本文全面解析了大模型LLMs的基础、进阶和微调面涵盖了主流开源模型体系、prefix LM与causal LM的区别、涌现能力的原因、大模型LLM架构、LLMs复读机问题及其缓解方法、不同模型的选择场景、专业领域模型需求、处理长文本的方法、全参数微调显存需求、SFT后模型性能下降问题、SFT指令微调数据构建、领域模型Continue PreTrain数据选取等关键知识点。此外还探讨了LLMs在langchain框架中的应用包括文档对话系统构建、模型幻觉问题处理、prompt模板构建等以及参数高效微调PEFT方法如LoRA、QLoRA、AdaLoRA等。最后文章还涉及了大模型推理、评测、强化学习、软硬件配置、训练集、显存问题、分布式训练和agent等方面为读者提供了大模型LLMs的全面学习和实践指南。目录大模型LLMs基础面目前 主流的开源模型体系 有哪些prefix LM 和 causal LM 区别是什么涌现能力是啥原因大模型LLM的架构介绍大模型LLMs进阶面llama 输入句子长度理论上可以无限长吗什么是 LLMs 复读机问题为什么会出现 LLMs 复读机问题如何缓解 LLMs 复读机问题LLMs 复读机问题llama 系列问题什么情况用Bert模型什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型咋选各个专业领域是否需要各自的大模型来服务如何让大模型处理更长的文本大模型LLMs微调面如果想要在某个模型基础上做全参数微调究竟需要多少显存为什么SFT之后感觉LLM傻了?SFT 指令微调数据 如何构建?领域模型Continue PreTrain 数据选取领域数据训练后通用能力往往会有所下降如何缓解模型遗忘通用能力领域模型Continue PreTrain 如何 让模型在预训练过程中就学习到更多的知识进行SFT操作的时候基座模型选用Chat还是Base?领域模型微调 指令数据输入格式 要求领域模型微调 领域评测集 构建领域模型词表扩增是不是有必要的如何训练自己的大模型训练中文大模型有啥经验指令微调的好处预训练和微调哪个阶段注入知识的想让模型学习某个领域或行业的知识是应该预训练还是应该微调多轮对话任务如何微调模型微调后的模型出现能力劣化灾难性遗忘是怎么回事微调模型需要多大显存大模型LLM进行SFT操作的时候在学习什么预训练和SFT操作有什么不同样本量规模增大训练出现OOM错大模型LLM进行SFT 如何对样本进行优化模型参数迭代实验大模型LLMslangchain面基于LLM向量库的文档对话 基础面基于LLM向量库的文档对话 优化面基于LLM向量库的文档对话 工程示例面LLMs 存在模型幻觉问题请问如何处理基于LLM向量库的文档对话 思路是怎么样基于LLM向量库的文档对话 核心技术是什么基于LLM向量库的文档对话 prompt 模板 如何构建痛点1文档切分粒度不好把控既担心噪声太多又担心语义信息丢失痛点2在基于垂直领域 表现不佳痛点3langchain 内置 问答分句效果不佳问题痛点4如何 尽可能召回与query相关的Document 问题痛点5如何让LLM基于query和context得到高质量的response避坑记录本地知识库问答系统Langchain-chatGLM什么是 LangChain?LangChain 包含哪些 核心概念什么是 LangChain Agent?如何使用 LangChain ?LangChain 支持哪些功能?什么是 LangChain model?LangChain 包含哪些特点?LangChain 如何使用?LangChain 存在哪些问题及方法方案LangChain 替代方案LangChain 中 Components and Chains 是什么LangChain 中 Prompt Templates and Values 是什么LangChain 中 Example Selectors 是什么LangChain 中 Output Parsers 是什么LangChain 中 Indexes and Retrievers 是什么LangChain 中 Chat Message History 是什么LangChain 中 Agents and Toolkits 是什么LangChain 如何调用 