组织越来越渴望将大型语言模型 (LLM) 集成到其业务流程中，利用其广泛的功能，例如文本生成、问答和摘要。然而，这些生成式 AI 工具被广泛采用的一个重大障碍是它们不适用于特定领域或各个行业的独特工作流程。尽管LLM的通用语言能力令人印象深刻，但许多组织利益相关者认为，当前一代语言模型未能满足他们的专业要求。

幸运的是，微调为 LLM 中的特异性问题提供了关键解决方案。了解微调背后的原理及其潜在优势和影响对于每个组织的 AI 战略都至关重要。本指南深入探讨了微调的概念、流程机制、其优点和缺点、潜在用例以及微调 LLM 的不同方法。

了解微调：它是什么以及它如何工作？

微调是指训练预先训练好的基础 LLM 或基础模型，使其执行特定任务或在特定知识领域内运行。通过使用特定领域或任务的数据集（比最初训练的庞大语料库小得多且更加精心策划）对 LLM 进行微调，您可以显著提高其在特定用例中的表现。

LLM 的预训练涉及对大量非结构化数据（通常高达 TB 级）进行无监督学习，这些数据来自互联网上的各个地方。这通常被称为大网络数据，Common Crawl 数据集就是一个显著的例子。此过程的结果是一个基础模型，该模型具有对语言的详细理解，在 LLM 内部通过一系列广泛的参数表示。这些参数封装了语言模式和单词之间的关系，为整个 LLM 神经网络的不同层分配权重。参数及其权重的大小决定了响应给定输入提示的下一个标记输出的概率。

虽然预训练模型积累了大量的语言常识，但它缺乏特定任务所需的专业知识。此外，尽管预训练模型可以生成连贯且与上下文相关的响应，但这些响应往往更具文档风格，而不是 AI 助手所期望的对话式响应。微调可以弥补这些通用预训练模型与特定生成式 AI 应用程序的独特需求之间的差距。

通过对 LLM 进行微调，组织可以根据自己的具体需求定制这些强大的工具，从而克服采用这些工具的最大障碍之一。这种方法使企业能够利用 LLM 强大的通用语言功能，同时针对其特定领域进行定制，最终实现更有效、更高效的 AI 驱动流程。

大型语言模型的微调机制

对大型语言模型 (LLM) 进行微调需要采用预先训练的基础模型，并使用针对特定任务或领域定制的新标记数据集对其进行训练。与模型初始预训练期间使用的庞大数据集不同，微调数据集较小且由人工策划。当 LLM 首次输入这些专门的数据时，它会根据其预训练做出预测。然而，由于模型缺乏接触这些数据，许多预测都是错误的。然后，模型计算其预测与正确输出之间的差异，称为损失函数。

随后，LLM 采用梯度下降等优化算法来确定需要调整哪些参数以提高预测精度。优化算法会分析损失函数，以确定哪些参数导致了预测误差以及影响程度。造成误差的参数会进行较大幅度的调整，而造成误差较小的参数则会进行较小幅度的调整。通过对数据集进行几次迭代，LLM 会不断调整其参数，最终开发出一种神经网络配置，以最小化给定数据集的损失函数，从而更好地执行正在微调的特定任务或领域。

探索两种主要的微调类型

对 LLM 进行微调通常有两种主要方法：完全微调和迁移学习。每种方法都有其独特的方法和含义：

完全微调：这种综合方法涉及更新基础模型的所有参数并创建具有更改权重的新版本。虽然这种方法是将预训练的 LLM 适应新任务或领域的最彻底的方法，但它也是最耗费资源的方法。完全微调需要大量的 CPU 能力和内存来处理和存储所有调整后的参数、梯度变化、损失函数以及在此过程中更新的其他组件。

此外，完全微调会为每个训练任务或领域创建基础 LLM 的新迭代，每个版本的大小与原始版本一样大。因此，如果您计划为各种用例开发模型或生成微调 LLM 的多个迭代，您的存储需求可能会迅速增加。

迁移学习：迁移学习也称为重新利用，涉及训练基础模型以完成与最初训练任务不同的任务。由于 LLM 在预训练期间已经获得了大量语言知识，因此可以提取某些特征并调整以适应新的用例或领域。在这种方法中，大多数（如果不是全部）基础模型的神经网络层都被“冻结”，以限制其参数的调整范围。随后，剩余的层（在某些情况下是全新的层）将使用特定于领域或任务的数据进行微调。

由于需要调整的参数较少，迁移学习可以使用较小的微调数据集进行，并且所需的时间和计算资源也更少。对于预算、时间或标记数据不足的组织来说，迁移学习是一个有吸引力的选择。

通过了解微调的机制和方法，组织可以做出明智的决定，充分利用 LLM 来满足其需求。微调提供了一种途径，可以利用这些强大模型的一般功能，同时对其进行定制，使其在专门的环境中有效运行，从而克服了广泛采用这些模型的重大障碍。

微调大型语言模型的优势与挑战

在研究了微调的含义之后，了解微调大语言模型的好处以及它带来的潜在挑战至关重要。让我们探讨微调基础模型的优势和障碍。

微调的优势

• 性能增强：经过微调的 LLM 可以处理更广泛的任务，并且比单纯的预训练模型更适用于更多用例。通常，经过微调的模型可以更高效地执行其功能，提供更准确、更丰富的输出，从而更好地满足用户期望。

• 任务或领域特异性：针对特定领域或任务的独特语言模式、术语和上下文细微差别训练 LLM 可以使其更有效地实现预期目的。根据针对特定行业的数据集对基础模型进行微调可以显著提高其对这些领域内组织的价值。

