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🎯 本文目标
基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行微调，修改模型自我认证！
🔹 修改前：当用户问"你是谁？"时，模型会回答：
"我是阿里云自主研发的超大规模语言模型，我叫通义千问。"
🔹 修改后：我们希望模型回答：
"我是 Archer，由 意琦行 研发。"
1. 🏋️♀️ 训练相关概念复习
上一篇文章 分享了模型训练的相关概念，这里简单复习一下：
ChatGPT 是如何炼成的？
训练一个大模型一般可以分为三步：
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预训练（Pre Training，PT）：
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提供海量数据，通过无监督预训练
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花费大量算力得到一个基座模型
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例如：Llama 3 在 24K GPU 集群上训练，使用了 15T 的数据
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指令微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）：
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在基座模型上微调，让模型适应特定任务
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使用人类准备的问答对话数据
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强化学习（RLHF）：
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通过人类反馈优化生成质量
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遵循 3H 原则：Helpful、Honest、Harmless
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🔧 微调方法
主流微调方法：
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全量参数更新（FFT）：更新所有参数，资源消耗大
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参数高效微调（PEFT）：只更新部分参数，效率高
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PEFT 主要方法： (论文《Scaling Down to Scale Up》中详细介绍了40+种方法)
当前主流PEFT方法：Prompt Tuning、Prefix Tuning、LoRA、QLoRA
2. ⚙️ 安装 LLaMAFactory
环境准备：
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Python 3.10.6
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NVIDIA A40 GPU
git clone -b v0.8.1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e .[torch,metrics]
3. 📦 准备模型和数据集
下载模型：
apt install git-lfs -y git lfs install git lfs clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat.git
准备数据集：
使用内置的 identity 数据集，用于修改模型自我认知。
替换变量：
sed -i 's/{{name}}/Archer/g; s/{{author}}/意琦行/g' data/identity.json
修改后示例：
{"instruction": "hi","input": "","output": "Hello! I am Archer, an AI assistant developed by 意琦行."
}
4. 🚀 开始微调！
执行微调命令：
modelPath=models/Qwen1.5-1.8B-Chat llamafactory-cli train \--model_name_or_path $modelPath \--stage sft \--do_train \--finetuning_type lora \--template qwen \--dataset identity \--output_dir ./saves/lora/sft \# ...其他参数省略...
📊 训练结果分析：
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Loss曲线：成功收敛
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评估指标：
predict_bleu-4 = 86.0879 predict_rouge-1 = 91.5523
5. 🧪 测试效果
原始模型：
{"content": "我是来自阿里云的大规模语言模型，我叫通义千问。"
}
微调后模型：
{"content": "您好，我是 Archer，由 意琦行 开发，旨在为用户提供智能化的回答和帮助。"
}
🎉 成功修改了模型的自我认知！
6. 📝 总结
本文通过一个有趣的Demo，展示了如何使用LLaMAFactory进行LoRA微调：
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准备模型和数据集
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注册数据集
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执行微调
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分析训练结果
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测试模型效果
💡 小贴士：微调就像教AI说"方言"，既要保留通用能力，又要学会特定表达。调参就像烹饪，火候很重要哦！
🤔 思考题：如果你想教AI用莎士比亚风格写作，该怎么准备数据集呢？
📚 相关资源：
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LLaMA-Factory GitHub
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Qwen模型库