作图网站都有哪些,沈阳网站制作服务,青海网站seo,企业门为什么要建设门户网站3 大模型#xff08;LLMs#xff09;微调
3.1 如果想要在某个模型基础上做全参数微调#xff0c;究竟需要多少显存#xff1f; 要确定全参数微调所需的显存量#xff0c;需要考虑以下几个因素#xff1a; 模型的大小#xff1a;模型的大小是指模型参数的数量。通常LLMs微调
3.1 如果想要在某个模型基础上做全参数微调究竟需要多少显存 要确定全参数微调所需的显存量需要考虑以下几个因素 模型的大小模型的大小是指模型参数的数量。通常参数越多模型的大小就越大。大型的预训练模型如Bert、GPT等通常有数亿到数十亿个参数而较小的模型可能只有数百万到数千万个参数。模型的大小直接影响了所需的显存量。批量大小批量大小是指在每次训练迭代中一次性输入到模型中的样本数量。较大的批量大小可以提高训练的效率但也需要更多的显存。通常全参数微调时较大的批量大小可以提供更好的性能。训练数据的维度训练数据的维度是指输入数据的形状。如果输入数据具有较高的维度例如图像数据那么所需的显存量可能会更大。对于文本数据通常需要进行一些编码和嵌入操作这也会增加显存的需求。训练设备的显存限制最后需要考虑训练设备的显存限制。显卡的显存大小是一个硬性限制超过显存限制可能导致训练失败或性能下降。确保所选择的模型和批量大小适应训练设备的显存大小。 综上所述全参数微调所需的显存量取决于模型的大小、批量大小、训练数据的维度以及训练设备的显存限制。在进行全参数微调之前建议先评估所需的显存量并确保训练设备具备足够的显存来支持训练过程。 13b的占用大约50G内存在64G内存上i9 12900h运行缓慢 7b的占用约26G内存在64G内存上i9 12900h运行、响应速度还可以 全参数finetune至少需要4倍的数据 3.2 为什么SFT之后感觉LLM傻了? SFT的重点在于激发大模型的能力SFT的数据量一般也就是万恶之源alpaca数据集的52k量级相比于预训练的数据还是太少了。如果抱着灌注领域知识而不是激发能力的想法去做SFT的话可能确实容易把LLM弄傻。 指令微调是为了增强或解锁大语言模型的能力。 其真正作用 指令微调后大语言模型展现出泛化到未见过任务的卓越能力即使在多语言场景下也能有不错表现 。 微调数据集 应该选择多个有代表性的任务每个任务实例数量不应太多比如数百个否则可能会潜在地导致过拟合问题并影响模型性能 。 同时应该平衡不同任务的比例并且限制整个数据集的容量通常几千或几万防止较大的数据集压倒整个分布。 3.3 SFT 指令微调数据 如何构建?
构建Supervised Fine-TuningSFT的微调数据需要以下步骤
收集原始数据首先您需要收集与目标任务相关的原始数据。这可以是对话数据、分类数据、生成任务数据等具体取决于您的任务类型。确保数据集具有代表性和多样性以提高模型的泛化能力。 标注数据对原始数据进行标注为每个样本提供正确的标签或目标输出。标签的类型取决于您的任务可以是分类标签、生成文本、对话回复等。确保标注的准确性和一致性。 划分数据集将标注数据划分为训练集、验证集和测试集。通常大部分数据用于训练一小部分用于验证模型的性能和调整超参数最后一部分用于最终评估模型的泛化能力。 数据预处理根据任务的要求对数据进行预处理。这可能包括文本清洗、分词、去除停用词、词干化等处理步骤。确保数据格式和特征表示适合模型的输入要求。 格式转换将数据转换为适合模型训练的格式。这可能涉及将数据转换为文本文件、JSON格式或其他适合模型输入的格式。 模型微调使用转换后的数据对基座模型进行微调。根据任务的要求选择适当的微调方法和超参数进行训练。这可以使用常见的深度学习框架如PyTorch、TensorFlow来实现。 模型评估使用测试集对微调后的模型进行评估计算模型在任务上的性能指标如准确率、召回率、生成质量等。根据评估结果对模型进行进一步的优化和调整。 通过以上步骤您可以构建适合Supervised Fine-Tuning的微调数据集并使用该数据集对基座模型进行微调以适应特定任务的需求。
3.4 领域模型Continue PreTrain 数据选取
在领域模型的Continue PreTrain过程中数据选取是一个关键的步骤。以下是一些常见的数据选取方法
领域相关数据首先可以收集与目标领域相关的数据。这些数据可以是从互联网上爬取的、来自特定领域的文档或者公司内部的数据等。这样的数据可以提供领域相关的语言和知识有助于模型在特定领域上的表现。 领域专家标注如果有领域专家可用可以请他们对领域相关的数据进行标注。标注可以是分类、命名实体识别、关系抽取等任务这样可以提供有监督的数据用于模型的训练。 伪标签如果没有领域专家或者标注数据的成本较高可以使用一些自动化的方法生成伪标签。例如可以使用预训练的模型对领域相关的数据进行预测将预测结果作为伪标签然后使用这些伪标签进行模型的训练。 数据平衡在进行数据选取时需要注意数据的平衡性。如果某个类别的数据样本较少可以考虑使用数据增强技术或者对该类别进行过采样以平衡各个类别的数据量。 数据质量控制在进行数据选取时需要对数据的质量进行控制。可以使用一些质量评估指标如数据的准确性、一致性等来筛选和过滤数据。 数据预处理在进行数据选取之前可能需要对数据进行一些预处理如分词、去除停用词、标准化等以准备好输入模型进行训练。 在数据选取过程中需要根据具体任务和需求进行适当的调整和定制。选择合适的数据可以提高模型在特定领域上的性能和泛化能力。
3.5 领域数据训练后通用能力往往会有所下降如何缓解模型遗忘通用能力
