Ai之大模型进阶模型微调--理论篇3

发布时间：2025-03-14 14:28:09编辑：987阅读（30）

微调技术原理与价值

定义:模型微调指在预训练模型基础上，使用特定数据集或方法对模型参数进行优化，以增强其在特定任务中的表现.

例如，通用大模型通过医疗数据微调后，可成为医学影像诊断专家。

必要性

降低训练成本：避免从零训练大模型的高资源消耗，利用预训练模型的通用知识作为起点

防止过拟合：针对特定任务的小数据集调整部分参数，而非全量更新，减少过拟合风险

垂直领域适配：解决通用模型在专业场景（如金融、法律）中表现不足的问题




主流微调方法

1 全量微调（Full Fine-Tuning）

特点：更新所有模型参数，适合资源充足场景，性能最优但计算成本高

应用场景：需深度适配的高价值任务（如复杂对话系统）

2 参数高效微调（PEFT）

LoRA：通过低秩矩阵分解调整权重，仅训练少量新增参数，成本降低80%以上

Adapter：插入轻量适配模块，保留原参数的同时适配多任务

BitFit：仅微调偏置项（bias），适用于极低资源场景

3 强化学习微调（RLHF）

原理：结合人类反馈优化模型输出，提升交互质量（如ChatGPT的对话流畅性）

案例：DeepSeek-R1通过RLHF优化数学推理能力

4 创新技术：批判性微调（CFT）

突破点：仅需8个H100 GPU训练1小时、5万样本，性能媲美需140倍资源的传统方法

优势：在数学基准（MATH、AIME24）上平均提升4%-10%，样本效率提高40倍




通俗来讲，微调的作用可以让通用的AI进化成领域的专家

为什么需要微调？

我们平常接触到的大模型如GPT, DeepSeek等都是基于海量通用数据训练而成的，它们具备非常强大的语言理解和生成能力，

能够处理多种自然语言任务，但是这些模型在特定领域任务上表现并不理想，下面是需要微调的几个主要原因：

1 领域专业化：让模型掌握“行业黑话”

原因:通用模型的训练数据覆盖面广，但难以深入垂直领域的知识体系和专业术语。例如医学诊断需理解病理特征，

法律咨询需熟悉法律逻辑。当模型在专业领域认知不够时，会出现比较严重的幻觉问题，也就是胡乱回答，微调可以很好

的解决这个问题。

典型场景

医学问答：输入病状描述，模型需结合医学知识库输出可信的初步诊断建议。

法律咨询：分析未成年人合同时，需准确引用《民法典》相关条数。




2 任务适配：调整模型的“输出模式”

原因：不同任务对模型能力的要求差异显著--分类任务需结构化输出，生成任务需语言创造力。

典型场景

文案生成：训练模型以幽默风格撰写广告文案（例 这杯咖啡比老板的早安更提神）。

心里咨询：从情绪识别转向疏导对话，需调整输出为引导提问而非结论性判断。




3 能力纠偏：解决模型的“偏科问题”

