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Large Language Model（LLM）的训练和微调

news 来源：原创 2025/6/8 23:06:23

之前一个偏工程向的论文中了，但是当时对工程理论其实不算很了解，就来了解一下

工程流程

横轴叫智能追寻

竖轴上下文优化

Prompt不行的情况下加shot(提示)，如果每次都要加提示，就可以试试知识库增强检索来给提示。

如果希望增强模型对知识的理解，就可以fintune微调一下

Fintune完了加更高级的检索

再最后再增加知识库

Step1：选底座

场景→列出10-50个场景问题→市面主流模型列出来→提示词+fewshot测试

Step2：增加RAG的业务知识

Step3：增加业务知识之后还不行的话那就微调

*一般情况下微调和知识库经常同时使用，时效性比较高的场景只使用微调不太合适

提示词工程使用：

给COT的Fewshot的方式

few shot 例子

如果COT测试场景效果很烂，那么需要fintuning或者换另外一个底座

RAG vs FT

选完基座之后评估表现差多远，然后可以选择长期记忆还是短期记忆

RAG框架

评估RAG框架

https://github.com/explodinggradients/ragas

FT前后对比

（节省不必要的token）

微调流程

agent

SFT（Supervised Fine-Tuning）

SFT 是最基础的微调方法，也是传统的“有监督学习”方法，尤其适用于有清晰标注数据的任务。

在预训练模型的基础上，让大模型能更好的用自己学到的知识来回答人提出的问题。指令微调和原模型在网络结构上完全相同，loss基本相同，训练数据规模不同

SFT（任务）
├── 全参数微调（传统方式）
└── LoRA / Adapter / Prefix-Tuning / QLoRA（PEFT 方法）

基本思路：

在预训练的基础上，使用标注好的数据集对模型进行进一步训练。
目标是让模型更好地适应特定任务或领域，比如回答问题、文本分类、生成任务等。

典型流程：

数据集准备：准备任务特定的数据集（例如，人类写的问答对、情感分类标注数据等）。
微调：使用这些数据对预训练模型进行微调，通常会通过调整最后几层的权重。
输出优化：通过计算损失函数来优化模型输出，使其能生成更符合目标任务要求的结果。

优点：

适用于大多数任务，特别是需要解决特定任务的情况。
相对简单且有效。

缺点：

需要大量标注数据（这对一些任务来说可能成本很高）。
微调过程中，可能会丧失一些预训练过程中学到的通用知识，尤其是当训练数据和目标任务相差较大时。

概念	含义	作用
Chat Template	对话格式的模板，如用户和助手的标签、system指令的格式等	让模型识别多轮对话结构
Completions Only	只训练模型的输出部分（completion）	提高训练效率、模拟真实生成行为
NEFTune	给词嵌入加噪声提升模型鲁棒性和泛化能力	增强模型稳定性、加速收敛

Chat Template 对话模板

在训练或推理时，如何组织多轮对话数据的模板格式、

LLMs（如ChatGPT）在处理多轮对话时，需要一个明确的格式来表示：

谁在说话（用户 or assistant）
说了什么
上下文是什么

对话开始的时候加上特殊的token，回答结束的时候也加上特殊的token

在SFT训练中，为了告诉模型“用户说了这些，你应该这样回答”，我们会使用chat template来把整个对话拼接成训练样本。不同模型（LLaMA、ChatGLM、Mistral等）有不同的chat格式，甚至prompt token也不同，所以需要提供“chat template”来适配模型的预训练格式。

Completions only

这个是 一种 SFT 的训练范式，指的是只用模型的 输出部分（completion） 来计算 loss

在一个完整的 prompt + answer 对里：

Human: What is 2 + 2? Assistant: 4

Completion only 就是只让模型学习 4 这一部分的输出（即只在 Assistant: 之后计算loss）。
Prompt 部分是不需要模型拟合的。

NEFTune （Noise Embedding Finetuning）

给embedding增加噪音的微调

这个是一个最近提出的 微调增强技术，主要用于增强模型鲁棒性和泛化能力。

🔬 原理：

在微调时，对词向量层加入一点小扰动（noise），模拟数据扰动，提升模型的泛化能力。
就像在图像任务里加随机噪声增强数据一样，NEFTune 给词嵌入也加“噪声”。

如果原始词嵌入是 E(x)，那么训练时使用的是：

E(x) + ε

其中 ε 是一个小的高斯噪声向量。

论文：《NEFTune: Noisy Embeddings Improve Fine-tuning》

实现

调用trl库

RLHF：Reinforcement Learning with Human Feedback

这是最早也最经典的“大模型对齐技术”。

流程可以简单理解为三步：

SFT（Supervised Fine-Tuning）：先用人类写的好回答，让模型学会基本说人话。
Reward Model（奖励模型）：训练一个模型，学会判断“哪个回答更好”。
PPO（Proximal Policy Optimization）：用强化学习方法（PPO）优化模型，鼓励它说更好的回答。虽然off-policy方法在样本效率上更有优势（可以重用历史数据），但PPO放弃这一点是为了换取训练的稳定性和可控性。在RLHF中，策略通常需要逐步适应人类反馈，而on-policy的每次更新都能直接反映当前策略的表现，更适合这种动态调整的过程。