当使用领域数据进行训练后模型往往会出现遗忘通用能力的问题。以下是一些缓解模型遗忘通用能力的方法
保留通用数据在进行领域数据训练时仍然需要保留一部分通用数据用于模型训练。这样可以确保模型仍然能够学习到通用的语言和知识从而保持一定的通用能力。 增量学习使用增量学习Incremental Learning的方法将领域数据与通用数据逐步交替进行训练。这样可以在学习新领域的同时保持对通用知识的记忆。 预训练和微调在领域数据训练之前可以使用大规模通用数据进行预训练获得一个通用的基础模型。然后在领域数据上进行微调以适应特定领域的任务。这样可以在保留通用能力的同时提升领域任务的性能。 强化学习使用强化学习的方法通过给模型设置奖励机制鼓励模型在领域任务上表现好同时保持一定的通用能力。 领域适应技术使用领域适应技术如领域自适应Domain Adaptation和领域对抗训练Domain Adversarial Training帮助模型在不同领域之间进行迁移学习从而减少遗忘通用能力的问题。 数据重采样在进行领域数据训练时可以使用数据重采样的方法使得模型在训练过程中能够更多地接触到通用数据从而缓解遗忘通用能力的问题。 综合使用上述方法可以在一定程度上缓解模型遗忘通用能力的问题使得模型既能够适应特定领域的任务又能够保持一定的通用能力
3.6 领域模型Continue PreTrain 如何 让模型在预训练过程中就学习到更多的知识
在领域模型的Continue PreTrain过程中可以采取一些策略来让模型在预训练过程中学习到更多的知识。以下是一些方法
多任务学习在预训练过程中可以引入多个任务使得模型能够学习到更多的知识。这些任务可以是领域相关的任务也可以是通用的语言理解任务。通过同时训练多个任务模型可以学习到更多的语言规律和知识。 多领域数据收集来自不同领域的数据包括目标领域和其他相关领域的数据。将这些数据混合在一起进行预训练可以使得模型在不同领域的知识都得到学习和融合。 大规模数据使用更大规模的数据进行预训练可以让模型接触到更多的语言和知识。可以从互联网上爬取大量的文本数据或者利用公开的语料库进行预训练。 数据增强在预训练过程中可以采用数据增强的技术如随机遮挡、词替换、句子重组等来生成更多的训练样本。这样可以增加模型的训练数据量使其能够学习到更多的知识和语言规律。 自监督学习引入自监督学习的方法通过设计一些自动生成的标签或任务让模型在无监督的情况下进行预训练。例如可以设计一个掩码语言模型任务让模型预测被掩码的词语。这样可以使模型在预训练过程中学习到更多的语言知识。 综合使用上述方法可以让模型在预训练过程中学习到更多的知识和语言规律提升其在领域任务上的性能。
3.7 进行SFT操作的时候基座模型选用Chat还是Base?
在进行Supervised Fine-TuningSFT操作时基座模型的选择也可以根据具体情况来决定。与之前的SFT操作不同这次的目标是在特定的监督任务上进行微调因此选择基座模型时需要考虑任务的性质和数据集的特点。
如果您的监督任务是对话生成相关的比如生成对话回复或对话情感分类等那么选择ChatGPT模型作为基座模型可能更合适。ChatGPT模型在对话生成任务上进行了专门的优化和训练具有更好的对话交互能力。
然而如果您的监督任务是单轮文本生成或非对话生成任务那么选择Base GPT模型作为基座模型可能更合适。Base GPT模型在单轮文本生成和非对话生成任务上表现良好可以提供更准确的文本生成能力。
总之基座模型的选择应该根据监督任务的性质和数据集的特点进行权衡。如果任务是对话生成相关的可以选择ChatGPT模型作为基座模型如果任务是单轮文本生成或非对话生成可以选择Base GPT模型作为基座模型。
3.8 领域模型微调 指令数据输入格式 要求
领域模型微调是指使用预训练的通用语言模型如BERT、GPT等对特定领域的数据进行微调以适应该领域的任务需求。以下是领域模型微调的指令和数据输入格式的要求
指令
定义任务明确所需的任务类型如文本分类、命名实体识别、情感分析等。 选择预训练模型根据任务需求选择适合的预训练模型如BERT、GPT等。 准备微调数据收集和标注与领域任务相关的数据确保数据集具有代表性和多样性。 数据预处理根据任务的要求对数据进行预处理例如分词、去除停用词、词干化等。 划分数据集将数据集划分为训练集、验证集和测试集用于模型的训练、验证和评估。 模型微调使用预训练模型和微调数据对模型进行微调调整超参数并进行训练。 模型评估使用测试集评估微调后的模型的性能计算适当的评估指标如准确率、召回率等。 模型应用将微调后的模型应用于实际任务在新的输入上进行预测或生成。 数据输入格式要求
输入数据应以文本形式提供每个样本对应一行。 对于分类任务每个样本应包含文本和标签可以使用制表符或逗号将文本和标签分隔开。 对于生成任务每个样本只需包含文本即可。 对于序列标注任务每个样本应包含文本和对应的标签序列可以使用制表符或逗号将文本和标签序列分隔开。 数据集应以常见的文件格式如文本文件、CSV文件、JSON文件等保存并确保数据的格式与模型输入的要求一致。 根据具体的任务和模型要求数据输入格式可能会有所不同。在进行领域模型微调之前建议仔细阅读所使用模型的文档和示例代码以了解其具体的数据输入格式要求
3.9 领域模型微调 领域评测集 构建
构建领域评测集的过程可以参考以下步骤
