為各類數據中心提供出...
組織越來越渴望將大型語言模型 (LLM) 集成到其業務流程中，利用其廣泛的功能，例如文本生成、問答和摘要。然而，這些生成式 AI 工具被廣泛采用的一個重大障礙是它們不適用于特定領域或各個行業的獨特工作流程。盡管LLM的通用語言能力令人印象深刻，但許多組織利益相關者認為，當前一代語言模型未能滿足他們的專業要求。
幸運的是，微調為 LLM 中的特異性問題提供了關鍵解決方案。了解微調背后的原理及其潛在優勢和影響對于每個組織的 AI 戰略都至關重要。本指南深入探討了微調的概念、流程機制、其優點和缺點、潛在用例以及微調 LLM 的不同方法。
了解微調：它是什么以及它如何工作？
微調是指訓練預先訓練好的基礎 LLM 或基礎模型，使其執行特定任務或在特定知識領域內運行。通過使用特定領域或任務的數據集（比最初訓練的龐大語料庫小得多且更加精心策劃）對 LLM 進行微調，您可以顯著提高其在特定用例中的表現。
LLM 的預訓練涉及對大量非結構化數據（通常高達 TB 級）進行無監督學習，這些數據來自互聯網上的各個地方。這通常被稱為大網絡數據，Common Crawl 數據集就是一個顯著的例子。此過程的結果是一個基礎模型，該模型具有對語言的詳細理解，在 LLM 內部通過一系列廣泛的參數表示。這些參數封裝了語言模式和單詞之間的關系，為整個 LLM 神經網絡的不同層分配權重。參數及其權重的大小決定了響應給定輸入提示的下一個標記輸出的概率。
雖然預訓練模型積累了大量的語言常識，但它缺乏特定任務所需的專業知識。此外，盡管預訓練模型可以生成連貫且與上下文相關的響應，但這些響應往往更具文檔風格，而不是 AI 助手所期望的對話式響應。微調可以彌補這些通用預訓練模型與特定生成式 AI 應用程序的獨特需求之間的差距。
通過對 LLM 進行微調，組織可以根據自己的具體需求定制這些強大的工具，從而克服采用這些工具的最大障礙之一。這種方法使企業能夠利用 LLM 強大的通用語言功能，同時針對其特定領域進行定制，最終實現更有效、更高效的 AI 驅動流程。
大型語言模型的微調機制
對大型語言模型 (LLM) 進行微調需要采用預先訓練的基礎模型，并使用針對特定任務或領域定制的新標記數據集對其進行訓練。與模型初始預訓練期間使用的龐大數據集不同，微調數據集較小且由人工策劃。當 LLM 首次輸入這些專門的數據時，它會根據其預訓練做出預測。然而，由于模型缺乏接觸這些數據，許多預測都是錯誤的。然后，模型計算其預測與正確輸出之間的差異，稱為損失函數。
隨后，LLM 采用梯度下降等優化算法來確定需要調整哪些參數以提高預測精度。優化算法會分析損失函數，以確定哪些參數導致了預測誤差以及影響程度。造成誤差的參數會進行較大幅度的調整，而造成誤差較小的參數則會進行較小幅度的調整。通過對數據集進行幾次迭代，LLM 會不斷調整其參數，最終開發出一種神經網絡配置，以最小化給定數據集的損失函數，從而更好地執行正在微調的特定任務或領域。
探索兩種主要的微調類型
對 LLM 進行微調通常有兩種主要方法：完全微調和遷移學習。每種方法都有其獨特的方法和含義：
完全微調：這種綜合方法涉及更新基礎模型的所有參數并創建具有更改權重的新版本。雖然這種方法是將預訓練的 LLM 適應新任務或領域的最徹底的方法，但它也是最耗費資源的方法。完全微調需要大量的 CPU 能力和內存來處理和存儲所有調整后的參數、梯度變化、損失函數以及在此過程中更新的其他組件。
