大模型开发宝典：Python大模型应用开发-核心技术与项目开发
我们知道，以ChatGPT为代表的大语言模型的训练过程包含两个阶段：预训练和微调。预训练为模型提供了广泛的语言理解能力，而微调则使其在特定任务中具备更高的准确性和有效性。
在预训练阶段，大语言模型使用大规模的无监督数据集进行训练。这些数据主要来源于互联网，如维基百科、新闻媒体、论坛帖子等。预训练的目的是让模型学会预测下一个词语出现的频率，通过这种任务学习语言的统计规律和语义信息。
在微调阶段，大语言模型进行有监督的训练，使用的数据集包含输入和对于的目标输出，通常由人工标注。微调的目标是让模型在特定任务上表现的更好，通过有监督学习的方式进一步调整模型参数，使其在特定任务上能够更准确和更有效的执行任务。
大语言模型（LLM）经过大量数据的预训练，具备了强大的语言理解和生成能力。然而，在实际应用中，直接使用预训练模型往往不能完全满足特定领域的需求。为了让模型在特定任务中表现得更好，我们需要进行微调。微调是通过输入额外的任务特定数据，进一步训练预训练模型，使其能够适应特定领域的要求和挑战，从而提升模型在实际应用中的效果和精确度。这一过程确保了大模型不仅具有广泛的语言能力，还能在特定场景中发挥出色的性能。大语言模型进行微调的主要因素有以下几个。
（1）提高大模型在特定任务上的表现。
预训练模型通过大规模知识学习获得了强大的能力，但并不总能在所有任务中表现出色。微调可以使大模型在特定任务的数据集上进行专门的学习，从而提升其对该任务的理解和处理能力，使其在特定应用场景中发挥更佳的效果。例如，预训练模型在完形填空任务中表现出色，但是文本分类和情感分析任务中还需要进行微调学习。
（2）增强大模型的实用性和可靠性。
通用的大语言模型常常存在输出不稳定的情况，而生产环境又要求大语言具备高可靠性，以确保输出的结果准确无误。通过微调，让模型学习到领域知识，减少不正确的回答。例如，电商平台的数字主播，通过微调学习可以更加准确的理解并回答用户关于品牌和产品特性的问题。
（3）学习最新的数据和知识
由于训练预训练模型是离线和长周期的，训练模型时的数据在当前看来已经过时。这时就可以用最新的数据进行微调，使模型保持更新，学习最新的信息和趋势。例如，使用最新实时数据微调后的大语言模型，更能把握热点事件和舆论趋势。
（4）满足特定的法律和伦理要求
在一些应用场景中，模型需要符合特定的法律和伦理要求。通过微调，可以对模型进行调整，使其输出更加合理和符合要求。
在提示词工程中，为了更有效地利用模型并获得更好的结果，我们会在提示词中添加几个示例，使模型通过“少样本提示”来提升性能。
少样本提示不需要重新训练模型，是一种灵活、快速适应新任务的方法，但其在性能、精度、持久性、一致性、特定领域知识以及资源利用方面存在局限性。微调通过深度适应特定任务和领域需求，能够显著提升模型性能，确保结果一致性和稳定性，并优化模型的计算效率。
因此，在需要高性能、稳定性和专业知识的应用场景中，微调仍然是不可替代的重要方法。两者结合使用，可以在不同场景下充分发挥大型语言模型的潜力，提供更好的解决方案。下面是少样本提示和微调从不同维度的一个总结对比，如下表9-1所示。
| 比较项 | 少样本提示（Few-shot Prompting） | 微调（Fine-tuning） |
| 数据需求 | 少量示例 | 大量数据 |
| 实施时间 | 短（仅设计提示） | 长（需要训练） |
| 性能表现 | 依赖任务和提示设计质量 | 高（特定任务上表现出色） |
| 适应性 | 能够快速适应 | 特定领域 |
| 持久性 | 低（每次都需要输入） | 高（一次训练长期有效） |
| 计算资源消耗 | 低（仅推理阶段需要计算资源） | 高（训练需要大量计算资源） |
可以看出，微调和少样本提示各有优缺点，适用于不同的场景。微调在有充足数据和资源的情况下，能够显著提升特定任务的性能，适合长时间应用。而少样本提示则在数据和资源有限、需要快速适应新任务时表现出色，是一种灵活、高效的方法。根据具体需求选择合适的方法，能够更好地利用大型语言模型的潜力。
微调的步骤概括起来就是数据准备、训练、评估和迭代。在对模型进行评估后，还需要再次准备数据以改进模型，这是一个非常需要反复迭代的改进模型的过程。如下图9-1所示。
（1）数据准备
数据准备就是为预训练模型的训练工作准备需要的高质量数据集，包括以下内容。
l数据收集：根据特定领域的任务收集高质量的数据。
l数据清洗：针对不同数据做转换、清洗和去噪声等操作。
l数据格式化：将数据切分为训练集、测试集和验证集，并保存为合适的格式，如JSONL格式。
（2）模型训练
使用第一步准备好的数据集进行模型训练，包括以下内容。
l选择模型：选择预训练的模型作为基础模型，用来进行微调。
l设置参数：设置训练参数，如批处理大小、学习率和迭代轮数等。
l启动训练：启动微调任务，并监控训练过程。
（3）模型评估
使用验证集对微调的模型进行评估，包括以下内容。
l模型评估：使用测试集或者验证集对模型进行评估，并分析存在的错误，判断是否是否需要新一轮的微调。
（4）迭代优化
根据评估结果调整训练数据和参数，不断训练和评估模型，将模型迭代优化以达到对应的目标，包括以下内容。
l数据更新：根据模型评估结果，收集更多数据或提高现有数据质量等。
l参数更新：根据模型评估结果，合理调整模型训练参数。
l重复训练和评估：不断进行训练和评估，持续改进模型性能。
总之，微调是一个需要反复迭代的过程，涉及数据准备、训练和评估。训练和评估步骤在不同类型的微调中基本相同，但数据的选择和处理方式直接影响微调的效果和模型性能。
