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wzjs 2025/8/12 12:53:10

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大模型调优（Fine-tuning）是指对预训练的大型语言模型（如GPT、BERT、LLaMA等）进行二次训练，使其适应特定任务或领域的过程。以下是调优的关键步骤、方法和注意事项：

任务定义与数据准备
- 任务类型：分类、生成、问答、摘要等。
- 数据要求：高质量标注数据（需与目标任务匹配），建议至少数百至数千样本。
- 数据格式：需与模型输入格式对齐（如文本对、提示词等）。
模型选择
- 基础模型：根据任务选择合适架构（如GPT用于生成，BERT用于理解）。
- 模型规模：权衡计算资源与性能（如7B、13B、70B参数模型）。
参数调整
- 学习率：通常比预训练更小（例如1e-5到1e-4），避免破坏预训练知识。
- 训练轮次：防止过拟合（3-10个epoch，小数据时更少）。
- 批次大小：根据显存调整，可结合梯度累积。
训练策略
- 全参数微调：调整所有参数，效果最佳但资源消耗大。
- 参数高效微调（PEFT）：
  - LoRA：低秩矩阵分解，仅训练新增的秩分解矩阵。
  - Adapter：在模型中插入小型可训练模块。
  - QLoRA：量化+LoRA，显存需求极低（如用4-bit量化训练65B模型）。
- 混合训练：结合领域数据继续预训练 + 任务微调。
评估与迭代
- 验证集监控：跟踪损失函数、任务指标（如BLEU、ROUGE、准确率）。
- 过拟合检测：若验证集性能下降，需早停（Early Stopping）或调整数据。

强化学习人类反馈（RLHF）
- 步骤：监督微调（SFT）→ 奖励模型训练 → PPO强化学习优化。
- 适用场景：对齐人类偏好（如生成内容的安全性、流畅性）。
提示工程（Prompt Tuning）
- Soft Prompt：训练可学习的提示向量（Prefix-Tuning）。
- Few-shot Learning：通过设计提示词直接激发模型能力，无需微调。
分布式训练优化
- ZeRO：显存优化技术（如DeepSpeed框架）。
- 混合精度训练：FP16/FP32混合加速计算。
灾难性遗忘缓解
- 回放缓冲区：混合旧任务数据与新数据。
- 弹性权重固化（EWC）：保护重要参数不被过度修改。

数据质量
- 噪声数据会导致模型性能下降，需严格清洗。
- 数据分布需与目标场景一致（如医疗领域需专业术语）。
资源评估
- 全参数微调70B模型需多卡A100/H100，而QLoRA可在单卡24G显存运行。
- 使用Hugging Face、DeepSpeed等工具优化资源效率。
任务适配性
- 生成任务：关注解码策略（如Top-p采样、温度参数）。
- 分类任务：调整输出层（如添加分类头）。
伦理与安全
- 避免生成有害内容，可添加内容过滤层。
- 隐私数据需脱敏处理。