参考资料

• 大模型微调基础入门
• 大模型微调平台介绍
• 实践分享

说明

• 本文仅供学习和交流使用，版权归原作者所有，请勿进行商业用途！
• 由于文本创作期间，模型未运行完成，文中部分图片借用官方图片，实际页面布局可能存在差异，请理解。

大模型微调入门

微调简介

• 大语言模型（LLM）是一种专注于处理语言数据的人工智能模型，通过分析和学习海量文本数据来掌握语言的语法、语义和上下文关系，从而实现自然语言的理解与生成。
• 在面对特定任务时，可能还需要进一步的调整和优化。这就是俗称的大模型微调。
• 大模型微调（Fine-Tuning）是在一个已经训练好的模型基础上，针对特定任务进行进一步训练，使其在该任务上表现更好。

微调步骤

• 微调模型通常需要经过几个步骤，每个步骤都非常重要，直接影响到最终模型的表现。
  

数据准备

1. 数据准备：收集和整理与特定任务相关的数据集。数据集应该尽可能地多样化和全面，以便模型能够学习到各种不同的情况和模式。

• 数据构建常见的问题：只有文本数据，没有问答对数据、数据量不足、数据质量较低、数据集优化不足、数据积累困难。
  
• 星辰MaaS针对不同场景提供多种数据构建功能，基于人机协作的工具可以大幅提升高质量数据集构建的效率。

模型选择

2. 在数据准备好之后，需要选择一个合适的预训练模型进行微调。不同的任务可能需要不同的模型，需要根据具体情况来选择。例如：讯飞星辰MaaS平台以星火优质大模型为核心，扩展支持主流开源大模型，提供更多选择。
   

训练方式

• LoRA（Low-Rank Adaptation、低秩适配、部分参数微调）：每次只会对模型新增的少量数据即可进行更新，旨在减少计算资源和存储需求，同时保持较高的性能，还减少过拟合的风险，所需数据和训练时长相对全量微调少很多。
• FFT（Full Fine-Tuning、全参数微调、全量微调）：充分利用基础模型的表示能力，通过调整所有参数使其更好地适应特定任务，在全量微调过程中，所有模型参数都会被优化，这意味着模型的每一层都会根据特定任务的数据进行调整。

效果评估

• 训练完成后，需要对模型进行评估，以确定模型在特定任务上的表现，以此来判断是否需要持续迭代。
  

模型部署

• 星辰MaaS平台对微调后的模型可以按需发布为API/SDK服务，提供标准开放、即用即销模式，赋能创新。可以接入已有产品使用，可以开发创新产品，也可以在讯飞开放平台开放。
• 开源模型支持下载满足本地运行需求。

大模型微调（基于讯飞星辰Maas）

• 讯飞星辰MaaS微调平台：平台以星火认知大模型和优质开源大模型为基础，重点发力数据工程，数据构建质量形成竞争优势，围绕数据管理，模型微调、评估、托管，推理服务完善大模型全生命周期管理，覆盖内容创作、代码、逻辑推理等多场景，无需复杂调整或重新训练，甚至零代码也可以完成微调！
  

构建数据集

• 在进行微调训练前需要明确目标任务和数据需求，并准备好相关训练数据，星辰MaaS微调平台提供丰富的 【预置数据集】可供用户直接用于训练，也可以选择【创建数据集】，平台提供【问答对抽取】、【数据增强】、【prompt工程】 三种辅助工具来优化数据，进一步提高数据质量。

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数据集的获取有两种主要途径：

• 依据特定业务需求自行定义数据集 确保数据与业务场景紧密贴合，从而提升模型在实际应用中的表现。

• 利用公开数据集 公开数据集丰富多样且涵盖广泛的领域，能够满足许多常见任务的基础数据需求。

• 平台为提供预制数据集（数据集管理-预置数据集），可直接用于模型训练；同时配备问答对抽取功能，我们只需导入文本文件或网站链接，系统便能自动切分问答对，快速生成训练所需的数据。

方法1：预置数据集

• 平台提供的预置数据集包括多个行业领域，可以选择相应领域的数据集进行模型微调，但「预置数据集」本身不支持用户更改转化。例如，可以直接选择平台预置数据集里的“sentiment_predict”开源数据用于训练情感分类。
  
  

方法2：创建数据集

• 也可以通过创建数据集来上传自己的训练数据，目前仅支持导入json、jsonl、csv格式的单个文件，具体可参照模型微调数据集格式 (opens new window)说明。
  

数据辅助工具

1. 问答对抽取：只有文本数据，无问答对数据，【问答对抽取】功能，选择导入txt等格式文本文件或网站链接，平台能够自动切分问答对，也支持自定义切分分隔符，自动抽取问答对数据。

