什么是大模型微调？微调的分类、方法、和步骤
大模型微调是一种基于预训练模型的进一步训练方法，旨在使其适应特定任务或领域。其核心在于利用现有数据集优化模型，提升模型的适应性和性能。微调方法主要分为全微调和部分微调，全微调更新所有模型参数，适用于任务与预训练模型差异较大的情况；部分微调仅更新顶层或少数层参数，适用于任务与预训练模型相似性较高或资源有限的情况。此外，微调还可分为监督微调和无监督微调，前者利用有标签数据优化模型性能，后者通过学习数据内在结构改进模型表示能力。微调的主要步骤包括准备数据集、选择预训练模型、设定微调策略、调整超参数、初始化模型参数、训练模型、评估调优、测试性能及部署应用。这些步骤帮助模型在实际应用中更好地完成特定任务。
2023年，大模型问题成为2023年的热门议题。各行业纷纷探索大模型在落地应用中的潜力。包括微软、OpenAI、百度等在内的多家科技巨头已经在构建和不断优化大模型，探索其多样化应用场景。然而，对于大多数企业而言，开发和维护基础模型需要巨大的资源投入和较高的运营成本。这些公司已经在构建和不断优化大模型，探索其多样化应用场景。
实际上，即使无法自行构建基础模型，也不应否定大模型在企业中的应用价值：随着大量开源基础模型的涌现，企业可以通过微调技术实现开发出专属于不同行业和特定需求的大模型，并将其应用于实际业务中。
本文即将讨论大模型微调的定义，重要性，常见方法，流程等。
什么是大模型微调？
微调大模型（Fine-tuning）是一种基于已经经过大规模预训练的大型语言模型的训练方法，通过使用特定任务或领域的训练数据集进行微调训练，以使其更适合特定任务或领域的需求。
其根本原因在于，机器学习模型只能反映其训练数据集中的逻辑和认知。而对于其未曾获得的数据样本，模型无法有效识别或理解。就大模型而言，它们在面对特定场景的问题时也存在不足。
例如，一个通用大模型包含了许多语言信息，并能进行自然的交流。若要医疗领域内的应用能有效回答患者的疑问，就需要为通用大模型补充大量数据，使其能够学习和理解。例如，布洛芬类药物是否可以与感冒药同时服用？为了验证模型是否能正确回答，我们需要对基础模型进行微调。
为什么大模型需要微调？
预训练模型体系（Pre-trained Model Framework），或者说基础模型体系（Foundation Model Framework），已经具备了广泛的应用能力，能够解答问题、生成总结和代码等内容。然而，单一模型无法应对所有问题，尤其是涉及专业领域的问题，如行业内的专业问答，以及与特定组织自身信息相关的任务，这些问题超出通用大模型的覆盖范围。在面对这些问题时，就需要使用特定的数据集支持，对合适的基础模型进行微调过程，以完成特定的任务、回答特定的问题等。微调成为解决这些问题的关键手段。
大模型微调的两个主要方法
我们已对微调的定义及其重要性进行了探讨。在下文，我们将介绍两种主要的微调方法。微调根据其对预训练模型整体调整的程度，主要可分为全微调和重用两类：
全微调（Full Fine-tuning）是一种方法，旨在对预训练模型进行全面的微调，涉及所有模型参数。在这种方法中，预训练模型的所有层和参数将被重新训练和调整，以更好地满足任务目标的需求。这种微调方法特别适用于任务与预训练模型之间存在显著差异的情况，或者任务对模型的高度灵活性和自适应能力有较高要求的情况。Full Fine-tuning需要投入较大的计算资源和时间，尽管如此，但能够带来显著的性能提升。
2. 部分微调（Repurposing）
决定采用Full Fine-tuning还是Repurposing应基于任务特性和可用资源的考量。当任务与预训练模型差异显著，或要求模型具备高度自适应能力时，Full Fine-tuning可能更适合。若任务与预训练模型相似性较高，或资源有限，Repurposing可能更合适。在实际应用中，根据任务需求和实验结果，可以选择合适的微调方法以达到最佳性能。
大模型微调的两个主要类型
具体而言，大模型微调训练基于所使用的数据集类型，可以分为监督微调和无监督微调两种。
监督微调（Supervised Fine-tuning）是一种在微调过程中使用标注数据集的技术。这些标注则指示模型在微调过程中的预期输出。在监督微调中，通常会采用具有标签的任务特定数据集，如分类任务的数据集，其中每个样本都与特定标签相关联。通过这些标签，可以引导模型更有效地适应特定任务。
无监督微调（Unsupervised Fine-tuning）
监督微调主要在具有标签的任务数据集上进行，因此可以直接提升模型性能。无监督微调则侧重于利用无标签数据进行特征学习和表示学习，以提取更有用的特征表示并优化模型的泛化能力。这两种方法既可以单独应用，也可以结合使用，具体取决于任务需求和可用数据的特性和数量。
大模型微调的主要步骤
如前所述，大模型微调存在多种方法，每种方法对应着独特的微调流程、方式、准备工作和周期。然而，大多数大模型微调过程通常包含以下关键步骤，并需做好相应的准备工作。
数据准备阶段：系统性规划与执行数据准备阶段。该阶段的主要任务是收集与整理与目标任务相关的训练数据集。在数据收集过程中，需确保数据质量和标注准确性，并进行必要的数据清洗和预处理工作，以确保数据的可靠性和完整性。
模型选择阶段：基于目标任务性质和数据特征，系统性选择适合的预训练模型。该阶段需根据具体任务需求和数据特征，综合考虑模型架构特点，选择最优的预训练模型作为基础开展后续工作。
微调策略配置：根据任务目标与资源限制，系统性配置微调策略。在微调策略配置过程中，需决定采用全微调还是部分微调策略，明确微调的层级和范围，以确保模型调整的科学性和有效性。
超参数配置：设定微调过程中的关键参数。在微调过程中，需设定包括学习率、批量大小、训练轮数等关键超参数，并根据实际训练情况动态调整，以实现最优的模型收敛效果。
参数初始化设置：根据预训练模型权重，系统性规划模型参数初始化策略。在参数初始化过程中，全微调情况下，模型所有参数均采用随机初始化策略；而部分微调情况下，仅需初始化顶层或少数关键层参数，其余层参数保持预训练模型权重不变。
这些步骤包含了一个通用的大模型微调流程，但具体操作步骤和细节要求会因任务和需求的不同而有所调整。根据具体情况，建议进行适当的调整和优化以提升效率。