為各類數(shù)據(jù)中心提供出...
組織越來越渴望將大型語言模型 (LLM) 集成到其業(yè)務流程中，利用其廣泛的功能，例如文本生成、問答和摘要。然而，這些生成式 AI 工具被廣泛采用的一個重大障礙是它們不適用于特定領域或各個行業(yè)的獨特工作流程。盡管LLM的通用語言能力令人印象深刻，但許多組織利益相關者認為，當前一代語言模型未能滿足他們的專業(yè)要求。
幸運的是，微調(diào)為 LLM 中的特異性問題提供了關鍵解決方案。了解微調(diào)背后的原理及其潛在優(yōu)勢和影響對于每個組織的 AI 戰(zhàn)略都至關重要。本指南深入探討了微調(diào)的概念、流程機制、其優(yōu)點和缺點、潛在用例以及微調(diào) LLM 的不同方法。
了解微調(diào)：它是什么以及它如何工作？
微調(diào)是指訓練預先訓練好的基礎 LLM 或基礎模型，使其執(zhí)行特定任務或在特定知識領域內(nèi)運行。通過使用特定領域或任務的數(shù)據(jù)集（比最初訓練的龐大語料庫小得多且更加精心策劃）對 LLM 進行微調(diào)，您可以顯著提高其在特定用例中的表現(xiàn)。
LLM 的預訓練涉及對大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（通常高達 TB 級）進行無監(jiān)督學習，這些數(shù)據(jù)來自互聯(lián)網(wǎng)上的各個地方。這通常被稱為大網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，Common Crawl 數(shù)據(jù)集就是一個顯著的例子。此過程的結(jié)果是一個基礎模型，該模型具有對語言的詳細理解，在 LLM 內(nèi)部通過一系列廣泛的參數(shù)表示。這些參數(shù)封裝了語言模式和單詞之間的關系，為整個 LLM 神經(jīng)網(wǎng)絡的不同層分配權(quán)重。參數(shù)及其權(quán)重的大小決定了響應給定輸入提示的下一個標記輸出的概率。
雖然預訓練模型積累了大量的語言常識，但它缺乏特定任務所需的專業(yè)知識。此外，盡管預訓練模型可以生成連貫且與上下文相關的響應，但這些響應往往更具文檔風格，而不是 AI 助手所期望的對話式響應。微調(diào)可以彌補這些通用預訓練模型與特定生成式 AI 應用程序的獨特需求之間的差距。
通過對 LLM 進行微調(diào)，組織可以根據(jù)自己的具體需求定制這些強大的工具，從而克服采用這些工具的最大障礙之一。這種方法使企業(yè)能夠利用 LLM 強大的通用語言功能，同時針對其特定領域進行定制，最終實現(xiàn)更有效、更高效的 AI 驅(qū)動流程。
大型語言模型的微調(diào)機制
對大型語言模型 (LLM) 進行微調(diào)需要采用預先訓練的基礎模型，并使用針對特定任務或領域定制的新標記數(shù)據(jù)集對其進行訓練。與模型初始預訓練期間使用的龐大數(shù)據(jù)集不同，微調(diào)數(shù)據(jù)集較小且由人工策劃。當 LLM 首次輸入這些專門的數(shù)據(jù)時，它會根據(jù)其預訓練做出預測。然而，由于模型缺乏接觸這些數(shù)據(jù)，許多預測都是錯誤的。然后，模型計算其預測與正確輸出之間的差異，稱為損失函數(shù)。
隨后，LLM 采用梯度下降等優(yōu)化算法來確定需要調(diào)整哪些參數(shù)以提高預測精度。優(yōu)化算法會分析損失函數(shù)，以確定哪些參數(shù)導致了預測誤差以及影響程度。造成誤差的參數(shù)會進行較大幅度的調(diào)整，而造成誤差較小的參數(shù)則會進行較小幅度的調(diào)整。通過對數(shù)據(jù)集進行幾次迭代，LLM 會不斷調(diào)整其參數(shù)，最終開發(fā)出一種神經(jīng)網(wǎng)絡配置，以最小化給定數(shù)據(jù)集的損失函數(shù)，從而更好地執(zhí)行正在微調(diào)的特定任務或領域。
探索兩種主要的微調(diào)類型
對 LLM 進行微調(diào)通常有兩種主要方法：完全微調(diào)和遷移學習。每種方法都有其獨特的方法和含義：
完全微調(diào)：這種綜合方法涉及更新基礎模型的所有參數(shù)并創(chuàng)建具有更改權(quán)重的新版本。雖然這種方法是將預訓練的 LLM 適應新任務或領域的最徹底的方法，但它也是最耗費資源的方法。完全微調(diào)需要大量的 CPU 能力和內(nèi)存來處理和存儲所有調(diào)整后的參數(shù)、梯度變化、損失函數(shù)以及在此過程中更新的其他組件。