LLMs 生成回复LangChain 如何修改 提示模板LangChain 如何链接多个组件处理一个特定的下游任务LangChain 如何Embedding vector storeLangChain 低效的令牌使用问题LangChain 文档的问题LangChain 太多概念容易混淆过多的“辅助”函数问题LangChain 行为不一致并且隐藏细节问题LangChain 缺乏标准的可互操作数据类型问题大模型LLMslangchain 面基于LLM向量库的文档对话 经验面大模型LLMs参数高效微调(PEFT) 面一、LoRA篇二、QLoRA篇三、AdaLoRA篇四、LoRA权重是否可以合入原模型五、ChatGLM-6B LoRA后的权重多大六、LoRA 微调优点是什么七、LoRA微调方法为啥能加速训练八、如何在已有LoRA模型上继续训练1.1 什么是 LoRA1.2 LoRA 的思路是什么1.3 LoRA 的特点是什么2.1 QLoRA 的思路是怎么样的2.2 QLoRA 的特点是什么3.1 AdaLoRA 的思路是怎么样的一、为什么需要 提示学习Prompting二、什么是 提示学习Prompting三、提示学习Prompting 有什么优点四、提示学习Prompting有哪些方法能不能稍微介绍一下它们间4.4.1 为什么需要 P-tuning v24.4.2 P-tuning v2 思路是什么4.4.3 P-tuning v2 优点是什么4.4.4 P-tuning v2 缺点是什么4.3.1 为什么需要 P-tuning4.3.2 P-tuning 思路是什么4.3.3 P-tuning 优点是什么4.3.4 P-tuning 缺点是什么4.2.1 为什么需要 指示微调Prompt-tuning4.2.2 指示微调Prompt-tuning思路是什么4.2.3 指示微调Prompt-tuning优点是什么4.2.4 指示微调Prompt-tuning缺点是什么4.2.5 指示微调Prompt-tuning与 Prefix-tuning 区别 是什么4.2.6 指示微调Prompt-tuning与 fine-tuning 区别 是什么4.1.1 为什么需要 前缀微调Prefix-tuning4.1.2 前缀微调Prefix-tuning思路是什么4.1.3 前缀微调Prefix-tuning的优点是什么4.1.4 前缀微调Prefix-tuning的缺点是什么4.1 前缀微调Prefix-tuning篇4.2 指示微调Prompt-tuning篇4.3 P-tuning 篇4.4 P-tuning v2 篇一、为什么 需要 适配器微调Adapter-tuning二、适配器微调Adapter-tuning思路三、 适配器微调Adapter-tuning特点是什么四、AdapterFusion 思路 是什么五、AdapterDrop 思路 是什么六、AdapterDrop 特点 是什么七、MAM Adapter 思路 是什么八、MAM Adapter 特点 是什么微调方法是啥如何微调为什么需要 PEFT介绍一下 PEFTPEFT 有什么优点微调方法批处理大小模式GPU显存速度Peft 和 全量微调区别多种不同的高效微调方法对比当前高效微调技术存在的一些问题高效微调技术最佳实践PEFT 存在问题能不能总结一下各种参数高效微调方法大模型LLMs参数高效微调(PEFT) 面适配器微调Adapter-tuning篇提示学习PromptingLoRA 系列篇大模型LLMs推理面为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着大模型在gpu和cpu上推理速度如何推理速度上int8和fp16比起来怎么样大模型有推理能力吗大模型生成时的参数怎么设置有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法如何让大模型输出合规化应用模式变更大模型LLMs评测面大模型怎么评测大模型的honest原则是如何实现的模型如何判断回答的知识是训练过的已知的知识怎么训练这种能力大模型LLMs强化学习面奖励模型需要和基础模型一致吗RLHF 在实践过程中存在哪些不足如何解决 