【优质书籍推荐】大模型微调的技巧和方法

发布时间:2024年01月05日

??大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

??今天给大家带来的文章是大模型微调的技巧和方法,希望能对同学们有所帮助。

1. 定义

??对于大语言模型而言,全量微调的代价是比较高的,需要数百GB的显存来训练具有几B参数的模型。为了解决资源不足的问题,大佬们提出了一种新的方法:低秩适应(Low-Rank Adaptation)。与微调OPT-175B相比,LoRA可以将可训练参数数量减少一万倍,并且GPU显存降低3倍以上。详细内容可参考论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》和HuggingFace PEFT博客文章《Parameter-Efficient Fine-Tuning of Billion-Scale Models on Low-Resource Hardware》。

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??LoRA是一种常用的高效微调的训练方法(PEFT),旨在加快大型语言模型的训练过程,同时减少显存的使用。通过引入更新矩阵对现有权重进行操作,LoRA专注于训练新添加的权重。LoRA方法具有以下的几大优点:

  • 保留预训练权重:LoRA保持先前训练权重的冻结状态,最小化了灾难性遗忘的风险。这确保了模型在适应新数据时保留其现有知识。
  • 已训练权重的可移植性:与原始模型相比,LoRA中使用的秩分解矩阵参数明显较少。这个特点使得经过训练的LoRA权重可以轻松地转移到其他环境中,使它们非常易于移植。
  • 与注意力层集成:通常将LoRA矩阵合并到原始模型的注意力层中。此外,自适应缩放参数允许控制模型对新培训数据调整程度。
  • 显存效率:LoRA改进后具有更高效利用显存资源能力,在不到本机微调所需计算量3倍情况下运行微调任务成为可能。

??对于普通用户来说,依然很难满足1/3的显存需求。幸运的是,大佬们又发明了一种新的LoRA训练方法:量化低秩适应(QLoRA)。它利用bitsandbytes库对语言模型进行即时和近无损量化,并将其应用于LoRA训练过程中。这导致显存需求急剧下降,可以在2个3090卡上微调70B的模型。相比之下,要微调同等规模的模型通常需要超过16个A100-80GB GPU,对应的成本将非常巨大。详细内容可参考论文QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

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2. LoRA微调参数

??首先最关键的参数为:低秩矩阵对应的秩(rank)。为了减少显存,对权重矩阵应用了低秩分解。在LoRA论文中,建议rank设置不小于8(r = 8)。请记住,较高的rank会导致更好的结果,但需要更多的显存。数据集的数量和复杂度越高,所需的rank就越高。

??除此之外,另外需要设置的参数即为LoRA微调对应的网络层。最基本的训练对象是查询向量(例如q_proj)和值向量(例如v_proj)投影矩阵。不同模型对应的网络层如下所示:

ModelModel sizeDefault module
Baichuan7B/13BW_packbaichuan
Baichuan227B/13BW_packbaichuan2
BLOOM560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176Bquery_key_value
BLOOMZ560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176Bquery_key_value
ChatGLM36Bquery_key_value
Falcon7B/40B/180Bquery_key_value
InternLM7B/20Bq_proj,v_proj
LLaMA7B/13B/33B/65Bq_proj,v_proj
LLaMA-27B/13B/70Bq_proj,v_proj
Mistral7Bq_proj,v_proj
Mixtral8x7Bq_proj,v_proj
Phi1.5/21.3B/2.7BWqkv-Q
Qwen1.8B/7B/14B/72Bc_attn
XVERSE7B/13B/65Bq_proj,v_proj
Yi6B/34Bq_proj,v_proj

3. 书籍推荐

??大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。《实战AI大模型》系统介绍了大模型的理论和实践方法,非常值得深入学习。

3.1 《实战AI大模型》

??本书涉及内容包含基本概念和实践技巧,全方位解读AI大模型填补人工智能领域(特别是AI大模型)) 理论与实践之间鸿沟的实用手册。

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??本书涉及模型众多,具体包括Transformer、BERT、ALBERT、InstructGPT、GPT系列、ChatGPT、GPT 4和PaLM视觉模型等经典和最新的大模型。
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