【书生·浦语】大模型实战营——XTuner 大模型单卡低成本微调实战

Finetune 简介

? ? ? ? 大语言模型是在海量的文本内容上以无监督或半监督的进行训练的，这些海量的文本内容赋予了大语言模型各行各业的知识。但是如果想将大语言模型用到实际的生产或者科研中，往往会发现模型的回答不尽如人意。这种时候我们就需要微调（finetune），以使其在具体的场景或者领域中输出更好的回答。

? ? ? ? 常见的两种微调策略分别是增量预训练和指令跟随。??其中增量预训练是指给模型投喂一些新知识，这些新知识是目标领域有关的文本内容，让基底模型学习到一些新知识。而指令跟随是指让模型学会对话模板，根据人类指令进行对话。下图解释了增量微调和指令微调的区别：

指令跟随微调

? ? ? ? 开始之前，首先要对训练数据进行角色指定，通常会有三种角色：

• System: 给定一些上下文信息，比如“你是一个安全的AI助手”；
• User：实际用户，会提出一些问题，比如“世界第一高峰是？”；
• Assistant: 根据user的输入，结合System的上下文信息，做出回答，比如“珠穆朗玛峰”；

? ? ? ? 不同的开源模型使用的对话模板不尽相同，System、User、Assistant 会有不同模板。下图对比了LLama2 和 InternLM 使用的区别：

? ? ? ? 接下来要将构建好的数据输入模型，计算损失（答案部分）。

增量预训练微调

? ? ? ? 增量训练的数据不需要问题，只需要回答（没有问答形式存在）。? 依据之前的模板，只需要把System 和 User这两个角色留空，?数据放到Assistant角色中即可。

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LoRA & QLoRA

? ? ? ? LoRA通过在原本的Linear 层 新增一个分支，包含两个小Linear。新增的支路通常叫做 Adapter，这个参数量远小于原本的Linear，能大幅降低训练的显存消耗。

三种微调方式对比：

XTuner ——微调工具箱

快速上手

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? ? ? ? XTuner 支持了Flash Attention 和 DeepSpeed 功能。