收集数据首先需要收集与目标领域相关的数据。这可以包括从互联网上爬取文本数据、使用已有的公开数据集或者通过与领域专家合作来获取数据。确保数据集具有代表性和多样性能够涵盖领域中的各种情况和语境。 标注数据对收集到的数据进行标注以便用于评测模型的性能。标注可以根据任务类型来进行如文本分类、命名实体识别、关系抽取等。标注过程可以由人工标注或者使用自动化工具进行具体取决于数据集的规模和可行性。 划分数据集将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常训练集用于模型的训练验证集用于调整超参数和模型选择测试集用于最终评估模型的性能。划分数据集时要确保每个集合中的样本都具有代表性和多样性。 设计评测指标根据任务类型和领域需求选择合适的评测指标来评估模型的性能。例如对于文本分类任务可以使用准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型的分类性能。 进行评测使用构建好的评测集对微调后的模型进行评测。将评测集输入模型获取模型的预测结果并与标注结果进行比较计算评测指标。 分析和改进根据评测结果分析模型在不同方面的表现并根据需要进行模型的改进和调整。可以尝试不同的超参数设置、模型架构或优化算法以提高模型的性能。 重复以上步骤不断优化模型直到达到满意的评测结果为止。
需要注意的是构建领域评测集是一个耗时且需要专业知识的过程。在进行领域模型微调之前建议与领域专家合作确保评测集的质量和有效性。此外还可以参考相关研究论文和公开数据集以获取更多关于领域评测集构建的指导和经验。
3.10 领域模型词表扩增是不是有必要的
领域模型的词表扩增可以有助于提升模型在特定领域任务上的性能但是否有必要取决于具体的情况。以下是一些考虑因素
领域特定词汇如果目标领域中存在一些特定的词汇或术语而这些词汇在通用的预训练模型的词表中没有覆盖到那么词表扩增就是必要的。通过将这些领域特定的词汇添加到模型的词表中可以使模型更好地理解和处理这些特定的词汇。 领域特定上下文在某些领域任务中词汇的含义可能会受到特定上下文的影响。例如在医学领域中同一个词汇在不同的上下文中可能具有不同的含义。如果领域任务中的上下文与通用预训练模型的训练数据中的上下文有较大差异那么词表扩增可以帮助模型更好地理解和处理领域特定的上下文。 数据稀缺性如果目标领域的训练数据相对较少而通用预训练模型的词表较大那么词表扩增可以帮助模型更好地利用预训练模型的知识并提升在目标领域任务上的性能。 需要注意的是词表扩增可能会增加模型的计算和存储成本。因此在决定是否进行词表扩增时需要综合考虑领域特定词汇的重要性、数据稀缺性以及计算资源的限制等因素。有时候简单的词表截断或者使用基于规则的方法来处理领域特定词汇也可以取得不错的效果。最佳的词表扩增策略会因特定任务和领域的需求而有所不同建议根据具体情况进行评估和实验。
3.11 如何训练自己的大模型
训练自己的大模型通常需要以下步骤
数据收集和准备首先需要收集与目标任务和领域相关的大规模数据集。这可以包括从互联网上爬取数据、使用公开数据集或者与合作伙伴合作获取数据。然后对数据进行预处理和清洗包括去除噪声、处理缺失值、标准化数据等。 模型设计和架构选择根据任务的特点和目标选择适合的模型架构。可以基于已有的模型进行修改和调整或者设计全新的模型。常见的大模型架构包括深度神经网络如卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等和预训练语言模型如BERT、GPT等。 数据划分和预处理将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练验证集用于调整超参数和模型选择测试集用于最终评估模型的性能。进行数据预处理如分词、编码、标记化、特征提取等以便输入到模型中。 模型训练使用训练集对模型进行训练。训练过程中需要选择合适的优化算法、损失函数和学习率等超参数并进行适当的调整和优化。可以使用GPU或者分布式训练来加速训练过程。 模型调优和验证使用验证集对训练过程中的模型进行调优和验证。根据验证集的性能指标调整模型的超参数、网络结构或者其他相关参数以提升模型的性能。 模型评估和测试使用测试集对最终训练好的模型进行评估和测试。计算模型的性能指标如准确率、召回率、F1值等评估模型的性能和泛化能力。 模型部署和优化将训练好的模型部署到实际应用中。根据实际需求对模型进行进一步的优化和调整以提高模型的效率和性能。 需要注意的是训练自己的大模型通常需要大量的计算资源和时间。可以考虑使用云计算平台或者分布式训练来加速训练过程。此外对于大模型的训练还需要仔细选择合适的超参数和进行调优以避免过拟合或者欠拟合的问题。
3.12 训练中文大模型有啥经验
训练中文大模型时以下经验可能会有所帮助
数据预处理对于中文文本常见的预处理步骤包括分词、去除停用词、词性标注、拼音转换等。分词是中文处理的基本步骤可以使用成熟的中文分词工具如jieba、pkuseg等。 数据增强中文数据集可能相对有限可以考虑使用数据增强技术来扩充数据集。例如可以使用同义词替换、随机插入或删除词语、句子重组等方法来生成新的训练样本。 字词级别的表示中文中既有字级别的表示也有词级别的表示。对于字级别的表示可以使用字符嵌入或者字级别的CNN、RNN等模型。对于词级别的表示可以使用预训练的词向量如Word2Vec、GloVe等。 预训练模型可以考虑使用已经在大规模中文语料上预训练好的模型作为初始模型然后在目标任务上进行微调。例如可以使用BERT、GPT等预训练语言模型。这样可以利用大规模中文语料的信息提升模型的表达能力和泛化能力。 中文特定的任务对于一些中文特定的任务例如中文分词、命名实体识别、情感分析等可以使用一些中文特定的工具或者模型来辅助训练。例如可以使用THULAC、LTP等中文NLP工具包。 计算资源训练大模型需要大量的计算资源包括GPU、内存和存储。可以考虑使用云计算平台或者分布式训练来加速训练过程。 超参数调优对于大模型的训练超参数的选择和调优非常重要。可以使用网格搜索、随机搜索或者基于优化算法的自动调参方法来寻找最佳的超参数组合。 需要注意的是中文的复杂性和语义特点可能会对模型的训练和性能产生影响。因此在训练中文大模型时需要充分理解中文语言的特点并根据具体任务和需求进行调整和优化。同时也可以参考相关的中文自然语言处理研究和实践经验以获取更多的指导和启发。
