在过去的一年半里，自然语言处理（NLP）领域发生了显著的变化，这主要归功于像OpenAI的GPT系列这样的大型语言模型（LLMs）的崛起。

这些强大的模型彻底改变了我们处理自然语言任务的方式，在翻译、情感分析和自动文本生成方面提供了前所未有的能力。它们理解和生成类似人类文本的能力，打开了曾经被认为无法实现的可能性。

然而，尽管这些模型功能强大，但训练它们的过程充满了挑战，如需要投入大量的时间和资金。

这让我们不得不重视LLM微调的关键作用。

通过精炼这些预训练模型，使其更好地适应特定的应用或领域，我们可以显著增强它们在特定任务上的表现。这一步骤不仅提升了它们的质量，还扩展了它们在众多领域的实用性。

本指南旨在将这一过程分解为7个简单步骤，以便任何LLM都能为特定任务进行微调。

了解预训练的大型语言模型

LLMs是一种专门设计的机器学习算法类别，旨在根据前面单词提供的上下文来预测序列中的下一个单词。这些模型建立在Transformer架构之上，这是机器学习技术的一项突破，并在谷歌的“All you need is attention”文章中首次得到解释。

像GPT（生成式预训练Transformer）这样的模型是预训练语言模型的例子，它们已经接触过大量的文本数据。这种广泛的训练使它们能够捕获语言使用的潜在规则，包括单词如何组合成连贯的句子。

这些模型的一个关键优势在于它们不仅能够理解自然语言，还能够基于给定的输入产生类似于人类写作的文本。

那么，这些模型最大的优势是什么呢？

这些模型已经通过API向大众开放。

微调是什么，为什么它很重要？

微调是一个过程，即选择一个预训练模型，并使用特定领域的数据集对其进行进一步训练以改进其性能。

大多数LLM模型在自然语言技能和通用知识表现方面都非常出色，但在特定的任务导向型问题上却表现不佳。微调过程提供了一种方法，可以在不必从头开始构建模型的情况下，提高模型在特定问题上的性能，同时降低计算成本。

简而言之，微调可以调整模型以更好地执行特定任务，使其在现实应用中更加有效和灵活。对于改进特定任务或领域的现有模型而言，这一步骤至关重要。

微调LLM的逐步指南

让我们通过一个实例，仅在7个步骤中微调一个真实的模型来阐明这个概念。

第一步：明确具体目标

假设我们想要推断任何文本的情感，并决定尝试使用GPT-2来完成这项任务。

我确信，我们很快就会发现它在执行这项任务时表现相当糟糕。然后，一个自然的问题是：

我们能做些什么来改进它的性能吗？

当然，答案是肯定的！我们可以做到！

通过利用微调，我们将使用Hugging Face Hub上预训练的GPT-2模型和一个包含推文及其对应情感的数据集进行训练，以提高性能。

因此，我们的最终目标是拥有一个擅长从文本中推断情感的模型。

第二步：选择预训练模型和数据集

第二步是选择一个作为基准模型的模型。在我们的案例中，我们已经选择了模型：GPT-2。因此，我们将对它进行一些简单的微调。

始终牢记要选择适合你的任务的模型。

第三步：加载要使用的数据

现在我们有了模型和主要任务，我们需要一些数据来工作。

但不用担心，Hugging Face已经安排好了！

这就是他们的数据集库发挥作用的地方。

在本例中，我们将利用Hugging Face数据集库导入一个包含标有相应情感（积极、中性或消极）的推文的数据集。

from datasets import load_dataset



dataset = load_dataset("mteb/tweet_sentiment_extraction")

df = pd.DataFrame(dataset['train'])

数据如下：

第四步：分词器

现在我们有了模型和要微调的数据集。因此，接下来的自然步骤是加载一个分词器。由于LLM使用令牌（而不是单词！），我们需要一个分词器将数据发送到我们的模型。

我们可以很容易地通过利用map方法来对整个数据集进行分词来做到这一点。

from transformers import GPT2Tokenizer



# Loading the dataset to train our model

dataset = load_dataset("mteb/tweet_sentiment_extraction")

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token



def tokenize_function(examples):

   return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)



tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

额外奖励：为了提高我们的处理性能，我们生成了两个较小的子集：

• 训练集：用于微调我们的模型。
  
• 测试集：用于评估模型。
• 
  

small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000))

small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000))

第五步：初始化基础模型

一旦我们有了要使用的数据集，我们就加载模型并指定预期标签的数量。从推文的情感数据集中，你可以知道有三种可能的标签：

• 0 或 消极
• 1 或 中立
• 2 或 积极

from transformers import GPT2ForSequenceClassification



model = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained("gpt2", num_labels=3)

第六步：评估方法

Transformers库提供了一个名为“Trainer”的类，用于优化我们的模型的训练和评估。因此，在实际训练开始之前，我们需要定义一个函数来评估微调后的模型。

import evaluate



metric = evaluate.load("accuracy")



def compute_metrics(eval_pred):

   logits, labels = eval_pred

   predictions = np.argmax(logits, axis=-1)

   return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

第七步：使用Trainer方法进行微调

最后一步是微调模型。为此，我们设置训练参数以及评估策略，并执行Trainer对象。

要执行Trainer对象，我们只需使用train()命令。

from transformers import TrainingArguments, Trainer



training_args = TrainingArguments(

   output_dir="test_trainer",

   #evaluation_strategy="epoch",

   per_device_train_batch_size=1,  # Reduce batch size here

   per_device_eval_batch_size=1,    # Optionally, reduce for evaluation as well

   gradient_accumulation_steps=4

   )





trainer = Trainer(

   model=model,

   args=training_args,

   train_dataset=small_train_dataset,

   eval_dataset=small_eval_dataset,

   compute_metrics=compute_metrics,



)



trainer.train()

一旦我们的模型被微调，我们使用测试集来评估其性能。Trainer对象已经包含了一个优化的evaluate()方法。

import evaluate



trainer.evaluate()

这是一个对任何LLM进行微调的基本过程。

此外，请记住，微调LLM的过程对计算资源的需求很大，因此你的本地计算机可能没有足够的算力来执行它。

主要结论

如今，对像GPT这样的大型预训练语言模型进行特定任务的微调，对于提升LLM在特定领域的性能至关重要。它允许我们利用它们的自然语言处理能力，同时提高它们的效率和定制潜力，使该过程变得易于访问且成本效益高。

遵循这七个简单步骤——从选择合适的模型和数据集到训练和评估微调后的模型——我们可以在特定领域实现更出色的模型性能。