【大模型（LLMs）微调面经 】

以下是将前面内容整理为Markdown格式后的结果：

1. 💡全参数微调所需的显存

要确定全参数微调所需的显存量，需要考虑以下几个因素：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

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2. 💡SFT之后模型表现下降的原因及解决方法

在进行Supervised Fine-Tuning（SFT）之后，有时可能会观察到基座模型（如语言模型）的性能下降或产生一些“傻”的行为。这可能是由于以下原因：

1. 数据偏移
   SFT过程中使用的微调数据集可能与基座模型在预训练阶段接触到的数据分布有所不同。如果微调数据集与预训练数据集之间存在显著的差异，模型可能会在新任务上表现较差。这种数据偏移可能导致模型在新任务上出现错误的预测或不准确的输出。
2. 非典型标注
   微调数据集的标注可能存在错误或不准确的标签。这些错误的标签可能会对模型的性能产生负面影响，导致模型产生“傻”的行为。
3. 过拟合
   如果微调数据集相对较小，或者模型的容量（参数数量）较大，模型可能会过拟合微调数据，导致在新的输入上表现不佳。过拟合可能导致模型过于依赖微调数据的特定样本，而无法泛化到更广泛的输入。
4. 缺乏多样性
   微调数据集可能缺乏多样性，未能涵盖模型在新任务上可能遇到的各种输入情况。这可能导致模型在面对新的、与微调数据集不同的输入时出现困惑或错误的预测。

解决方法

1. 收集更多训练数据
   增加数据的多样性和覆盖范围。
2. 仔细检查微调数据集的标注
   确保标签的准确性和一致性。
3. 使用正则化技术
   如权重衰减、dropout，减少过拟合的风险。
4. 进行数据增强
   通过对微调数据进行一些变换或扩充来增加多样性。
5. 调整模型架构或超参数
   提高模型的性能和泛化能力。

通过这些方法，可以尽量减少Supervised Fine-Tuning之后模型出现“傻”的情况，并提高模型在新任务上的表现。

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3. SFT指令微调数据的构建

构建Supervised Fine-Tuning（SFT）的微调数据需要以下步骤：

1. 收集原始数据
   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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。

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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：

1. 领域相关数据
   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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。

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5. 缓解模型遗忘通用能力的方法

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。

6. 领域模型Continue PreTrain中让模型学习更多知识的策略

在领域模型的Continue PreTrain过程中，可以采取以下策略来让模型在预训练过程中学习到更多的知识：

1. 多任务学习

   • 在预训练过程中引入多个任务，使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。

2. 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，可以使模型在不同领域的知识都得到学习和融合。

3. 大规模数据

   • 使用更大规模的数据进行预训练，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。

4. 数据增强

   • 在预训练过程中，采用数据增强技术，如随机遮挡、词替换、句子重组等，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。

5. 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。

总结：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。

7. 大语言模型进行SFT时样本优化的方法

对于大语言模型进行有监督微调（Supervised Fine-Tuning）时，可以通过以下几种方式对样本进行优化：

1. 数据清洗和预处理

   • 对样本数据进行清洗和预处理，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。

2. 数据增强

   • 通过数据增强技术扩充训练数据，增加样本的多样性和数量。例如：
     • 使用随机裁剪、旋转、翻转、加噪声等方法生成新的训练样本。
     • 应用同义词替换、句子重组等技术来扩充文本数据。
   • 数据增强可以提高模型的泛化能力。

3. 标签平衡

   • 如果样本标签不平衡（某些类别的样本数量远多于其他类别），可以采用以下方法平衡样本标签：
     • 欠采样（减少多数类样本）。
     • 过采样（增加少数类样本）。
     • 生成合成样本（如使用SMOTE算法）。

4. 样本选择

   • 在有限的资源和时间下，选择一部分具有代表性的样本进行微调训练：
     • 根据任务需求和数据分布特点，选择关键样本或难样本进行训练。
     • 提高模型在关键样本上的性能。

5. 样本权重

   • 对于重要的样本或困难样本，给予更高的权重，以便模型更加关注这些样本的学习：
     • 调整损失函数中样本的权重。
     • 采用加权采样的方式。

6. 样本组合和分割

   • 根据任务特点和数据结构，对样本进行组合或分割：
     • 将多个样本组合成一个样本。
     • 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。

7. 样本筛选和策略

   • 根据任务需求，制定样本筛选和选择策略：
     • 根据样本的置信度、难度、多样性等指标进行筛选和选择。
     • 提高模型的性能和泛化能力。

总结：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。