此外，完全微調會為每個訓練任務或領域創建基礎 LLM 的新迭代，每個版本的大小與原始版本一樣大。因此，如果您計劃為各種用例開發模型或生成微調 LLM 的多個迭代，您的存儲需求可能會迅速增加。
遷移學習：遷移學習也稱為重新利用，涉及訓練基礎模型以完成與最初訓練任務不同的任務。由于 LLM 在預訓練期間已經獲得了大量語言知識，因此可以提取某些特征并調整以適應新的用例或領域。在這種方法中，大多數（如果不是全部）基礎模型的神經網絡層都被“凍結”，以限制其參數的調整范圍。隨后，剩余的層（在某些情況下是全新的層）將使用特定于領域或任務的數據進行微調。
由于需要調整的參數較少，遷移學習可以使用較小的微調數據集進行，并且所需的時間和計算資源也更少。對于預算、時間或標記數據不足的組織來說，遷移學習是一個有吸引力的選擇。
通過了解微調的機制和方法，組織可以做出明智的決定，充分利用 LLM 來滿足其需求。微調提供了一種途徑，可以利用這些強大模型的一般功能，同時對其進行定制，使其在專門的環境中有效運行，從而克服了廣泛采用這些模型的重大障礙。
微調大型語言模型的優勢與挑戰
在研究了微調的含義之后，了解微調大語言模型的好處以及它帶來的潛在挑戰至關重要。讓我們探討微調基礎模型的優勢和障礙。
微調的優勢
性能增強：經過微調的 LLM 可以處理更廣泛的任務，并且比單純的預訓練模型更適用于更多用例。通常，經過微調的模型可以更高效地執行其功能，提供更準確、更豐富的輸出，從而更好地滿足用戶期望。
任務或領域特異性：針對特定領域或任務的獨特語言模式、術語和上下文細微差別訓練 LLM 可以使其更有效地實現預期目的。根據針對特定行業的數據集對基礎模型進行微調可以顯著提高其對這些領域內組織的價值。
定制：通過培訓 LLM 以適應貴組織的語氣和術語，您可以確保您的生成式 AI 應用程序提供客戶習慣的相同體驗。當您將生成式 AI 集成到您的業務流程中時，這種跨所有溝通形式和渠道的一致性可以維持甚至提高客戶滿意度。
更低的資源消耗：在某些情況下，經過微調的模型消耗的計算和存儲資源遠少于預先訓練的 LLM。較小的模型運行成本較低，部署選項也更靈活。此外，根據具體用例，較小的經過微調的基礎模型可以勝過較大的通用模型。
增強數據隱私和安全性：組織可能希望使用專有數據或客戶數據訓練模型，以生成更準確的輸出。微調使公司能夠更好地控制模型所接觸的數據，確保 LLM 適應任務或領域，同時保持數據安全性和合規性。
微調的挑戰
成本高昂：微調，尤其是完全微調，計算成本高昂，隨著模型變大，需要大量的計算能力、內存和存儲空間。自然，每增加一個微調模型，成本就會增加。
耗時：收集和清理數據、將數據輸入模型以及評估輸出的過程可能非常耗時，因此微調是一項漫長的工作。
數據采購困難：為預期用例或知識領域采購適當的數據可能成本高昂。數據不足或嘈雜可能會影響 LLM 的性能和可靠性，使適當的微調變得具有挑戰性。確保數據充足且格式正確至關重要，但可能很困難。
災難性遺忘：在針對特定任務進行微調時，基礎模型可能會因參數改變而“忘記”之前獲得的一般知識。這種現象稱為災難性遺忘，會損害模型在更廣泛任務上的表現，以追求特異性。
微調大語言模型 (LLM) 的用例
1、增強語言翻譯：讓大語言模型接觸鮮為人知的語言可以提高其熟練翻譯文本的能力，為全球交流和合作打開大門。
