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网站建设需求流程图,郑州网站托管,手机开发安卓app,江西赣州网站建设本文系统介绍大模型微调技术#xff0c;涵盖微调基本概念、全量与高效微调的区别、LoRA和QLoRA等主流方法原理与优势#xff0c;以及微调在对话风格、知识灌注、推理能力和Agent能力提升等应用场景。同时对比微调与强化学习、模型蒸馏的差异#xff0c;推荐unsloth、LLama-F…本文系统介绍大模型微调技术涵盖微调基本概念、全量与高效微调的区别、LoRA和QLoRA等主流方法原理与优势以及微调在对话风格、知识灌注、推理能力和Agent能力提升等应用场景。同时对比微调与强化学习、模型蒸馏的差异推荐unsloth、LLama-Factory和ms-SWIFT等工具并提供硬件环境搭建指南。1. 微调基础概念介绍1.1 微调基本概念所谓大模型微调指的在已有的大规模预训练模型基础上通过对标注数据进行训练进一步优化 模型的表现以适应特定任务或场景的需求。不同于RAG或者Agent技术通过搭建工作流来优化模型表现微调是通过修改模型参数来优化模型能力是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。1.2 全量微调与高效微调而从方法的大类上来划分微调又可以划分为全量微调带入全部数据进行微调和高效微调只 带入部分数据进行微调。毫无疑问全量微调是一种算力消耗更大、但对模型的能力改造更为彻底的方 法而高效微调则更类似一种“ 四两拨千斤”的方法通过修改模型部分参数来调整模型整体能力。1.3 全量指令微调全量微调的一个最核心的应用场景就是全量指令微调在当代大模型的训练流程中首先需要进行模型预训练在这个过程中我们需要输入大量不带标签的文本段落让模型学习到语言的基本结构、语法规则、上下文信息等。经过预训练的模型就拥有了“成语接龙的能力”如下所示但目前在很多场景下我们需要大模型进行对话chat而非补全completion因此我们需要围绕 经过预训练的模型进行进一步的全量指令微调通过输入海量的对话文本一问一答构成的文本同时 也是有监督的文本让模型学会对话的能力例如现在绝大多数开源模型在开源的时候都会公布两个版本的模型其一是Base模型该模型只经过了预 训练没有经过指令微调其二则是Chat模型或者就是不带尾缀的模型则是在预训练模型基础上 进一步进行全量指令微调之后的对话模型注1——全量指令微调是全量微调的一种注2——大模型训练公开课详见【全网独家】手动复现DeepSeekv3| https://www.bilibili.com/video/BV1KtwueYE54/1.4 高效微调与LoRA、 QLoRA尽管全量微调可以对模型的能力进行深度改造但要带入模型全部参数进行训练需要消耗大量的算力且有一定的技术门槛。相比之下在绝大多数场景中如果我们只想提升模型某个具体领域的能 力那高效微调会更加合适。尽管在2020年前后深度学习领域诞生了很多高效微调的方法但现在适 用于大模型的最主流的高效微调方法只有一种——LoRA。LoRA Low-Rank Adaptation微调是一种参数高效的微调方法旨在通过引入低秩矩阵来减少微 调时需要调整的参数数量从而显著降低显存和计算资源的消耗。具体来说LoRA 微调并不直接调整原 始模型的所有参数而是通过在某些层中插入低秩的适配器Adapter层来进行训练。LoRA的原理 在标准微调中我们会修改模型的所有权重而在 LoRA 中只有某些低秩矩阵适配器被训练 和调整。这意味着原始模型的参数保持不变只是通过少量的新参数来调整模型的输出。 低秩矩阵的引入可以在显存和计算能力有限的情况下依然有效地对大型预训练模型进行微调从 而让 LoRA 成为显存较小的设备上的理想选择。LoRA的优势显存优化只需要调整少量的参数适配器显著减少了显存需求适合显存有限的GPU。计算效率微调过程中的计算负担也更轻因为减少了需要调整的参数量。灵活性可以与现有的预训练模型轻松结合使用适用于多种任务如文本生成、分类、问答等。而QLoRAQuantizedLow-RankAdaptation则是 LoRA 的一个扩展版本它结合了 LoRA 的 低秩适配器和量化技术。 QLoRA 进一步优化了计算效率和存储需求特别是在极端显存受限的环境下。与 LoRA 不同的是QLoRA会将插入的低秩适配器层的部分权重进行量化通常是量化为INT4或INT8在保持性能的同时显著降低模型的存储和计算需求。• 核心思想 在 LoRA 的基础上加入量化技术减少权重表示的位数从而降低显存和计算需求。 QLoRA 结合了低秩适配器和量化的优点能够在显存有限的设备上进行更高效的微调。• 量化 通过将模型权重量化为低精度如 INT4减少内存占用并提高推理和训练速度。• 优势 在显存非常有限的情况下仍能进行微调。 可以处理更大规模的模型。 适合用于边缘设备和需要低延迟推理的场景。LoRA与QLoRA****二者对比如下微调原理参考【入门】大语言模型常用微调框架介绍|https://www.bilibili.com/video/BV1Yc411g78a/2. 