人工产生的偏好数据集成本较高很难量产问题如何解决三个阶段的训练SFT-RM-PPO过程较长更新迭代较慢问题如何解决 PPO 的训练过程同时存在4个模型2训练2推理对计算资源的要求较高 问题大模型LLMs软硬件配置面大模型LLMs训练集面SFT有监督微调的数据集格式RM奖励模型的数据格式PPO强化学习的数据格式找数据集哪里找微调需要多少条数据有哪些大模型的训练集进行领域大模型预训练应用哪些数据集比较好大模型LLMs显存问题面大模型LLMs分布式训练面大模型LLMsagent 面如何给LLM注入领域知识如果想要快速体验各种模型该怎么办Token及模型参数准备篇预训练数据 Token 重复 是否影响 模型性能SFT需要训练Token数LLMs 位置编码篇6.1 ALiBi (Attention with Linear Biases) 思路是什么6.2 ALiBi (Attention with Linear Biases) 的偏置矩阵是什么有什么作用6.3 ALiBi (Attention with Linear Biases) 有什么优点6.4 ALiBi (Attention with Linear Biases) 被哪些 LLMs 应用5.1 什么是 长度外推问题5.2 长度外推问题 的 解决方法 有哪些4.1 旋转位置编码 RoPE 思路是什么4.2 推导一下 旋转位置编码 RoPE 4.3 旋转位置编码 RoPE 有什么优点4.4 旋转位置编码 RoPE 被哪些 LLMs 应用1 什么是位置编码2 什么是绝对位置编码3 什么是相对位置编码4 旋转位置编码 RoPE篇5 长度外推问题篇6 ALiBi (Attention with Linear Biases)篇LLMs Tokenizer 篇Byte-Pair Encoding(BPE)篇WordPiece 篇SentencePiece 篇对比篇1 Byte-Pair Encoding(BPE) 如何构建词典1 WordPiece 与 BPE 异同点是什么简单介绍一下 SentencePiece 思路1 举例 介绍一下 不同 大模型LLMs 的分词方式2 介绍一下 不同 大模型LLMs 的分词方式 的区别LLMs Tokenizer 篇Layer Normalization 篇LLMs 各模型分别用了 哪种 Layer normalization1 LN 在 LLMs 中的不同位置 有什么区别么如果有能介绍一下区别么Layer Norm 篇RMS Norm 篇 均方根 NormDeep Norm 篇Deep Norm 有什么优点Layer Norm 的计算公式写一下RMS Norm 的计算公式写一下RMS Norm 相比于 Layer Norm 有什么特点Deep Norm 思路写一下 Deep Norm 代码实现Layer normalization-方法篇Layer normalization-位置篇Layer normalization 对比篇答案基础面1 目前 主流的开源模型体系 有哪些1 介绍一下 FFN 块 计算公式2 介绍一下 GeLU 计算公式3 介绍一下 Swish 计算公式4 介绍一下 使用 GLU 线性门控单元的 FFN 块 计算公式5 介绍一下 使用 GeLU 的 GLU 块 计算公式6 介绍一下 使用 Swish 的 GLU 块 计算公式各LLMs 都使用哪种激活函数目前主流的开源LLM语言模型模型体系包括以下几个GPTGenerative Pre-trained Transformer系列由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练然后在特定任务上进行微调具有很强的生成能力和语言理解能力。BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers由Google发布的一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型。BERT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练然后在下游任务上进行微调具有强大的语言理解能力和表征能力。XLNet由CMU和Google Brain发布的一种基于Transformer架构的自回归预训练语言模型。