此外，完全微調(diào)會為每個訓練任務或領域創(chuàng)建基礎 LLM 的新迭代，每個版本的大小與原始版本一樣大。因此，如果您計劃為各種用例開發(fā)模型或生成微調(diào) LLM 的多個迭代，您的存儲需求可能會迅速增加。
遷移學習：遷移學習也稱為重新利用，涉及訓練基礎模型以完成與最初訓練任務不同的任務。由于 LLM 在預訓練期間已經(jīng)獲得了大量語言知識，因此可以提取某些特征并調(diào)整以適應新的用例或領域。在這種方法中，大多數(shù)（如果不是全部）基礎模型的神經(jīng)網(wǎng)絡層都被“凍結(jié)”，以限制其參數(shù)的調(diào)整范圍。隨后，剩余的層（在某些情況下是全新的層）將使用特定于領域或任務的數(shù)據(jù)進行微調(diào)。
由于需要調(diào)整的參數(shù)較少，遷移學習可以使用較小的微調(diào)數(shù)據(jù)集進行，并且所需的時間和計算資源也更少。對于預算、時間或標記數(shù)據(jù)不足的組織來說，遷移學習是一個有吸引力的選擇。
通過了解微調(diào)的機制和方法，組織可以做出明智的決定，充分利用 LLM 來滿足其需求。微調(diào)提供了一種途徑，可以利用這些強大模型的一般功能，同時對其進行定制，使其在專門的環(huán)境中有效運行，從而克服了廣泛采用這些模型的重大障礙。
微調(diào)大型語言模型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)
在研究了微調(diào)的含義之后，了解微調(diào)大語言模型的好處以及它帶來的潛在挑戰(zhàn)至關重要。讓我們探討微調(diào)基礎模型的優(yōu)勢和障礙。
微調(diào)的優(yōu)勢
性能增強：經(jīng)過微調(diào)的 LLM 可以處理更廣泛的任務，并且比單純的預訓練模型更適用于更多用例。通常，經(jīng)過微調(diào)的模型可以更高效地執(zhí)行其功能，提供更準確、更豐富的輸出，從而更好地滿足用戶期望。
任務或領域特異性：針對特定領域或任務的獨特語言模式、術語和上下文細微差別訓練 LLM 可以使其更有效地實現(xiàn)預期目的。根據(jù)針對特定行業(yè)的數(shù)據(jù)集對基礎模型進行微調(diào)可以顯著提高其對這些領域內(nèi)組織的價值。
定制：通過培訓 LLM 以適應貴組織的語氣和術語，您可以確保您的生成式 AI 應用程序提供客戶習慣的相同體驗。當您將生成式 AI 集成到您的業(yè)務流程中時，這種跨所有溝通形式和渠道的一致性可以維持甚至提高客戶滿意度。
更低的資源消耗：在某些情況下，經(jīng)過微調(diào)的模型消耗的計算和存儲資源遠少于預先訓練的 LLM。較小的模型運行成本較低，部署選項也更靈活。此外，根據(jù)具體用例，較小的經(jīng)過微調(diào)的基礎模型可以勝過較大的通用模型。
增強數(shù)據(jù)隱私和安全性：組織可能希望使用專有數(shù)據(jù)或客戶數(shù)據(jù)訓練模型，以生成更準確的輸出。微調(diào)使公司能夠更好地控制模型所接觸的數(shù)據(jù)，確保 LLM 適應任務或領域，同時保持數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性。
微調(diào)的挑戰(zhàn)
成本高昂：微調(diào)，尤其是完全微調(diào)，計算成本高昂，隨著模型變大，需要大量的計算能力、內(nèi)存和存儲空間。自然，每增加一個微調(diào)模型，成本就會增加。
耗時：收集和清理數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)輸入模型以及評估輸出的過程可能非常耗時，因此微調(diào)是一項漫長的工作。
數(shù)據(jù)采購困難：為預期用例或知識領域采購適當?shù)臄?shù)據(jù)可能成本高昂。數(shù)據(jù)不足或嘈雜可能會影響 LLM 的性能和可靠性，使適當?shù)奈⒄{(diào)變得具有挑戰(zhàn)性。確保數(shù)據(jù)充足且格式正確至關重要，但可能很困難。
災難性遺忘：在針對特定任務進行微調(diào)時，基礎模型可能會因參數(shù)改變而“忘記”之前獲得的一般知識。這種現(xiàn)象稱為災難性遺忘，會損害模型在更廣泛任務上的表現(xiàn)，以追求特異性。