• 【问答对抽取】得到问答对数据集满足大模型微调数据集所需格式，正确率可达90%，覆盖率不低于75%，可以下载生成的数据集用于微调。
  

2. 数据增强：如果原本的数据量过少可以对常见文本生成、理解、知识问答数据泛化，扩展数据集数量。在【数据增强】板块，可以通过【创建任务】实现批量增强，支持选择增强倍数和质量等方式，也可以通过【在线增强】和【在线优化】来查看单条数据增强的效果。
   
3. prompt工程：平台支持基于prompt工程的数据集构建优化，提供50+常见prompt模板，满足多种类型数据需求。

• 根据训练集数据格式要求调整数据集对应成instruction、input、output里的内容，经过处理，最终形成的一条完整数据格式应该如下所示：

{"instruction": "你是一个情感分析助手，目标是辨别推文的情感倾向，情感倾向分为积极和消极。接下来，我会给你推文的内容，请你告诉我情感分析的答案", 
"input": "一百多和三十的也看不出什么区别，包装精美，质量应该不错",
"output": "积极"}

数据集划分

• SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）是大模型训练流程中的关键环节，指在预训练模型基础上，通过有标签的特定任务数据调整模型参数，使其快速适配下游应用需求的技术。其核心思想是基于迁移学习，利用预训练阶段习得的通用知识（如语言理解、特征提取能力），在少量标注数据上优化模型，实现任务定制化。
• 在进行SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）时，为了确保模型评估的公正性，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，常见的划分比例为 70% 训练集、15% 验证集、15% 测试集。
  • 训练集：用于训练模型的主要数据集。
  • 验证集：在微调过程中用于调优超参数和选择最优模型。
  • 测试集：用于最终评估模型性能，确保微调后的模型在未见数据上的表现。

模型微调

• 在进行基础数据的获取和优化后，可以选择基础模型、上传训练集进行模型微调训练。

• 根据任务的复杂程度和场景需求，评估平台上提供的各种模型的尺寸和特性，选择最匹配的模型来完成任务。首先，需要明确任务类型，例如是文本生成、对话、图像分类、逻辑推理等；其次，选择模型尺寸。

  • 轻量级模型：适合简单的文本生成、对话等任务，如 Spark Mini、Spark Mini Instruct，这些模型资源消耗少，训练速度快，适用于日常的内容创作和对话系统。
  • 中等复杂任务：如知识问答、情感分析等，选择 Spark Lite、Spark Lite Patch，它们在性能与资源需求之间提供了良好的平衡，适合一般的应用场景。
  • 相对复杂任务：对于要求高度精准和复杂任务（如工业自动化中的指令处理或智能家居控制），选择 Spark Max 等更大尺寸的模型，以满足高计算需求和精确度要求。

• 例如，选择“Spark Lite Patch”模型，填写模型名称等信息。训练参数可以按照默认，也支持用户自由调节，点击提交，当任务状态变为运行成功后，即微调任务完成，支持查看loss曲线过程指标等微调信息，loss曲线越收敛微调效果越好，随时评估模型效果。

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1. 创建模型，填写模型信息（这里只支持零代码微调），如果希望使用notebook实时查看loss曲线，需要在Notebook中创建任务，训练方式为Notebook微调
   
   

2. 点击运行，等待运行，查看微调配置。
   
   

3. loss曲线
   

数据配置

• 在创建模型页面选择训练集，进一步进行数据配置工作，明确各个数据字段之间的对应关系。

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在平台中，Alpaca格式的训练由以下5个字段组成：

• instruction：将与input内容拼接，形成模型的输入指令。最终的模型输入指令格式为instruction\input。
• output：包含模型的期望输出，是训练过程中模型要生成的回答。
• system：如果勾选相关选项，此列的内容将作为系统提示词提供给模型，以便在任务中引入额外的上下文信息。
• history ：包含多个字符串二元组，代表对话历史中的指令与回答，有助于模型理解上下文，提升对话生成的准确性。

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• 根据此前构建的商品分类数据集格式，数据映射关系如下：

  prompt -> instruction
  text -> input
  label -> output
  

参数配置

• 在参数配置板块，可以通过调整参数，控制模型训练效果。常见参数包括：学习率、训练次数、分词最大长度、数值精度、LoRA秩、LoRA随机丢弃、LoRA缩放系数。
• 学习率：学习率是模型训练过程中调整权重的步长大小。
• 训练次数：训练次数指的是模型在整个训练数据集上进行迭代训练的次数。
• 分词最大长度：规定了输入序列在进行分词处理后允许的最大长度。
• 数值精度：数值精度通常涉及到模型计算中所使用的数据类型（如 float32、float16 等）。
• LoRA秩：决定了微调过程中引入的低秩矩阵的复杂度。
• LoRA随机丢弃：这个参数通常用于防止过拟合。
• LoRA缩放系数：定义LoRA适应的学习率缩放因子。