2、專業知識庫：當 LLM 使用特定主題的數據集進行微調時，它會積累深厚的領域知識，從而能夠在醫療保健、金融和法律等專業領域提供專家級的幫助。
3、高級對話式人工智能：通過對行業相關數據的基礎模型進行微調，開發人員可以設計出高效的聊天機器人和虛擬助手，提供明智的響應并讓用戶進行有意義的互動。
4、精確摘要：微調使 LLM 能夠徹底分析復雜文檔，并根據用戶需求和興趣生成簡潔而全面的摘要。
5、情感分析和元數據提取：利用區域差異、表達和語言細微差別，經過精細調整的 LLM 擅長解讀消息背后的情感、識別用戶偏好和捕獲隱藏的元數據，從而帶來個性化的體驗和有針對性的營銷活動。
大語言模型 (LLM) 的微調技術
A.監督微調
監督式微調是指在特定數據集上訓練大型語言模型 (LLM) 的一組策略，每個輸入條目都有相應的標簽或結果。這種方法旨在教會模型區分其自身生成的輸出與提供的參考標簽之間的差異，從而針對正在微調的不同用例或領域優化其性能。
各種形式的監督微調包括：
針對特定任務的微調：通過接觸特定用例或知識領域，大語言模型 (LLM) 可以磨練他們的技能來滿足獨特的要求和細微差別，從而優化他們在單個任務中的表現。
多任務微調：同時對 LLM 進行多個相關任務的訓練可提高整體能力，促進多種應用，并避免“災難性遺忘”。
順序微調：對連續任務進行迭代訓練 LLM，逐步使其適應特定用例，確保在整個微調過程中持續改進。
少量樣本微調：為模型提供一些相關示例以及提示，確保其能夠正確適應新任務，并產生高質量的響應。
B.基于人類反饋的強化學習（RLHF）
利用人類專業知識塑造語言模型 RLHF 是一種強大的微調方法，它利用人類反饋來訓練能夠針對特定任務或領域微調語言模型的算法。通過利用人類評估者的專業知識，RLHF 可確保語言模型產生更準確的響應并開發出符合人類期望的精細功能，使其成為現實場景中的寶貴資產。
C.參數有效微調（PEFT）
參數高效微調 (PEFT)是一種用于微調大型語言模型 (LLM) 的技術，同時減少所需的計算資源和時間。這是通過凍結預訓練模型的現有參數并添加要在微調期間調整的新參數來實現的。這大大減少了需要更改的參數數量，從而可以使用較小的數據集和傳統硬件對模型進行微調。PEFT 還可以通過保留預訓練模型的原始功能來幫助防止災難性遺忘問題。
D.低秩自適應（LoRA）
低秩自適應 (LoRA)是 PEFT 的一種常用實現，它跟蹤模型參數的變化，而不是直接更新它們。LoRA 使用低秩分解將表示參數修改方式的矩陣分解為兩個較小的矩陣，這需要較少的 CPU 和內存來操作。
E.直接偏好優化（DPO）
直接偏好優化 (DPO)是一種比人工反饋強化學習 (RLHF) 更簡單、資源占用更少的方法。DPO 通過實施獎勵機制的參數化版本，激勵預先訓練的 LLM 參數生成標記為正的輸出，并避開標記為負的輸出。研究表明，DPO 的性能優于或與 RLHF 相當，同時消耗更少的計算資源，并且沒有 RLHF 固有的復雜性。
結論
通過精細調整的語言模型為企業賦能 隨著精細調整領域的不斷發展，語言模型所能實現的界限也在不斷被突破。組織正在發現精細調整的語言模型可以提供的巨大價值，為新用例、生成式人工智能的廣泛采用和進一步創新鋪平了道路。隨著每一次進步，企業都可以獲得強大的工具，這些工具可以改變其運營方式、提高效率并釋放新的增長和成功機會。
