。

另一个关键优势在于，PEFT技术为大型语言模型在边缘设备等资源受限环境中的部署扫清了障碍。由于只需存储少量新增参数，经PEFT微调的LLM模型足迹极小，可以高效部署在手机、物联网设备等终端上，大大拓展了语言智能技术的应用场景。

接下来，我们来看一下LoRA技术，其全称为“Low-Rank Adaptation of Large Language Models”，于2023年初推出，已成为最常用的PEFT方法。

在LLM微调领域，LoRA(低阶适配)技术凭借其卓越的参数效率和性能表现，吸引了广泛的关注和应用。作为一种创新的模型适配方法，LoRA为我们提供了一种高效、灵活的途径，在保持预训练模型主体参数不变的前提下，通过引入少量可训练的低秩矩阵，即可实现精准的模型定制。

LoRA的核心思想在于：针对 Transformer模型的各个层，注入一组低秩分解的可训练矩阵，用于适配和调节该层的输出表示。这些低阶矩阵的参数量极少，但却能够产生显著的适配效果，使模型在目标任务上表现出卓越的性能。

值得关注的是，LoRA技术能够将模型的可训练参数数量降低数千至上万倍，从而极大地减少了所需的计算资源和内存占用。这一优势使得LoRA微调后的大型语言模型，能够高效部署在边缘设备、嵌入式系统等资源受限环境中，大幅拓宽了语言智能技术的应用场景。

另一个关键优势在于，LoRA保持了与全模型微调相当或更优的性能水平，在多项评测任务中均展现出了卓越的表现。这意味着，我们无需牺牲模型质量，就能够享受LoRA带来的计算效率和硬件适应性。

除了高效之外，LoRA技术还展现出了灵活性和可扩展性的优势。由于保留了预训练模型的参数，LoRA适配后的模型能够无缝切换至其他任务，实现高效的多任务部署。同时，LoRA还可以与其他微调范式相结合，形成创新的混合策略，进一步提升模型性能和适应能力。

LLM微调技术日益成熟，赋予了这些预训练模型适应特定任务和领域的能力，在自然语言处理 (NLP) 领域发挥着至关重要的作用。基于完全微调、参数高效微调和指令微调等先进技术的应用与实践，不断推动着 NLP 效率和控制的边界，为尖端语言模型和应用程序的开发奠定了坚实基础。

参考：

1. https://www.superannotate.com/blog/llm-fine-tuning#what-is-llm-fine-tuning
2. https://mp.weixin.qq.com/s/Dglh3hNxClhyafeC_ZUo9g