XLNet模型通过自回归方式预训练可以建模全局依赖关系具有更好的语言建模能力和生成能力。RoBERTa由Facebook发布的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。RoBERTa模型在BERT的基础上进行了改进通过更大规模的数据和更长的训练时间取得了更好的性能。T5Text-to-Text Transfer Transformer由Google发布的一种基于Transformer架构的多任务预训练语言模型。T5模型通过在大规模数据集上进行预训练可以用于多种自然语言处理任务如文本分类、机器翻译、问答等。这些模型在自然语言处理领域取得了显著的成果并被广泛应用于各种任务和应用中。2 prefix LM 和 causal LM 区别是什么Prefix LM前缀语言模型和Causal LM因果语言模型是两种不同类型的语言模型它们的区别在于生成文本的方式和训练目标。Prefix LM前缀语言模型是一种生成模型它在生成每个词时都可以考虑之前的上下文信息。在生成时前缀语言模型会根据给定的前缀即部分文本序列预测下一个可能的词。这种模型可以用于文本生成、机器翻译等任务。Causal LM因果语言模型是一种自回归模型它只能根据之前的文本生成后续的文本而不能根据后续的文本生成之前的文本。在训练时因果语言模型的目标是预测下一个词的概率给定之前的所有词作为上下文。这种模型可以用于文本生成、语言建模等任务。总结来说前缀语言模型可以根据给定的前缀生成后续的文本而因果语言模型只能根据之前的文本生成后续的文本。它们的训练目标和生成方式略有不同适用于不同的任务和应用场景。3 涌现能力是啥原因大模型的涌现能力主要是由以下几个原因造成的数据量的增加随着互联网的发展和数字化信息的爆炸增长可用于训练模型的数据量大大增加。更多的数据可以提供更丰富、更广泛的语言知识和语境使得模型能够更好地理解和生成文本。计算能力的提升随着计算硬件的发展特别是图形处理器GPU和专用的AI芯片如TPU的出现计算能力大幅提升。这使得训练更大、更复杂的模型成为可能从而提高了模型的性能和涌现能力。模型架构的改进近年来一些新的模型架构被引入如Transformer它在处理序列数据上表现出色。这些新的架构通过引入自注意力机制等技术使得模型能够更好地捕捉长距离的依赖关系和语言结构提高了模型的表达能力和生成能力。预训练和微调的方法预训练和微调是一种有效的训练策略可以在大规模无标签数据上进行预训练然后在特定任务上进行微调。这种方法可以使模型从大规模数据中学习到更丰富的语言知识和语义理解从而提高模型的涌现能力。综上所述大模型的涌现能力是由数据量的增加、计算能力的提升、模型架构的改进以及预训练和微调等因素共同作用的结果。这些因素的进步使得大模型能够更好地理解和生成文本为自然语言处理领域带来了显著的进展。4 大模型LLM的架构介绍LLMLarge Language Model大型语言模型是指基于大规模数据和参数量的语言模型。具体的架构可以有多种选择以下是一种常见的大模型LLM的架构介绍Transformer架构大模型LLM常使用Transformer架构它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构适用于处理大规模语言数据。自注意力机制Self-Attention自注意力机制是Transformer架构的核心组件之一。它允许模型在生成每个词时根据输入序列中的其他词来计算该词的表示。自注意力机制能够动态地为每个词分配不同的权重从而更好地捕捉上下文信息。多头注意力Multi-Head Attention多头注意力是自注意力机制的一种扩展形式。它将自注意力机制应用多次每次使用不同的权重矩阵进行计算得到多个注意力头。多头注意力可以提供更丰富的上下文表示增强模型的表达能力。前馈神经网络Feed-Forward Network在Transformer架构中每个注意力层后面都有一个前馈神经网络。前馈神经网络由两个全连接层组成通过非线性激活函数如ReLU进行变换。它可以对注意力层输出的表示进行进一步的映射和调整。预训练和微调大模型LLM通常采用预训练和微调的方法进行训练。预训练阶段使用大规模无标签数据通过自监督学习等方法进行训练使模型学习到丰富的语言知识。