3.13 指令微调的好处
在大模型训练中进行指令微调Instruction Fine-tuning的好处包括
个性化适应大模型通常是在大规模通用数据上进行训练的具有强大的语言理解和表示能力。但是对于某些特定任务或领域模型可能需要更加个性化的适应。通过指令微调可以在大模型的基础上使用特定任务或领域的数据进行微调使模型更好地适应目标任务的特点。 提升性能大模型的泛化能力通常很强但在某些特定任务上可能存在一定的性能瓶颈。通过指令微调可以针对特定任务的要求调整模型的参数和结构以提升性能。例如在机器翻译任务中可以通过指令微调来调整注意力机制、解码器结构等以提高翻译质量。 控制模型行为大模型通常具有很高的复杂性和参数数量其行为可能难以解释和控制。通过指令微调可以引入特定的指令或约束以约束模型的行为使其更符合特定任务的需求。例如在生成式任务中可以使用基于指令的方法来控制生成结果的风格、长度等。 数据效率大模型的训练通常需要大量的数据但在某些任务或领域中特定数据可能相对稀缺或难以获取。通过指令微调可以利用大模型在通用数据上的预训练知识结合少量特定任务数据进行微调从而在数据有限的情况下获得更好的性能。 提高训练效率大模型的训练通常需要大量的计算资源和时间。通过指令微调可以在已经训练好的大模型的基础上进行微调避免从头开始训练的时间和资源消耗从而提高训练效率。 指令微调的好处在于在大模型的基础上进行个性化调整以适应特定任务的需求和提升性能同时还能节省训练时间和资源消耗。
3.14 预训练和微调哪个阶段注入知识的
在大模型训练过程中知识注入通常是在预训练阶段进行的。具体来说大模型的训练一般包括两个阶段预训练和微调。
在预训练阶段使用大规模的通用数据对模型进行训练以学习语言知识和表示能力。这一阶段的目标是通过自监督学习或其他无监督学习方法让模型尽可能地捕捉到数据中的统计规律和语言结构并生成丰富的语言表示。
在预训练阶段模型并没有针对特定任务进行优化因此预训练模型通常是通用的可以应用于多个不同的任务和领域。
在微调阶段使用特定任务的数据对预训练模型进行进一步的训练和调整。微调的目标是将预训练模型中学到的通用知识和能力迁移到特定任务上提升模型在目标任务上的性能。
在微调阶段可以根据具体任务的需求调整模型的参数和结构以更好地适应目标任务的特点。微调通常需要较少的任务数据因为预训练模型已经具备了一定的语言理解和泛化能力。
因此知识注入是在预训练阶段进行的预训练模型通过大规模通用数据的训练学习到了丰富的语言知识和表示能力为后续的微调阶段提供了基础。微调阶段则是在预训练模型的基础上使用特定任务的数据进行进一步训练和调整以提升性能。
3.15 想让模型学习某个领域或行业的知识是应该预训练还是应该微调
如果你想让大语言模型学习某个特定领域或行业的知识通常建议进行微调而不是预训练。
预训练阶段是在大规模通用数据上进行的旨在为模型提供通用的语言理解和表示能力。预训练模型通常具有较强的泛化能力可以适用于多个不同的任务和领域。然而由于预训练模型是在通用数据上进行训练的其对特定领域的知识和术语可能了解有限。
因此如果你希望大语言模型能够学习某个特定领域或行业的知识微调是更合适的选择。在微调阶段你可以使用特定领域的数据对预训练模型进行进一步训练和调整以使模型更好地适应目标领域的特点和需求。微调可以帮助模型更深入地理解特定领域的术语、概念和语境并提升在该领域任务上的性能。
微调通常需要较少的任务数据因为预训练模型已经具备了一定的语言理解和泛化能力。通过微调你可以在预训练模型的基础上利用特定领域的数据进行有针对性的调整以使模型更好地适应目标领域的需求。
总之如果你希望大语言模型学习某个特定领域或行业的知识建议进行微调而不是预训练。微调可以帮助模型更好地适应目标领域的特点和需求并提升在该领域任务上的性能。
3.16 多轮对话任务如何微调模型
微调大语言模型用于多轮对话任务时可以采用以下步骤
数据准备收集或生成与目标对话任务相关的数据集。数据集应包含多轮对话的对话历史、当前对话回合的输入和对应的回答。 模型选择选择一个合适的预训练模型作为基础模型。例如可以选择GPT、BERT等大型语言模型作为基础模型。 任务特定层为了适应多轮对话任务需要在预训练模型上添加一些任务特定的层。这些层可以用于处理对话历史、上下文理解和生成回答等任务相关的操作。 微调过程使用多轮对话数据集对预训练模型进行微调。微调的过程类似于监督学习通过最小化模型在训练集上的损失函数来优化模型参数。可以使用常见的优化算法如随机梯度下降SGD或Adam。 超参数调整微调过程中需要选择合适的学习率、批次大小、训练轮数等超参数。可以通过交叉验证或其他调参方法来选择最佳的超参数组合。 评估和调优使用验证集或开发集对微调后的模型进行评估。可以计算模型在多轮对话任务上的指标如准确率、召回率、F1分数等以选择最佳模型。 推理和部署在微调后可以使用微调后的模型进行推理和部署。将输入的多轮对话输入给模型模型将生成对应的回答。 需要注意的是微调大语言模型用于多轮对话任务时数据集的质量和多样性对模型性能至关重要。确保数据集包含各种对话场景和多样的对话历史以提高模型的泛化能力和适应性。