• 定制：通过培训 LLM 以适应贵组织的语气和术语，您可以确保您的生成式 AI 应用程序提供客户习惯的相同体验。当您将生成式 AI 集成到您的业务流程中时，这种跨所有沟通形式和渠道的一致性可以维持甚至提高客户满意度。

• 更低的资源消耗：在某些情况下，经过微调的模型消耗的计算和存储资源远少于预先训练的 LLM。较小的模型运行成本较低，部署选项也更灵活。此外，根据具体用例，较小的经过微调的基础模型可以胜过较大的通用模型。

• 增强数据隐私和安全性：组织可能希望使用专有数据或客户数据训练模型，以生成更准确的输出。微调使公司能够更好地控制模型所接触的数据，确保 LLM 适应任务或领域，同时保持数据安全性和合规性。

微调的挑战

• 成本高昂：微调，尤其是完全微调，计算成本高昂，随着模型变大，需要大量的计算能力、内存和存储空间。自然，每增加一个微调模型，成本就会增加。

• 耗时：收集和清理数据、将数据输入模型以及评估输出的过程可能非常耗时，因此微调是一项漫长的工作。

• 数据采购困难：为预期用例或知识领域采购适当的数据可能成本高昂。数据不足或嘈杂可能会影响 LLM 的性能和可靠性，使适当的微调变得具有挑战性。确保数据充足且格式正确至关重要，但可能很困难。

• 灾难性遗忘：在针对特定任务进行微调时，基础模型可能会因参数改变而“忘记”之前获得的一般知识。这种现象称为灾难性遗忘，会损害模型在更广泛任务上的表现，以追求特异性。

微调大语言模型 (LLM) 的用例

1、增强语言翻译：让大语言模型接触鲜为人知的语言可以提高其熟练翻译文本的能力，为全球交流和合作打开大门。

2、专业知识库：当 LLM 使用特定主题的数据集进行微调时，它会积累深厚的领域知识，从而能够在医疗保健、金融和法律等专业领域提供专家级的帮助。

3、高级对话式人工智能：通过对行业相关数据的基础模型进行微调，开发人员可以设计出高效的聊天机器人和虚拟助手，提供明智的响应并让用户进行有意义的互动。

4、精确摘要：微调使 LLM 能够彻底分析复杂文档，并根据用户需求和兴趣生成简洁而全面的摘要。

5、情感分析和元数据提取：利用区域差异、表达和语言细微差别，经过精细调整的 LLM 擅长解读消息背后的情感、识别用户偏好和捕获隐藏的元数据，从而带来个性化的体验和有针对性的营销活动。

大语言模型 (LLM) 的微调技术

A.监督微调

监督式微调是指在特定数据集上训练大型语言模型 (LLM) 的一组策略，每个输入条目都有相应的标签或结果。这种方法旨在教会模型区分其自身生成的输出与提供的参考标签之间的差异，从而针对正在微调的不同用例或领域优化其性能。

各种形式的监督微调包括：

• 针对特定任务的微调：通过接触特定用例或知识领域，大语言模型 (LLM) 可以磨练他们的技能来满足独特的要求和细微差别，从而优化他们在单个任务中的表现。

• 多任务微调：同时对 LLM 进行多个相关任务的训练可提高整体能力，促进多种应用，并避免“灾难性遗忘”。

• 顺序微调：对连续任务进行迭代训练 LLM，逐步使其适应特定用例，确保在整个微调过程中持续改进。

• 少量样本微调：为模型提供一些相关示例以及提示，确保其能够正确适应新任务，并产生高质量的响应。

B.基于人类反馈的强化学习（RLHF）

利用人类专业知识塑造语言模型 RLHF 是一种强大的微调方法，它利用人类反馈来训练能够针对特定任务或领域微调语言模型的算法。通过利用人类评估者的专业知识，RLHF 可确保语言模型产生更准确的响应并开发出符合人类期望的精细功能，使其成为现实场景中的宝贵资产。

C.参数有效微调（PEFT）

参数高效微调 (PEFT)是一种用于微调大型语言模型 (LLM) 的技术，同时减少所需的计算资源和时间。这是通过冻结预训练模型的现有参数并添加要在微调期间调整的新参数来实现的。这大大减少了需要更改的参数数量，从而可以使用较小的数据集和传统硬件对模型进行微调。PEFT 还可以通过保留预训练模型的原始功能来帮助防止灾难性遗忘问题。

D.低秩自适应（LoRA）

低秩自适应 (LoRA)是 PEFT 的一种常用实现，它跟踪模型参数的变化，而不是直接更新它们。LoRA 使用低秩分解将表示参数修改方式的矩阵分解为两个较小的矩阵，这需要较少的 CPU 和内存来操作。

E.直接偏好优化（DPO）

直接偏好优化 (DPO)是一种比人工反馈强化学习 (RLHF) 更简单、资源占用更少的方法。DPO 通过实施奖励机制的参数化版本，激励预先训练的 LLM 参数生成标记为正的输出，并避开标记为负的输出。研究表明，DPO 的性能优于或与 RLHF 相当，同时消耗更少的计算资源，并且没有 RLHF 固有的复杂性。

结论

通过精细调整的语言模型为企业赋能 随着精细调整领域的不断发展，语言模型所能实现的界限也在不断被突破。组织正在发现精细调整的语言模型可以提供的巨大价值，为新用例、生成式人工智能的广泛采用和进一步创新铺平了道路。随着每一次进步，企业都可以获得强大的工具，这些工具可以改变其运营方式、提高效率并释放新的增长和成功机会。