微调阶段使用有标签的特定任务数据如文本生成、机器翻译等通过有监督学习进行模型的微调和优化。需要注意的是大模型LLM的具体架构可能会因不同的研究和应用而有所不同。上述介绍的是一种常见的架构但实际应用中可能会有一些变体或改进。进阶面1 LLMs 复读机问题i. 什么是 LLMs 复读机问题LLMs复读机问题指的是大型语言模型LLMs在生成文本时出现的一种现象即模型倾向于无限地复制输入的文本或者以过度频繁的方式重复相同的句子或短语。这种现象使得模型的输出缺乏多样性和创造性给用户带来了不好的体验。复读机问题可能出现的原因包括数据偏差大型语言模型通常是通过预训练阶段使用大规模无标签数据进行训练的。如果训练数据中存在大量的重复文本或者某些特定的句子或短语出现频率较高模型在生成文本时可能会倾向于复制这些常见的模式。训练目标的限制大型语言模型的训练通常是基于自监督学习的方法通过预测下一个词或掩盖词来学习语言模型。这样的训练目标可能使得模型更倾向于生成与输入相似的文本导致复读机问题的出现。缺乏多样性的训练数据虽然大型语言模型可以处理大规模的数据但如果训练数据中缺乏多样性的语言表达和语境模型可能无法学习到足够的多样性和创造性导致复读机问题的出现。为了解决复读机问题可以采取以下策略多样性训练数据在训练阶段尽量使用多样性的语料库来训练模型避免数据偏差和重复文本的问题。引入噪声在生成文本时可以引入一些随机性或噪声例如通过采样不同的词或短语或者引入随机的变换操作以增加生成文本的多样性。温度参数调整温度参数是用来控制生成文本的多样性的一个参数。通过调整温度参数的值可以控制生成文本的独创性和多样性从而减少复读机问题的出现。后处理和过滤对生成的文本进行后处理和过滤去除重复的句子或短语以提高生成文本的质量和多样性。需要注意的是复读机问题是大型语言模型面临的一个挑战解决这个问题是一个复杂的任务需要综合考虑数据、训练目标、模型架构和生成策略等多个因素。目前研究人员和工程师们正在不断努力改进和优化大型语言模型以提高其生成文本的多样性和创造性。ii. 为什么会出现 LLMs 复读机问题出现LLMs复读机问题可能有以下几个原因数据偏差大型语言模型通常是通过预训练阶段使用大规模无标签数据进行训练的。如果训练数据中存在大量的重复文本或者某些特定的句子或短语出现频率较高模型在生成文本时可能会倾向于复制这些常见的模式。训练目标的限制大型语言模型的训练通常是基于自监督学习的方法通过预测下一个词或掩盖词来学习语言模型。这样的训练目标可能使得模型更倾向于生成与输入相似的文本导致复读机问题的出现。缺乏多样性的训练数据虽然大型语言模型可以处理大规模的数据但如果训练数据中缺乏多样性的语言表达和语境模型可能无法学习到足够的多样性和创造性导致复读机问题的出现。模型结构和参数设置大型语言模型的结构和参数设置也可能对复读机问题产生影响。例如模型的注意力机制和生成策略可能导致模型更倾向于复制输入的文本。为了解决复读机问题可以采取以下策略多样性训练数据在训练阶段尽量使用多样性的语料库来训练模型避免数据偏差和重复文本的问题。引入噪声在生成文本时可以引入一些随机性或噪声例如通过采样不同的词或短语或者引入随机的变换操作以增加生成文本的多样性。温度参数调整温度参数是用来控制生成文本的多样性的一个参数。通过调整温度参数的值可以控制生成文本的独创性和多样性从而减少复读机问题的出现。后处理和过滤对生成的文本进行后处理和过滤去除重复的句子或短语以提高生成文本的质量和多样性。需要注意的是复读机问题是大型语言模型面临的一个挑战解决这个问题是一个复杂的任务需要综合考虑数据、训练目标、模型架构和生成策略等多个因素。目前研究人员和工程师们正在不断努力改进和优化大型语言模型以提高其生成文本的多样性和创造性。iii. 如何缓解 LLMs 复读机问题为了缓解LLMs复读机问题可以尝试以下方法多样性训练数据在训练阶段使用多样性的语料库来训练模型避免数据偏差和重复文本的问题。这可以包括从不同领域、不同来源和不同风格的文本中获取数据。引入噪声在生成文本时引入一些随机性或噪声例如通过采样不同的词或短语或者引入随机的变换操作以增加生成文本的多样性。这可以通过在生成过程中对模型的输出进行采样或添加随机性来实现。温度参数调整温度参数是用来控制生成文本的多样性的一个参数。通过调整温度参数的值可以控制生成文本的独创性和多样性。