大模子(如GPT系列和Meta-Llama系列)在自然语言处置惩罚方面表现出色,但要实现最佳效果,仍需通过精细化处置惩罚。提示词工程、微调和RAG增强检索是三种关键技术,帮助提拔大模子的应用性能。
提示词工程,通过设计精准的输入提示,引导模子天生符合预期的输出。就像教孩子识别苹果一样,单一描述每每不够,须要通过多样化的例子提供上下文,让孩子更好理解。同样,提示词工程通过上下文示例让模子理解并天生更准确的回应。
RAG增强检索,则用于弥补大模子知识局限的问题,将模子与外部知识库连接,使其在天生回答时可以检索到相关信息,确保在未知领域也能提供准确答案。微调则是对模子的定制训练,使其在特定领域的使命中表现更优,类似于演员为特定角色做排演训练。
微调,将大模子比作一位多才多艺的演员,他可以饰演各种角色。但是,要想让演员完美诠释一个特定角色,须要举行针对性的训练和排演。微调的过程类似于演员的排演过程。它利用特定领域的数据对大模子举行进一步训练,使其更擅长处置惩罚该领域的任務。例如,将大模子用于医学诊断,就须要使用医疗文本数据举行微调,使其能够理解医学术语并做出准确的诊断。
本日我们重点来先容一下微调框架的选择:
- 微调的重要性:解锁模子潜能
- 如何选择大模子微调框架
微调的重要性:解锁模子潜能
微调是将预训练模子适应特定鄙俚使命的过程。它类似于一个已经担当过良好教育的学生学习新技能,比如演奏乐器或学习一门外语。
预训练模子就像谁人已经担当过良好教育的学生,他们已经把握了大量的知识和能力,例如理解语言、识别图像等。但是,要想在特定的使命上表现出色,还须要针对性的训练。
举个例子,假设有一个预训练的语言模子,它能够理解文本并天生笔墨。假如我们想用这个模子来举行情绪分析,就须要对它举行微调。具体来说,我们须要提供大量的带标签数据,例如批评文本和它们的情绪标签(正面、负面或中性)。通过在这些数据上训练,模子就能学习到识别不怜悯绪的特征,从而提高情绪分析的准确率。
微调的好处在于:
- 节流时间和资源:与重新开始训练模子相比,微调只须要较少的训练数据和计算资源,能够明显缩短模子开发周期。
- 提拔性能: 微调可以帮助模子更好地适应特定使命,从而提高模子的性能和准确率。
因此,微调是将预训练模子应用于现实场景的重要手段,它能够有用地提高模子的性能,并降低模子开发成本。
如何选择大模子微调框架
LLaMA-Factory
支持多种先进的微调算法和模子,包罗但不限于:多种模子:LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
在应用领域有广泛的社区支持,从任何搜刮引擎都可以找到大把的入门和学习资料。
可以基于图形的WEBUI界面或通过下令行两种方式来举行大模子的微调,非常方便,我们所要关注的就是对参数举行不断探索和调整。如下图所示,是一个典范的操纵界面:
Unsloth:
UNSLOTH 这个易用微调框架让任何即使没有算法履历的人,在简单了解大模子底子之后,也能轻松微调主流大模子,开启你的 AI 应用之旅。
官方网站提供丰富示例: 你可以参考各种模子的使用案例,只需稍微调整参数即可完成微调过程。https://github.com/unslothai/unsloth,如下图所示:
同样支持绝大多数主流大模子:在 HUGGING FACE 上搜刮 UNSLOTH,即可找到对 Llama、mistral、国内大模子等主流大模子的全面支持,如下图所示:
也有大量的主流社区提供支持。
LLAMA-FACTORY vs. UNSLOTH: 微调速度的对比
近来,我分别使用了LLAMA-FACTORY和UNSLOTH对一个大型语言模子举行了微调。在微调过程中,UNSLOTH的微调速度给我留下了深刻的印象。本文将简要先容这两个框架,并重点对比它们在微调速度上的差异,以帮助大家更好地理解和选择符合的工具。
微调业务背景及数听说明:
为了提拔模子将当代汉语翻译为古文的能力,我使用了一份包含中国古代所有古文与当代文对照的数据集。经过数据预处置惩罚,最终的数据集包含约1140万条对照记录,示例如下:
- [ { "instruction": "请把现代汉语翻译成古文", "input": "世界及其所产生的一切现象,都是来源于物质。", "output": "天地与其所产焉,物也。" }, { "instruction": "请把现代汉语翻译成古文", "input": "以概念来称谓事物而不超过事物的实际范围,只是概念的外延。", "output": "物以物其所物而不过焉,实也。" } ]
复制代码 实测结果对比:
由于4090计算资源有限,针对两种不同的微调工具举行了现实测试。具体环境如下:
- 微调设置
- Llama - factory:
- unsloth:
- 数据量:约45万条(考虑其对GPU加速的支持)
- 微调步长:3000
从对比的结果来看,Unsloth 在数据量增编辑器22倍的环境下,现实耗时与猜测险些同等,耗时仅为一小时59分钟,且相较于Llama - factory的速度快了约2.5倍。这意味着,Unsloth 对GPU的加速效果明显,能大幅提拔微调速度。
总结
测试表明,UNSLOTH和LLAMA-FACTORY在社区支持、模子种类和易用性上相近,但UNSLOTH在微调速度上表现突出。尽管处置惩罚的数据量是LLAMA-FACTORY的20倍,UNSLOTH的速度仍快约2.5倍,极大优化了时间成本,尤其在大规模数据处置惩罚中的效率上风明显。
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