此外还可以使用一些技巧来增强模型性能如数据增强、对抗训练、模型融合等。这些技巧可以进一步提高模型在多轮对话任务上的表现。
3.17 微调后的模型出现能力劣化灾难性遗忘是怎么回事
灾难性遗忘Catastrophic Forgetting是指在模型微调过程中当模型在新任务上进行训练时可能会忘记之前学习到的知识导致在旧任务上的性能下降。这种现象常见于神经网络模型的迁移学习或连续学习场景中。
在微调大语言模型时灾难性遗忘可能出现的原因包括
数据分布差异微调过程中使用的新任务数据与预训练数据或旧任务数据的分布存在差异。如果新任务的数据分布与预训练数据差异较大模型可能会过度调整以适应新任务导致旧任务上的性能下降。 参数更新冲突微调过程中对新任务进行训练时模型参数可能会被更新导致之前学习到的知识被覆盖或丢失。新任务的梯度更新可能会与旧任务的梯度更新发生冲突导致旧任务的知识被遗忘。 为了解决灾难性遗忘问题可以尝试以下方法
重播缓冲区Replay Buffer在微调过程中使用一个缓冲区来存储旧任务的样本然后将旧任务的样本与新任务的样本一起用于训练。这样可以保留旧任务的知识减少灾难性遗忘的发生。 弹性权重共享Elastic Weight Consolidation通过引入正则化项限制模型参数的变动范围以保护之前学习到的知识。这种方法可以在微调过程中平衡新任务和旧任务之间的重要性。 增量学习Incremental Learning将微调过程分为多个阶段每个阶段只微调一小部分参数。这样可以逐步引入新任务减少参数更新的冲突降低灾难性遗忘的风险。 多任务学习Multi-Task Learning在微调过程中同时训练多个相关任务以提高模型的泛化能力和抗遗忘能力。通过共享模型参数可以在不同任务之间传递知识减少灾难性遗忘的影响。 综上所述灾难性遗忘是在模型微调过程中可能出现的问题。通过合适的方法和技术可以减少灾难性遗忘的发生保留之前学习到的知识提高模型的整体性能。
3.18 微调模型需要多大显存
微调大语言模型所需的显存大小取决于多个因素包括模型的大小、批次大小、序列长度和训练过程中使用的优化算法等。
对于大型语言模型如GPT-2、GPT-3等它们通常具有数亿或数十亿个参数因此需要大量的显存来存储模型参数和梯度。一般来说微调这些大型语言模型需要至少16GB以上的显存。
此外批次大小和序列长度也会对显存需求产生影响。较大的批次大小和较长的序列长度会占用更多的显存。如果显存不足以容纳整个批次或序列可能需要减小批次大小或序列长度或者使用分布式训练等策略来解决显存不足的问题。
需要注意的是显存需求还受到训练过程中使用的优化算法的影响。例如如果使用梯度累积Gradient Accumulation来增加批次大小可能需要更大的显存来存储累积的梯度。
综上所述微调大语言模型所需的显存大小取决于模型的大小、批次大小、序列长度和训练过程中使用的优化算法等因素。在进行微调之前需要确保显存足够大以容纳模型和训练过程中的数据。如果显存不足可以考虑减小批次大小、序列长度或使用分布式训练等策略来解决显存不足的问题。
3.19 大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么
在大语言模型LLM进行有监督微调Supervised Fine-Tuning时模型主要学习以下内容
任务特定的标签预测在有监督微调中模型会根据给定的任务学习预测相应的标签或目标。例如对于文本分类任务模型会学习将输入文本映射到正确的类别标签。 上下文理解和语言模式大语言模型在预训练阶段已经学习到了大量的语言知识和模式。在有监督微调中模型会利用这些学习到的知识来更好地理解任务相关的上下文并捕捉语言中的各种模式和规律。 特征提取和表示学习微调过程中模型会通过学习任务相关的表示来提取有用的特征。这些特征可以帮助模型更好地区分不同的类别或进行其他任务相关的操作。 任务相关的优化在有监督微调中模型会通过反向传播和优化算法来调整模型参数使得模型在给定任务上的性能最优化。模型会学习如何通过梯度下降来最小化损失函数从而提高任务的准确性或其他性能指标。 总的来说有监督微调阶段主要通过任务特定的标签预测、上下文理解和语言模式、特征提取和表示学习以及任务相关的优化来进行学习。通过这些学习模型可以适应特定的任务并在该任务上表现出良好的性能。
3.20 预训练和SFT操作有什么不同
大语言模型的预训练和有监督微调Supervised Fine-Tuning是两个不同的操作它们在目标、数据和训练方式等方面存在一些区别。
目标预训练的目标是通过无监督学习从大规模的文本语料库中学习语言模型的表示能力和语言知识。预训练的目标通常是通过自我预测任务例如掩码语言模型Masked Language ModelMLM或下一句预测Next Sentence PredictionNSP等来训练模型。
有监督微调的目标是在特定的任务上进行训练例如文本分类、命名实体识别等。在有监督微调中模型会利用预训练阶段学到的语言表示和知识通过有监督的方式调整模型参数以适应特定任务的要求。
数据在预训练阶段大语言模型通常使用大规模的无标签文本数据进行训练例如维基百科、网页文本等。这些数据没有特定的标签或任务信息模型通过自我预测任务来学习语言模型。