较高的温度值会增加随机性从而减少复读机问题的出现。Beam搜索调整在生成文本时可以调整Beam搜索算法的参数。Beam搜索是一种常用的生成策略它在生成过程中维护了一个候选序列的集合。通过调整Beam大小和搜索宽度可以控制生成文本的多样性和创造性。后处理和过滤对生成的文本进行后处理和过滤去除重复的句子或短语以提高生成文本的质量和多样性。可以使用文本相似度计算方法或规则来检测和去除重复的文本。人工干预和控制对于关键任务或敏感场景可以引入人工干预和控制机制对生成的文本进行审查和筛选确保生成结果的准确性和多样性。需要注意的是缓解LLMs复读机问题是一个复杂的任务没有一种通用的解决方案。不同的方法可能适用于不同的场景和任务需要根据具体情况进行选择和调整。此外解决复读机问题还需要综合考虑数据、训练目标、模型架构和生成策略等多个因素需要进一步的研究和实践来提高大型语言模型的生成文本多样性和创造性。2 llama 系列问题i. llama 输入句子长度理论上可以无限长吗理论上来说LLMs大型语言模型可以处理任意长度的输入句子但实际上存在一些限制和挑战。下面是一些相关的考虑因素计算资源生成长句子需要更多的计算资源包括内存和计算时间。由于LLMs通常是基于神经网络的模型计算长句子可能会导致内存不足或计算时间过长的问题。模型训练和推理训练和推理长句子可能会面临一些挑战。在训练阶段处理长句子可能会导致梯度消失或梯度爆炸的问题影响模型的收敛性和训练效果。在推理阶段生成长句子可能会增加模型的错误率和生成时间。上下文建模LLMs是基于上下文建模的模型长句子的上下文可能会更加复杂和深层。模型需要能够捕捉长句子中的语义和语法结构以生成准确和连贯的文本。尽管存在这些挑战研究人员和工程师们已经在不断努力改进和优化LLMs以处理更长的句子。例如可以采用分块的方式处理长句子将其分成多个较短的片段进行处理。此外还可以通过增加计算资源、优化模型结构和参数设置以及使用更高效的推理算法来提高LLMs处理长句子的能力。值得注意的是实际应用中长句子的处理可能还受到应用场景、任务需求和资源限制等因素的影响。因此在使用LLMs处理长句子时需要综合考虑这些因素并根据具体情况进行选择和调整。3 什么情况用Bert模型什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型咋选选择使用哪种大模型如Bert、LLaMA或ChatGLM取决于具体的应用场景和需求。下面是一些指导原则Bert模型Bert是一种预训练的语言模型适用于各种自然语言处理任务如文本分类、命名实体识别、语义相似度计算等。如果你的任务是通用的文本处理任务而不依赖于特定领域的知识或语言风格Bert模型通常是一个不错的选择。Bert由一个Transformer编码器组成更适合于NLU相关的任务。LLaMA模型LLaMALarge Language Model Meta AI包含从 7B 到 65B 的参数范围训练使用多达14,000亿tokens语料具有常识推理、问答、数学推理、代码生成、语言理解等能力。Bert由一个Transformer解码器组成。训练预料主要为以英语为主的拉丁语系不包含中日韩文。所以适合于英文文本生成的任务。ChatGLM模型ChatGLM是一个面向对话生成的语言模型适用于构建聊天机器人、智能客服等对话系统。如果你的应用场景需要模型能够生成连贯、流畅的对话回复并且需要处理对话上下文、生成多轮对话等ChatGLM模型可能是一个较好的选择。ChatGLM的架构为Prefix decoder训练语料为中英双语中英文比例为1:1。所以适合于中文和英文文本生成的任务。在选择模型时还需要考虑以下因素数据可用性不同模型可能需要不同类型和规模的数据进行训练。确保你有足够的数据来训练和微调所选择的模型。计算资源大模型通常需要更多的计算资源和存储空间。确保你有足够的硬件资源来支持所选择的模型的训练和推理。预训练和微调大模型通常需要进行预训练和微调才能适应特定任务和领域。了解所选择模型的预训练和微调过程并确保你有相应的数据和时间来完成这些步骤。最佳选择取决于具体的应用需求和限制条件。在做出决策之前建议先进行一些实验和评估以确定哪种模型最适合你的应用场景。