参数名称	参数大小影响
学习率	较小的学习率意味着模型在训练时权重更新较为缓慢，可以使模型更稳定地收敛，但可能需要更多的训练迭代次数。
训练次数	每次迭代都会更新模型的权重，训练次数越多，模型越有可能充分学习数据中的模式，但也可能导致过拟合。
输入序列分词后的最大长度	如果输入序列超过这个长度，可能需要进行截断或其他处理。
数值精度	“auto” 可能表示系统会自动选择合适的数值精度。
lora 作用模块	选择模型的全部或特定模块层进行微调优化。
LoRA 秩	较小的秩可以减少参数数量，降低过拟合风险，但可能不足以捕捉任务所需的所有特征；较大的秩可能增强模型的表示能力，但会增加计算和存储负担。
Lora 随机丢弃	Lora 随机丢弃以一定概率随机丢弃神经元的输出，这里 0.01 表示 1% 的概率。
LoRA 缩放系数	参数过高，可能会导致模型的微调过度，失去原始模型的能力；改参数过低，可能达不到预期的微调效果。

模型部署和评估

发布服务

• 首先在开放平台-控制台中创建应用，在模型管理中选择相应任务点击【发布为服务】，将其授权至所创建的应用完成发布。发布成功后可以点击【体验】，获得在线体验，也可以点击【新增版本】继续微调模型获得性能更佳的模型。

• 注意：微调后的需要再次【更新服务】选择最新版本才可体验最新效果。

1. 点击创建应用
   
2. 填写信息
   
3. 等待模型运行成功，发布服务
   
4. 体验或继续优化
   

在线体验

• 在【体验中心】页面的【我的服务】，可以看到已经微调出一个商品情感分类模型。
  
  

批量处理

1. 在【批量推理】板块，创建或发起模型批量推理，选择推理数据集，可支持多个模型同时推理。
   
2. 在任务状态变为已完成后，可以选择查看评估报告或导出评估结果已得到微调前后效果对比。
   
   

模型评估

• 在【模型评估】板块，可以基于批量推理结果对模型的输出效果进行全方位评价，提供相似度打分和裁判员打分两种方式，可以根据任务类型进行选择。
  
  

诗词生成实践

商品分类任务数据集校验失败问题解决

• 优秀实践分享-学习者手册版
• 原数据集标签(校验失败)

{"prompt": "你是一个专业的商品分类助手，需要依据给定的30种商品分类标准，对输入的商品名称进行精准分类。这30种分类分别为：家居、家电、健康、服饰内衣、玩具、鞋靴箱包、香烟、粮油速食、酒饮冲调、美妆、清洁、餐饮、母婴、个护、蔬菜、休闲食品、办公、水产、肉禽蛋、宠物、乳品、礼品、3C数码、健康食品、汽车用品、水果、钟表配饰、鲜花绿植、运动。当接收到商品名称后，请仔细分析商品的功能、用途、材质以及所属行业等特征，将其归入最合适的分类中。在分类过程中，如果遇到难以判断的商品名称，可结合常见的生活常识、市场主流分类方式以及你所学习到的知识进行综合考量。现在，请对以下商品名称进行分类，直接输出类型标签，不需要解释：", 
"label": "家居", 
"text": "樱之歌蓝色之恋5件套日式釉下彩纯手绘家用餐具套装陶瓷器碗盘碗碟微波炉可用"}

• 新数据集标签(符合要求)

{"instruction": "你是一个专业的商品分类助手，需要依据给定的30种商品分类标准，对输入的商品名称进行精准分类。这30种分类分别为：家居、家电、健康、服饰内衣、玩具、鞋靴箱包、香烟、粮油速食、酒饮冲调、美妆、清洁、餐饮、母婴、个护、蔬菜、休闲食品、办公、水产、肉禽蛋、宠物、乳品、礼品、3C数码、健康食品、汽车用品、水果、钟表配饰、鲜花绿植、运动。当接收到商品名称后，请仔细分析商品的功能、用途、材质以及所属行业等特征，将其归入最合适的分类中。在分类过程中，如果遇到难以判断的商品名称，可结合常见的生活常识、市场主流分类方式以及你所学习到的知识进行综合考量。现在，请对以下商品名称进行分类，直接输出类型标签，不需要解释：", 
"output": "家居", 
"input": "樱之歌蓝色之恋5件套日式釉下彩纯手绘家用餐具套装陶瓷器碗盘碗碟微波炉可用"}

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• 解决方法，使用文档编辑器或其他工具将json格式的标签进行替换。

prompt->instruction
label->output
text->input

• 经验证，可以正常上传使用。