高效微调的应用场景在实际大模型应用场景中高效微调主要用于以下四个方面• 对话风格微调高效微调可以用于根据特定需求调整模型的对话风格。例如针对客服系统、虚拟助理等场景。模型可以通过微调来适应不同的语气、礼貌程度或回答方式从而在与用户互动时 提供更符合要求的对话体验。通过微调少量的参数例如对话生成的策略、情感表达等可以使 模型表现出更具针对性和个性化的风格。• 知识灌注知识灌注是指将外部知识或领域特定的信息快速集成到已有的预训练模型中。通过高效微调模型可以更好地学习新领域的专有知识而无需重新从头开始训练。例如对于法律、医疗 等专业领域可以使用少量的标注数据对预训练模型进行微调帮助模型理解特定行业的术语、规 则和知识进而提升专业领域的问答能力。• 推理能力提升高效微调还可以用于提升大模型的推理能力尤其是在处理更复杂推理任务时。通过微调模型能够更加高效地理解长文本、推理隐含信息或者从数据中提取逻辑关系进而在多 轮推理任务中提供更准确的答案。这种微调方式可以帮助模型在解答复杂问题时提高推理准确性 并减少错误。• Agent能力Functioncalling能力提升在多任务协作或功能调用场景中高效微调能够显著 提升模型Agent能力使得模型能够有效地与其他系统进行交互、调用外部API或执行特定任务。通过针对性微调模型可以学会更精准的功能调用策略、参数解析和操作指令从而在自动化服 务、智能助手或机器人控制等领域表现得更加高效和智能。3. 微调与强化学习训练、模型蒸馏等概念辨析而伴随着DeepSeek R1的兴起关于强化学习训练、模型蒸馏等概念也逐渐被人熟知这里我们简 单总结下这三者的异同。微调、强化学习训练和模型蒸馏都是常用的技术手段它们有着不同的应用场景和目标。尽管这些方法在某些方面有所交集但它们的核心原理和任务目标却存在显著差异。1. 微调Fine-tuning微调是指在一个已经预训练的大型模型基础上使用较少的任务特定数据对模型进行再训练以适应特 定任务的需求。微调通常针对模型的某些层进行调整或者通过在全模型基础上进一步训练来优化其在 目标任务中的表现。微调不需要从零开始训练模型而是通过小范围的参数调整来获得较高的任务表现。• 目标通过少量的标注数据对预训练模型进行优化适应具体任务如文本分类、问答、生成 等。• 特点微调的计算量相对较小能够在有限的数据和计算资源下提升模型在特定任务上的性能。• 应用常用于下游任务如情感分析、机器翻译、推荐系统等。2. 强化学习训练Reinforcement Learning强化学习是一种通过与环境互动来学习如何最大化长期奖励的学习方式。与微调不同强化学习是一个决策优化过程其主要目标是通过试错和反馈来学习最优策略。强化学习的智能体通过与环境的交互获 得奖励信号并根据反馈调整策略长期进行优化。• 目标通过与环境的交互学习最优的行为策略最大化累积奖励。• 特点强化学习强调动态决策通过探索和利用的平衡优化策略。它通常不依赖于预定义的数 据集而是依赖于与环境的持续交互。• 应用强化学习在游戏AI如AlphaGo、机器人控制、自动驾驶等任务中有广泛应用。3. 模型蒸馏Model Distillation模型蒸馏是一种将复杂、计算密集型的教师模型的知识转移到小型、高效的学生模型上的技术。通过蒸馏学生模型能够学习教师模型的决策过程或表示从而在保留较高效能的同时降低模型的计算和 存储成本。蒸馏通常通过教师模型生成软标签或行为模仿来指导学生模型训练。• 目标通过教师模型的“知识转移” 帮助学生模型提升性能特别是计算能力有限的设备上。• 特点蒸馏的核心在于知识的迁移尤其是在模型压缩和部署方面的优势。学生模型通常在性能上 能接近教师模型但参数量更小计算更高效。• 应用常见于模型压缩、边缘计算、低功耗设备的部署中用于提升部署效率并降低计算需求。三者的异同需要注意的是模型微调和强化学习训练都可以作为模型蒸馏的一个环节或技术实现手段它们并不 互相排斥反而在某些情况下能够互相补充结合起来达到更好的效果。DeepSeek R1模型蒸馏实战借助DeepSeek R1进行模型蒸馏模型蒸馏入门实战 |https://www.bilibili.com/video/BV1X1FoeBEgW/4. 主流微调工具介绍在入手学习大模型微调时首先推荐功能层次封装层次较高的微调三剑客 unsloth、 Llama-Factory和ms-SWIFT。除此之外也可以借助更加底层的库如peft、 LoRA、 transformer等实现高效 微调。对于初学者来说首先推荐unsloth、 Llama-Factory和ms-SWIFT来进行微调三种工具基本说明 如下。4.1 unsloth• unsloth GitHub主页https://github.com/unslothai/unslothunsloth 是一个专为大型语言模型LLM设计的微调框架旨在提高微调效率并减少显存占用。 它通过手动推导计算密集型数学步骤并手写 GPU 内核实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。unsloth 与 HuggingFace 生态兼容可以很容易地transformers、 peft、 trl等库结合以实现模型的监督微调SFT和直接偏好优化DPO仅需模型的加载方式无需对现有训练代码进行修改。