ChatGPT（GPT-3.5）就是用RLHF训出来的

PPO（Proximal Policy Optimization）

PPO 是一种经典的强化学习算法，用于在 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）中微调语言模型。

基本流程

预训练模型（SFT）

作为初始策略 π₀。

训练奖励模型（RM）

采样一堆回答，然后送进 奖励模型（RM）评估得分。

使用 RL（PPO）算法优化策略

使π在 RM 下的得分更高，同时避免偏离初始策略太远。

Loss

Advantage (A_t)优势函数：

我们无法直接知道这些值，因此：训练一个 Value Model 来估计 V(s)！

Value Model 的原理

输入：prompt（或者prompt + 输出的一部分）
输出：一个标量值 → 估计这个输入会得到多少“总回报”
使用的是回归目标（MSE）：

本质上：Value Model 就是个评估器，让 PPO 知道“在哪些回答上继续优化”

on-policy：

因为你训练时必须 依赖于“当前策略 π” 采样出来的数据，不然这个比值和优势函数会不准确。
如果用老数据（旧策略采样的），策略更新方向会不对 → 训练不稳定甚至崩溃。
虽然 PPO 引入了“旧策略”的 loss function 来缓解策略变化带来的问题，但它仍然只能用刚刚采样出来的 batch 数据来更新当前策略，不能像 off-policy 那样“重用经验池里的旧数据”。

DPO：Direct Preference Optimization

RLHF 太复杂了，reward model 和 PPO 都难搞。

于是有人提出：我们就直接优化模型让它更符合人类偏好，不用 reward model 和 RL 算法。

DPO 就是这样一个方法，直接基于“人类偏好对比数据”（哪个回答更好）来训练模型。

✅ 优点：简单，稳定，训练快，效果还挺好
🎯 所以很多新模型已经开始用 DPO 代替 PPO，比如 Anthropic 的 Claude、Mistral 的 Mixtral 都偏向这种思路。

背景知识

KL散度

Bradley-Terry 模型

优化目标：x战胜y的概率越趋近于1越好

数据构造

DPO 依赖的是**比较数据（preference data）**而不是打分，因此构造偏好数据的关键是：选择 pair，标注偏好。

✅ 常见构造方式：

方法	描述	说明
人工标注	给定 prompt 和两个回答，让人选出更好的那个	最可靠但最贵
GPT-4 辅助打分	用 GPT-4 或 Claude 给出比较意见（谁更好）	快速、成本低、易偏差
评分转偏好	先对回答打分（如 1-5 分），再转化为偏好	可批量自动构建
多样化采样	从多个模型或策略中采样生成不同回答，再两两比较	增强数据覆盖面
Pairing with ranking	利用多个样本打分再排序 → 生成 pair	适用于 GRPO 或 Soft-DPO

🔧 技巧与经验：

尽量构建 hard pair（两个回答都还不错，差距不大）比 easy pair 更有信息量
数据构造建议搭配 初始模型与目标模型的策略分布采样，能更稳定收敛
多个偏好数据来源混合（人标、GPT辅助、评分）也能提升泛化性
对抗式 sample（故意制造模糊、诱导、奇葩case）可以提升鲁棒性

训练目标

虽然 DPO 不使用显式 reward model，但其实它隐含了一个 reward function

KL散度约束新旧模型的一致性

DPO Loss：

DPO vs PPO

项目	PPO	DPO
类别	强化学习（RL）	监督学习范式（偏好对比学习）
是否需要 Reward Model	✅ 需要	❌ 不需要
输入形式	prompt + 单个输出 + reward score	prompt + 两个回答（好 / 差）
训练目标	最大化 reward，同时不偏离原策略	最大化好回答的 logit 分数 > 差回答
优点	稳定、成熟、理论支撑强	简单直接、无需训练 reward model、易用
缺点	复杂、训练成本高、reward model 容易偏	对偏好数据质量敏感、无显式 reward 可解释性
代表性使用场景	ChatGPT、InstructGPT	DPO paper、一些开源RLHF项目如 TRL库 DPO 示例