在有监督微调中模型需要使用带有标签的任务相关数据进行训练。这些数据通常是人工标注的包含了输入文本和对应的标签或目标。模型通过这些标签来进行有监督学习调整参数以适应特定任务。
训练方式预训练阶段通常使用无监督的方式进行训练模型通过最大化预训练任务的目标函数来学习语言模型的表示能力。
有监督微调阶段则使用有监督的方式进行训练模型通过最小化损失函数来学习任务相关的特征和模式。在微调阶段通常会使用预训练模型的参数作为初始参数并在任务相关的数据上进行训练。
总的来说预训练和有监督微调是大语言模型训练的两个阶段目标、数据和训练方式等方面存在差异。预训练阶段通过无监督学习从大规模文本数据中学习语言模型而有监督微调阶段则在特定任务上使用带有标签的数据进行有监督学习以适应任务要求。
3.21 样本量规模增大训练出现OOM错
当在大语言模型训练过程中样本量规模增大导致内存不足的情况出现时可以考虑以下几种解决方案
减少批量大小Batch Size将批量大小减小可以减少每个训练步骤中所需的内存量。较小的批量大小可能会导致训练过程中的梯度估计不稳定但可以通过增加训练步骤的数量来弥补这一问题。 分布式训练使用多台机器或多个GPU进行分布式训练可以将训练负载分散到多个设备上从而减少单个设备上的内存需求。通过分布式训练可以将模型参数和梯度在多个设备之间进行同步和更新。 内存优化技术使用一些内存优化技术可以减少模型训练过程中的内存占用。例如使用混合精度训练Mixed Precision Training可以减少模型参数的内存占用使用梯度累积Gradient Accumulation可以减少每个训练步骤中的内存需求。 减少模型规模如果内存问题仍然存在可以考虑减少模型的规模例如减少模型的层数、隐藏单元的数量等。虽然这可能会导致模型性能的一定损失但可以在一定程度上减少内存需求。 增加硬件资源如果条件允许可以考虑增加硬件资源例如增加内存容量或使用更高内存的设备。这样可以提供更多的内存空间来容纳更大规模的训练数据。 数据处理和加载优化优化数据处理和加载过程可以减少训练过程中的内存占用。例如可以使用数据流水线技术来并行加载和处理数据减少内存中同时存在的数据量。 综上所述当在大语言模型训练中遇到内存不足的问题时可以通过减小批量大小、分布式训练、内存优化技术、减少模型规模、增加硬件资源或优化数据处理等方式来解决。具体的解决方案需要根据具体情况进行选择和调整。
3.22 大模型LLM进行SFT 如何对样本进行优化
对于大语言模型进行有监督微调Supervised Fine-Tuning时可以采用以下几种方式对样本进行优化
数据清洗和预处理对于有监督微调的任务首先需要对样本数据进行清洗和预处理。这包括去除噪声、处理缺失值、进行标准化或归一化等操作以确保数据的质量和一致性。 数据增强通过数据增强技术可以扩充训练数据增加样本的多样性和数量。例如可以使用数据扩充方法如随机裁剪、旋转、翻转、加噪声等来生成新的训练样本从而提高模型的泛化能力。 标签平衡如果样本标签不平衡即某些类别的样本数量远远多于其他类别可以采取一些方法来平衡样本标签。例如可以通过欠采样、过采样或生成合成样本等技术来平衡不同类别的样本数量。 样本选择在有限的资源和时间下可以选择一部分具有代表性的样本进行微调训练。可以根据任务的需求和数据分布的特点选择一些关键样本或难样本进行训练以提高模型在关键样本上的性能。 样本权重对于一些重要的样本或困难样本可以给予更高的权重以便模型更加关注这些样本的学习。可以通过调整损失函数中样本的权重或采用加权采样的方式来实现。 样本组合和分割根据任务的特点和数据的结构可以将多个样本组合成一个样本或将一个样本分割成多个子样本。这样可以扩展训练数据提供更多的信息和多样性。 样本筛选和策略根据任务需求可以制定一些样本筛选和选择策略。例如可以根据样本的置信度、难度、多样性等指标进行筛选和选择以提高模型的性能和泛化能力。 总的来说对大语言模型进行有监督微调时可以通过数据清洗和预处理、数据增强、标签平衡、样本选择、样本权重、样本组合和分割、样本筛选和策略等方式对样本进行优化。这些优化方法可以提高训练样本的质量、多样性和数量从而提升模型的性能和泛化能力。具体的优化策略需要根据任务需求和数据特点进行选择和调整。
3.23 模型参数迭代实验
模型参数迭代实验是指通过多次迭代更新模型参数以逐步优化模型性能的过程。在实验中可以尝试不同的参数更新策略、学习率调整方法、正则化技术等以找到最佳的参数配置从而达到更好的模型性能。
下面是一个基本的模型参数迭代实验过程
设定初始参数首先需要设定初始的模型参数。可以通过随机初始化或使用预训练模型的参数作为初始值。 选择损失函数根据任务的特点选择适当的损失函数作为模型的优化目标。常见的损失函数包括均方误差MSE、交叉熵损失等。 选择优化算法选择适当的优化算法来更新模型参数。常见的优化算法包括随机梯度下降SGD、Adam、Adagrad等。可以尝试不同的优化算法比较它们在模型训练过程中的效果。 划分训练集和验证集将样本数据划分为训练集和验证集。训练集用于模型参数的更新验证集用于评估模型性能和调整超参数。 迭代更新参数通过多次迭代更新模型参数来优化模型。每次迭代中使用训练集的一批样本进行前向传播和反向传播计算损失函数并更新参数。可以根据需要调整批量大小、学习率等超参数。 评估模型性能在每次迭代的过程中可以使用验证集评估模型的性能。可以计算准确率、精确率、召回率、F1值等指标以及绘制学习曲线、混淆矩阵等来分析模型的性能。 调整超参数根据验证集的评估结果可以调整超参数如学习率、正则化系数等以进一步提升模型性能。可以使用网格搜索、随机搜索等方法来寻找最佳的超参数配置。 终止条件可以设置终止条件如达到最大迭代次数、模型性能不再提升等。当满足终止条件时结束模型参数迭代实验。 通过模型参数迭代实验可以逐步优化模型性能找到最佳的参数配置。在实验过程中需要注意过拟合和欠拟合等问题并及时调整模型结构和正则化技术来解决。同时要进行合理的实验设计和结果分析以得到可靠的实验结论。