主要功能点• 高效微调 unsloth 通过深度优化使 LLM 的微调速度提高 2-5 倍显存使用量减少约 80%且 准确度无明显下降。• 广泛的模型支持 目前支持的模型包括目前各类主流模型用户可以根据需求适合的模型进行微调。• 兼容性 unsloth 与 HuggingFace态系统兼容用户可以轻松将其与 traformers、 peft等库结合实现模型的监督微调SFT和直接偏好优化DPO仅需修改模型的加载方式无需对现有训练代码进行过多修改。• 内存优化 通过 4 位和 16 位的 QLoRA/LoRA 微调 unsloth 显著了显 存占用使得在资源受限的环境中也能大的微调。unsloth核心优势• 显著提升微调效率 相比传统方法 Unsloth 能够在更短的时间内完成微调任务节省时间成本。• 降低硬件要求 通过优化显存使用用户可以在显存较小的 GPU 上进行大模型的微调降低了硬 件门槛。• 开源免费 Unsloth 提供开源版本用户可以在 Google Colab 或 Kaggle Notebooks 上免费试用方便上手体验。总的来说 unsloth 为大型语言模型的微调提供了高效、低成本的解决方案适合希望在有限资源下进行模型微调的开发者和研究人员。4.2 LLama-Factory• LLama-Factory GitHub主页https://github.com/hiyouga/LLaMA-FactoryLLaMA-Factory 是一个统一且高效的微调框架旨在为超过 100 种大型语言模型LLMs和视觉 语言模型VLMs提供便捷的微调支持。 用户能够灵活地定制模型以适应各种下游任务。主要功能和特点• 广型支持 LLaMA-Factory 支持对 100 多LLMs 和 VLMs 进行微调包括最新的模型版本如 Llama 3、 GLM-4、 Mistral Small、 PaliGemma2 等。• 高效的微调方法 框架集成了多nk Adaptation、 QRAQuantized LoRA等以提高训练速度 并减少显存占用。• 多模态任务支持 除了传统的文本任务外 LLaMA-Factory 还支频识别、音频理解等多种任务类 型。• 实验监控 提供了丰富的实验监控工具如 LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、 MLflow、练过程。• 快速 框架提供了类似 OpenAI 风格的 API、 Gradio UI 和命令行界面并结合 vLLM worker实 现了高效的推理能力。4.3****ms-SWIFT• ms-SWIFT GitHub项目主页 https://github.com/modelscope/swiftms-swift Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning是由魔搭社区ModelScope 开发的高效微调和部署框架旨在为研究人员和开发者提供一站式的大模型与多模态大模型的训练、推理、评测、量化和部署解决方案。模型支持ms-swift 支持超过 450 种大型模型LLMs和 150 多种多模态大模型MLLMs的训练和部署。包括最新的模型版本如 Qwen2.5、 InternLM3、GLM4、 Llama3.3、 Mistral、 DeepSeek-R1、Yi1.5、 Baichuan2、 Gemma2 等以及多模态模型如 Qwen2.5-VL、 Qwen2-Audio、 Llama3.2-Vision、 Llava、 InternVL2.5 等。• 多样化的训练技术 框架集oRA、 Llama-Pro、 LonoRA、 GaLore、 Q-GaLore、 LoRA、 LISA、 DoRA、 FourierFt、 ReFT、 UnSloth 和 Liger 等满足不同的微调需求。• 轻量级微调 支持多种轻量级微调方法如 LoRA、 QLoRA、 DoLLaMAPro、Adapt、 GaLore、 Q- Galore、 LISA、 UnSloth、 Liger-Kernel 等降低显存和计算资源的消耗。• 分布式训练 支持分布式数据并行DDP、 DeepSpeed ZeRO2/ZeRO3、 FSDP 等技术提升推 理加速 ** 提供 BNBWQ、 GPTQ、AQLM、 HQQ、 EETQ 等量化方法并支持使用 vLLM 和LMDeploy 对推理、评测和部署 支持图像、视频和语音等多种模态型训练涵盖 VQA、 Caption、 OCR、 Grounding 等任务。• 用户友好的界面 提供基于 Gradio 的 We和量化操作简化了大模型的全链路流程。5.模型微调所需硬件与服务器环境搭建大模型微调属于大模型进阶类技术不同于普通的模型对话或搭建基础应用微调往往需要一定的软硬件条件支持。• 大模型微调所需硬件一览硬件方面不同尺寸模型、不同精度微调时所需显存如下​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​