π（target policy） π₀（reference policy）

PPO：显式构建 reward

偏好数据 y⁺ ≻ y⁻ 👉 训练 Reward Model，使其输出

r(y⁺) > r(y⁻)
这个 reward 被当作 PPO 的 r_t，再带入标准的 policy gradient：

DPO 干脆跳过显式构建 reward，直接训练策略模型：

我直接用 log π(y⁺) - log π(y⁻) 当作隐式 reward 差值

这正好就是一种：

近似最大化 E[r]
同时加了对初始模型 π₀ 的 KL regularization

直接构建了训练目标，绕开了 reward 模型

GRPO

GRPO 是deepseek新提出的偏好优化方法，是 DPO 的升级版，它：

推广了 DPO：允许 reward 不再是隐式的对比形式
使用更加灵活的偏好概率模型：

可以用不同形式的 reward，甚至融合其他信号（如评分 + 比较）

如果 DPO 是二分类损失，GRPO 更像广义对比学习框架。

特性	DPO	GRPO
偏好方式	固定为“y⁺ ≻ y⁻”形式	可扩展为打分式、多选式、soft-preference 等
reward 计算方式	隐式 reward（log prob 差值）	显式 reward：r(y) 可以是任意函数或外部得分
训练方式	对比学习 + sigmoid loss	更泛化的策略优化目标（支持不同形式 reward）
应用场景	文本偏好对	多模态（如图文），长文本，soft ranking 等

DAPO

解决了GRPO会遇到熵的坍塌等问题

DAPO 是一种新型的强化学习算法，主要特点包括：

解耦裁剪（Decoupled Clipping）：分别对高概率和低概率区域使用不同的裁剪策略，以防止策略更新过大导致的不稳定。

动态采样（Dynamic Sampling）：在训练过程中动态选择具有信息量的样本，避免无效样本对训练的干扰。
Token-Level Policy Gradient Loss：在 token 级别计算策略梯度损失，提升对长序列的优化能力。传统 RL 方法对整个 output sequence 求 reward，然后算个 sequence-level advantage。而 DAPO 切到 token-level loss，这像是不再用 sequence 这个粗粒度单位训练，而是对每一个 token 做微观调节。它和 layer norm / token norm 一样，本质是“对单元粒度做独立归一”，减少梯度振荡、提高模型感知能力。
Overlong Reward Shaping：对过长的生成结果进行奖励塑形，减少奖励噪声，提高训练稳定性。

我感觉其实全文透露着一种normalization的思想

DAPO 技术点	体现出的 Normalization 哲学
Decoupled Clip	对不同 token 的学习幅度进行动态归一/约束
Dynamic Sampling	对样本的信息贡献度进行归一处理，引导高效训练
Token-level Gradient	把 sequence 的整体奖励拆成 token 单元，细粒度归一
Overlong Reward Shaping	避免极长输出 reward 爆炸，类似于梯度 clipping / 激活规整

RLAIF：Reinforcement Learning with AI Feedback

RLHF 里人类要一直标注数据，很费钱。

那有没有可能，用另一个大模型来充当“人类”，给出偏好选择呢？

RLAIF 就是这个意思：

“用 AI 模拟人类反馈，再用 RL 方法优化模型”。

比如：拿 GPT-4 来帮你给一些小模型打分，模拟人类反馈。这样可以省下大量人力标注。

Lora

LoRA 并不直接调整模型的所有参数，而是引入了一个低秩矩阵（通过降维方式），在原有网络层之间插入适应层，更新这些适应层的权重

优点：

参数更新量小：不需要对整个模型进行微调，仅调整部分适配矩阵。
效率高：尤其适合参数量非常大的大模型，能够快速适配不同任务。
灵活性强：LoRA 可以与其他方法结合，尤其是在大模型的多任务学习中很有优势。

缺点：

相比于全模型微调，可能无法完全捕捉到复杂任务中所需的细节。
对任务的依赖性较强，需要根据任务特点调整 LoRA 的使用方式。

训练

预训练模型的权重更新（从通用知识到任务特定知识的转变）可以用一个低秩矩阵来近似表示。具体来说：

假设：权重矩阵的更新 ΔW（任务适配带来的变化）具有低秩结构，即可以用两个小矩阵的乘积来表示，而不是直接更新整个权重矩阵。
实现：在原始权重矩阵 W 上添加一个低秩更新矩阵 ΔW = A × B，其中 A 和 B 是两个低维矩阵，秩（rank）远小于原始矩阵的维度。

推理时：你可以选择：

把 LoRA 的矩阵合并到原模型上，得到一个新的权重
或者保留插入结构，在推理时保持低秩路径（节省内存）

在使用 LoRA 等低秩调整方法时，会优先选择调整 Query 和 Value，而不是 Key，

在 Self-Attention 机制中，输入的每个元素都会通过与其他元素的 Query 和 Key 计算相似度来生成注意力分数（Attention Scores）。这些分数会与 Value 相乘，得到最终的输出。
Query：用于与其他元素计算相似度，决定哪些信息在生成过程中更为重要。
Value：决定了模型最终输出的内容，是所有输入信息的加权平均。

Query 和 Value 直接参与注意力计算，它们的变化会直接影响模型生成的内容。通过调整这些部分，可以在保留原有模型架构的同时，优化模型对输入信息的理解和生成能力。
Key 更多地用于计算注意力分数，决定了哪些信息会被关注，但并不直接决定输出的内容。调整 Key 相比之下，对模型的生成效果影响较小。

LoRA 也可以配合其他训练任务使用：