3.24 微调大模型的一些建议
4 大模型LLMs训练经验
4.1 分布式训练框架选择
4.2 LLMs 训练时 有哪些有用的建议
4.3 模型大小如何选择
4.4 加速卡如何选择
10 大模型LLMs训练集面
10.1 SFT有监督微调的数据集格式
对于大语言模型的训练中SFTSupervised Fine-Tuning的数据集格式可以采用以下方式
输入数据输入数据是一个文本序列通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。 标签数据标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别也可以是多个类别的集合。对于多分类任务通常使用one-hot编码或整数编码来表示标签。 数据集划分数据集通常需要划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能测试集用于评估模型的最终性能。 数据集格式数据集可以以文本文件如CSV、JSON等或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据和对应的标签。可以使用表格形式存储数据每一列代表一个特征或标签。 下面是一个示例数据集的格式
Input,Label “This is a sentence.”,1 “Another sentence.”,0 … 在这个示例中输入数据是一个句子标签是一个二分类的标签1代表正例0代表负例。每一行代表一个样本第一列是输入数据第二列是对应的标签。
需要注意的是具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此在进行SFT训练时建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。
10.2 RM奖励模型的数据格式
在大语言模型训练中RMReward Model奖励模型的数据格式可以采用以下方式
输入数据输入数据是一个文本序列通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。 奖励数据奖励数据是与输入数据对应的奖励或评分。奖励可以是一个实数值表示对输入数据的评价。也可以是一个离散的标签表示对输入数据的分类。奖励数据可以是人工标注的也可以是通过其他方式如人工评估、强化学习等得到的。 数据集格式数据集可以以文本文件如CSV、JSON等或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据和对应的奖励数据。可以使用表格形式存储数据每一列代表一个特征或标签。 下面是一个示例数据集的格式
Input,Reward “This is a sentence.”,0.8 “Another sentence.”,0.2 … 在这个示例中输入数据是一个句子奖励数据是一个实数值表示对输入数据的评价。每一行代表一个样本第一列是输入数据第二列是对应的奖励数据。
需要注意的是具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此在使用RM进行大语言模型训练时建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。
10.3 PPO强化学习的数据格式
在大语言模型训练中PPOProximal Policy Optimization近端策略优化是一种常用的强化学习算法。PPO的数据格式可以采用以下方式
输入数据输入数据是一个文本序列通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。 奖励数据奖励数据是与输入数据对应的奖励或评分。奖励可以是一个实数值表示对输入数据的评价。也可以是一个离散的标签表示对输入数据的分类。奖励数据可以是人工标注的也可以是通过其他方式如人工评估、模型评估等得到的。 动作数据动作数据是模型在给定输入数据下的输出动作。对于语言模型动作通常是生成的文本序列。动作数据可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。 状态数据状态数据是模型在给定输入数据和动作数据下的状态信息。对于语言模型状态数据可以是模型的隐藏状态或其他中间表示。状态数据的具体形式可以根据具体任务和模型结构进行定义。 数据集格式数据集可以以文本文件如CSV、JSON等或数据库的形式存储。每个样本包含输入数据、奖励数据、动作数据和状态数据。可以使用表格形式存储数据每一列代表一个特征或标签。 下面是一个示例数据集的格式
Input,Reward,Action,State “This is a sentence.”,0.8,“This is a generated sentence.”,[0.1, 0.2, 0.3, …] “Another sentence.”,0.2,“Another generated sentence.”,[0.4, 0.5, 0.6, …] … 在这个示例中输入数据是一个句子奖励数据是一个实数值动作数据是生成的句子状态数据是模型的隐藏状态。每一行代表一个样本第一列是输入数据第二列是对应的奖励数据第三列是生成的动作数据第四列是状态数据。