原因：通用模型可能对某些任务过度敏感（如政治倾向）或表现不足（如冷门领域的长尾问题）。

典型场景

民俗推理：输入生辰八字与手相特征时，模型需按传统命理逻辑生成连贯解释，而非套用通用话术。

边缘案例：处理宠物能否继续遗产时，需结合继承法细则而非泛泛回答。




安全与成本

数据安全：当训练数据涉及隐私（如患者病历，企业内部文档）时，本地化微调可避免云端传输风险。

成本效率：相比从头训练（需百万级算力），微调仅需要少量领域数据即可显著提升任务表现，适合中小规模企业。







长文本&知识库&微调的区别

现在各大模型都支持超长上下文，从最开始的4k到现在的200k，我们不能用一个比较完善的提示词来解决这些问题吗？

现在各种知识库工具这么灵活，不能自己搭建一个非常全面的数据库来解决这些问题吗？

长文本

通俗理解：模型要读完一篇长篇小说，然后回答关于小说情节的问题，这就是“长文本”的任务，模型需要处理很长的文本

内容，理解其中的细节和逻辑，然后给出准确的答案。



优点：

连贯性强：能够生成或理解长篇幅的内容，保持逻辑和语义的连贯性。

适合复杂任务：适合处理需要深入理解背景信息的任务，比如长篇阅读理解或复杂的文章生成。

缺点：

对话限制：只在当前上下文有效。

资源消耗大：处理长文本需要更多的计算资源和内存，因为模型需要同时处理大量信息。

上下文限制：即使是强大的模型，也可能因为上下文长度限制而丢失一些细节信息。

适用场景：

写作助手：生成长篇博客、报告或故事。

阅读理解：处理长篇阅读理解任务，比如学术论文或小说。

对话系统：在需要长篇回答的场景中，解释复杂的概念。




知识库

通俗理解：知识库就像一个巨大的资料库，模型可以在里面查找信息来回答问题。比如你问模型：“相对论是什么？”模型

可以去知识库中查找相关内容，然后给出详细的解释。



优点：

准确性高：只要找到的，都能回答出来。

灵活性高：可以随时更新知识库中的内容，让模型获取最新的信息。

扩展性强：不需要重新训练模型，只需要更新知识库，就能让模型回答新的问题。

缺点：

依赖检索：如果知识库中的信息不准确或不完整，模型的回答也会收到影响。

实时性要求高：需要快速检索和整合知识库中的信息，对性能有一定要求。

适用场景：

智能客服：快速查找解决方案，回答用户的问题。

问题系统：结合知识库回答复杂、需要背景的知识问题。

研究辅助：帮助研究人员快速找到相关的文献或数据。




微调

通俗理解：微调是让模型提前学习一些特定的知识，比如某个领域的专业术语或者特定的任务技巧，这样它在实际任务中就能表现得更好。比如，让模型学习了医疗知识，那么它在回答医学相关的问题时就能更准确。



优点：

性能提升：显著提升模型在特定任务或领域的表现。

定制化强：可以根据需求调整模型的行为，比如改变回答风格或优化任务性能。

缺点：

训练成本高：微调需要一定的计算资源，尤其是GPU。

需要标注数据：需要准备特定领域的标注数据，这可能需要时间和精力。

时效性差：补充数据需要重新训练。

适用场景：

专业领域：如医疗，法律，金融等，让模型理解专业术语和逻辑。

特定任务：如文本分类，情感分析等，优化模型的性能。

风格制定：让模型生成符合某种风格的内容，比如幽默，正式或古风。




对比






微调的基本流程

常见模型微调的过程：

1 选定一款用于微调的预训练模型，并加载。

2 准备好用于模型微调的数据集，并加载。

3 准备一些问题，对微调前的模型进行测试（用于后续对比）。

4 设定模型微调需要的超参数。

5 执行模型微调训练。

6 还使用上面的问题，对微调后的模型进行测试，并比对效果。

7 如果效果不满意，继续调整前面的数据集以及各种超参数，直到达到满意效果。

8 得到微调好的模型。



概念1：预训练模型

预训练模型就是我们选择用来微调的基础模型。这些模型（如GPT，DeepSeek等）已经在大量的通用数据上进行了训练，能够处理多种语言任务，选择一个合适的预训练模型是微调的第一步。为了成本和运行效率考虑，会选择一些开源的小参数模型来进行微调，比如Mate的llama，阿里额qwen，DeepSeek（蒸馏版）。

概念2：数据集

数据集就是我们用于模型微调的数据，这些数据需要经过标注和整理，以便模型能够学习到特定领域的模式和规律。比如，如果想让模型学会算命，就需要准备一些标注好的命理学知识作为数据集。一般情况下，用于模型训练的数据集是没有对格式强要求的，比较常见的结构化数据格式：json，csv，xml等都是支持的。

两个获取公开数据集的网站：

1 Hugging Face（访问需要梯子）它为开发者提供了一个集中化的平台，用于分享，获取和使用预训练模型的数据集，是AI模型和数据共享的中心。https://huggingface.co/datasets









2 GitCode  如果没有梯子，也可以选择一些国内的类似AI社区。https://ai.gitcode.com/models



概念3：超参数

超参数就像是你在给模型“补课”之前制定的教学计划和策略。它们决定了你如何教学，教学的强度以及教学的方向。如果你选择的教学计划不合适(比如补课时间短，讲解速度太快或复习策略不合理)，可能会导致学生学习效果不好。同样，如果你选择的超参数不合适，模型的性能也不可能理想。

关键字：