微調(diào)大語言模型 (LLM) 的用例
1、增強語言翻譯：讓大語言模型接觸鮮為人知的語言可以提高其熟練翻譯文本的能力，為全球交流和合作打開大門。
2、專業(yè)知識庫：當 LLM 使用特定主題的數(shù)據(jù)集進行微調(diào)時，它會積累深厚的領域知識，從而能夠在醫(yī)療保健、金融和法律等專業(yè)領域提供專家級的幫助。
3、高級對話式人工智能：通過對行業(yè)相關數(shù)據(jù)的基礎模型進行微調(diào)，開發(fā)人員可以設計出高效的聊天機器人和虛擬助手，提供明智的響應并讓用戶進行有意義的互動。
4、精確摘要：微調(diào)使 LLM 能夠徹底分析復雜文檔，并根據(jù)用戶需求和興趣生成簡潔而全面的摘要。
5、情感分析和元數(shù)據(jù)提取：利用區(qū)域差異、表達和語言細微差別，經(jīng)過精細調(diào)整的 LLM 擅長解讀消息背后的情感、識別用戶偏好和捕獲隱藏的元數(shù)據(jù)，從而帶來個性化的體驗和有針對性的營銷活動。
大語言模型 (LLM) 的微調(diào)技術
A.監(jiān)督微調(diào)
監(jiān)督式微調(diào)是指在特定數(shù)據(jù)集上訓練大型語言模型 (LLM) 的一組策略，每個輸入條目都有相應的標簽或結(jié)果。這種方法旨在教會模型區(qū)分其自身生成的輸出與提供的參考標簽之間的差異，從而針對正在微調(diào)的不同用例或領域優(yōu)化其性能。
各種形式的監(jiān)督微調(diào)包括：
針對特定任務的微調(diào)：通過接觸特定用例或知識領域，大語言模型 (LLM) 可以磨練他們的技能來滿足獨特的要求和細微差別，從而優(yōu)化他們在單個任務中的表現(xiàn)。
多任務微調(diào)：同時對 LLM 進行多個相關任務的訓練可提高整體能力，促進多種應用，并避免“災難性遺忘”。
順序微調(diào)：對連續(xù)任務進行迭代訓練 LLM，逐步使其適應特定用例，確保在整個微調(diào)過程中持續(xù)改進。
少量樣本微調(diào)：為模型提供一些相關示例以及提示，確保其能夠正確適應新任務，并產(chǎn)生高質(zhì)量的響應。
B.基于人類反饋的強化學習（RLHF）
利用人類專業(yè)知識塑造語言模型 RLHF 是一種強大的微調(diào)方法，它利用人類反饋來訓練能夠針對特定任務或領域微調(diào)語言模型的算法。通過利用人類評估者的專業(yè)知識，RLHF 可確保語言模型產(chǎn)生更準確的響應并開發(fā)出符合人類期望的精細功能，使其成為現(xiàn)實場景中的寶貴資產(chǎn)。
C.參數(shù)有效微調(diào)（PEFT）
參數(shù)高效微調(diào) (PEFT)是一種用于微調(diào)大型語言模型 (LLM) 的技術，同時減少所需的計算資源和時間。這是通過凍結(jié)預訓練模型的現(xiàn)有參數(shù)并添加要在微調(diào)期間調(diào)整的新參數(shù)來實現(xiàn)的。這大大減少了需要更改的參數(shù)數(shù)量，從而可以使用較小的數(shù)據(jù)集和傳統(tǒng)硬件對模型進行微調(diào)。PEFT 還可以通過保留預訓練模型的原始功能來幫助防止災難性遺忘問題。
D.低秩自適應（LoRA）
低秩自適應 (LoRA)是 PEFT 的一種常用實現(xiàn)，它跟蹤模型參數(shù)的變化，而不是直接更新它們。LoRA 使用低秩分解將表示參數(shù)修改方式的矩陣分解為兩個較小的矩陣，這需要較少的 CPU 和內(nèi)存來操作。
E.直接偏好優(yōu)化（DPO）
直接偏好優(yōu)化 (DPO)是一種比人工反饋強化學習 (RLHF) 更簡單、資源占用更少的方法。DPO 通過實施獎勵機制的參數(shù)化版本，激勵預先訓練的 LLM 參數(shù)生成標記為正的輸出，并避開標記為負的輸出。研究表明，DPO 的性能優(yōu)于或與 RLHF 相當，同時消耗更少的計算資源，并且沒有 RLHF 固有的復雜性。
結(jié)論
通過精細調(diào)整的語言模型為企業(yè)賦能 隨著精細調(diào)整領域的不斷發(fā)展，語言模型所能實現(xiàn)的界限也在不斷被突破。組織正在發(fā)現(xiàn)精細調(diào)整的語言模型可以提供的巨大價值，為新用例、生成式人工智能的廣泛采用和進一步創(chuàng)新鋪平了道路。隨著每一次進步，企業(yè)都可以獲得強大的工具，這些工具可以改變其運營方式、提高效率并釋放新的增長和成功機會。