需要注意的是具体的数据集格式可能会因任务类型、数据来源和使用的深度学习框架而有所不同。因此在使用PPO进行大语言模型训练时建议根据具体任务和框架的要求来定义和处理数据集格式。
10.4 找数据集哪里找
在训练自己的大语言模型时可以从以下几个途径找到合适的数据集
公开数据集有许多公开可用的数据集可供使用涵盖了各种领域和任务。例如Common Crawl、Wikipedia、OpenWebText、BookCorpus等都是常用的大规模文本数据集可以用于语言模型的训练。 开放数据平台许多组织和机构提供了开放的数据平台可以获取各种类型的数据。例如Kaggle、UCI Machine Learning Repository、Google Dataset Search等平台都提供了丰富的数据集资源。 学术界研究许多学术研究项目会公开其使用的数据集可以通过相关论文或项目页面找到这些数据集。例如NLP领域的一些会议和竞赛如ACL、EMNLP、CoNLL、GLUE等提供了公开的数据集供研究使用。 数据收集和爬取如果没有合适的公开数据集您可以自己进行数据收集和爬取。这可以通过爬虫技术从互联网上收集相关的文本数据。需要注意的是在进行数据收集和爬取时需要遵守法律法规和网站的使用条款并确保获得数据的合法使用权。 数据增强如果您已经有了一些初始的数据集但觉得数量不够可以考虑使用数据增强技术来扩充数据。数据增强可以通过对原始数据进行一些变换、替换、合成等操作来生成新的样本。 无论从哪个途径获取数据集都需要注意数据的质量、版权和隐私等问题。确保您有合法的使用权并遵守相关的法律和伦理规范。
10.5 微调需要多少条数据
在大语言模型训练中微调所需的数据量可以有很大的变化取决于多个因素包括模型的规模、任务的复杂性和数据的多样性等。以下是一些常见的微调数据量的指导原则
小规模模型对于小规模的语言模型通常需要较少的数据量进行微调。一般来说几千到几万条数据可能已经足够。这些数据可以包括人工标注的数据、从其他来源收集的数据或者通过数据增强技术生成的数据。 大规模模型对于大规模的语言模型通常需要更多的数据量进行微调。数十万到数百万条数据可能是常见的范围。大规模模型的训练需要更多的数据来覆盖更广泛的语言知识和模式。 数据多样性数据的多样性也是微调所需数据量的一个重要因素。如果任务的数据分布与微调数据不匹配可能需要更多的数据来进行微调。例如如果微调的任务是生成新闻标题但微调数据主要是社交媒体的文本可能需要更多的数据来覆盖新闻领域的语言模式。 需要注意的是以上只是一些常见的指导原则并不是绝对的规则。实际上微调所需的数据量是一个经验性问题需要根据具体任务、模型和数据情况进行调整。可以通过实验和验证来确定合适的数据量以达到预期的性能和效果。
10.6 有哪些大模型的训练集
以下是一些常用的大语言模型训练集的示例
Common Crawl这是一个由互联网上抓取的大规模文本数据集包含了来自各种网站的文本内容。它是一个常用的数据集可用于语言模型的训练。 Wikipedia维基百科是一个包含大量结构化文本的在线百科全书。维基百科的内容丰富多样涵盖了各种领域的知识可以作为语言模型训练的数据集。 OpenWebText这是一个从互联网上抓取的开放文本数据集类似于Common Crawl。它包含了大量的网页文本可以作为语言模型的训练数据。 BookCorpus这是一个包含了大量图书文本的数据集用于语言模型的训练。它包括了各种类型的图书涵盖了广泛的主题和领域。 News articles新闻文章是另一个常用的语言模型训练集。可以通过从新闻网站、新闻API或新闻数据库中收集新闻文章来构建训练集。 其他领域特定数据集根据具体任务和应用可以使用特定领域的数据集来训练语言模型。例如在医学领域可以使用医学文献或医疗记录作为训练数据在法律领域可以使用法律文书或法律条款作为训练数据。 需要注意的是使用这些数据集时应该遵守数据的版权和使用规定确保合法的使用权。此外还可以通过数据增强技术如数据合成、数据变换等来扩充训练集的规模和多样性。
10.7 进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好
进行领域大模型预训练时可以使用以下几种数据集来获得更好的效果
领域特定文本数据集收集与目标领域相关的文本数据集例如专业领域的论文、报告、文档、书籍等。这些数据集可以提供领域内的专业术语、上下文和特定领域的知识。 领域内的网页内容从目标领域相关的网页抓取文本内容。可以通过爬虫技术从相关网站上获取与目标领域相关的网页文本数据。 领域内的新闻文章收集与目标领域相关的新闻文章。新闻文章通常包含了领域内的最新信息和事件可以帮助模型了解领域内的动态和趋势。 行业报告和白皮书获取与目标领域相关的行业报告、白皮书和研究文献。这些文献通常包含了领域内的专业分析、统计数据和趋势预测可以帮助模型了解行业背景和发展趋势。 社交媒体数据收集与目标领域相关的社交媒体数据如推特、微博、论坛等。社交媒体上的内容通常反映了人们在目标领域中的讨论、观点和问题可以帮助模型了解领域内的热点和用户需求。 领域内的对话数据获取与目标领域相关的对话数据如客服对话、问答平台数据等。这些对话数据可以帮助模型学习领域内的常见问题、解决方案和用户需求。 在选择数据集时应该确保数据的质量和合法性并遵守相关的法律和伦理规范。同时还可以考虑使用数据增强技术如数据合成、数据变换等来扩充训练集的规模和多样性。