4 各个专业领域是否需要各自的大模型来服务各个专业领域通常需要各自的大模型来服务原因如下领域特定知识不同领域拥有各自特定的知识和术语需要针对该领域进行训练的大模型才能更好地理解和处理相关文本。例如在医学领域需要训练具有医学知识的大模型以更准确地理解和生成医学文本。语言风格和惯用语各个领域通常有自己独特的语言风格和惯用语这些特点对于模型的训练和生成都很重要。专门针对某个领域进行训练的大模型可以更好地掌握该领域的语言特点生成更符合该领域要求的文本。领域需求的差异不同领域对于文本处理的需求也有所差异。例如金融领域可能更关注数字和统计数据的处理而法律领域可能更关注法律条款和案例的解析。因此为了更好地满足不同领域的需求需要专门针对各个领域进行训练的大模型。数据稀缺性某些领域的数据可能相对较少无法充分训练通用的大模型。针对特定领域进行训练的大模型可以更好地利用该领域的数据提高模型的性能和效果。尽管需要各自的大模型来服务不同领域但也可以共享一些通用的模型和技术。例如通用的大模型可以用于处理通用的文本任务而领域特定的模型可以在通用模型的基础上进行微调和定制以适应特定领域的需求。这样可以在满足领域需求的同时减少模型的重复训练和资源消耗。5 如何让大模型处理更长的文本要让大模型处理更长的文本可以考虑以下几个方法分块处理将长文本分割成较短的片段然后逐个片段输入模型进行处理。这样可以避免长文本对模型内存和计算资源的压力。在处理分块文本时可以使用重叠的方式即将相邻片段的一部分重叠以保持上下文的连贯性。层次建模通过引入层次结构将长文本划分为更小的单元。例如可以将文本分为段落、句子或子句等层次然后逐层输入模型进行处理。这样可以减少每个单元的长度提高模型处理长文本的能力。部分生成如果只需要模型生成文本的一部分而不是整个文本可以只输入部分文本作为上下文然后让模型生成所需的部分。例如输入前一部分文本让模型生成后续的内容。注意力机制注意力机制可以帮助模型关注输入中的重要部分可以用于处理长文本时的上下文建模。通过引入注意力机制模型可以更好地捕捉长文本中的关键信息。模型结构优化通过优化模型结构和参数设置可以提高模型处理长文本的能力。例如可以增加模型的层数或参数量以增加模型的表达能力。还可以使用更高效的模型架构如Transformer等以提高长文本的处理效率。需要注意的是处理长文本时还需考虑计算资源和时间的限制。较长的文本可能需要更多的内存和计算时间因此在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和调整。微调面如果想要在某个模型基础上做全参数微调究竟需要多少显存要确定全参数微调所需的显存量需要考虑以下几个因素综上所述全参数微调所需的显存量取决于模型的大小、批量大小、训练数据的维度以及训练设备的显存限制。在进行全参数微调之前建议先评估所需的显存量并确保训练设备具备足够的显存来支持训练过程。模型的大小模型的大小是指模型参数的数量。通常参数越多模型的大小就越大。大型的预训练模型如Bert、GPT等通常有数亿到数十亿个参数而较小的模型可能只有数百万到数千万个参数。模型的大小直接影响了所需的显存量。批量大小批量大小是指在每次训练迭代中一次性输入到模型中的样本数量。较大的批量大小可以提高训练的效率但也需要更多的显存。通常全参数微调时较大的批量大小可以提供更好的性能。训练数据的维度训练数据的维度是指输入数据的形状。如果输入数据具有较高的维度例如图像数据那么所需的显存量可能会更大。对于文本数据通常需要进行一些编码和嵌入操作这也会增加显存的需求。训练设备的显存限制最后需要考虑训练设备的显存限制。显卡的显存大小是一个硬性限制超过显存限制可能导致训练失败或性能下降。确保所选择的模型和批量大小适应训练设备的显存大小。为什么SFT之后感觉LLM傻了?在进行Supervised Fine-TuningSFT之后有时可能会观察到基座模型如语言模型的性能下降或产生一些“傻”的行为。这可能是由于以下原因为了解决这些问题可以尝试以下方法通过这些方法可以尽量减少Supervised Fine-Tuning之后模型出现“傻”的情况并提高模型在新任务上的表现。收集更多的训练数据以增加数据的多样性和覆盖范围。仔细检查微调数据集的标注确保标签的准确性和一致性。使用正则化技术如权重衰减、dropout来减少过拟合的风险。进行数据增强通过对微调数据进行一些变换或扩充来增加多样性。使用更复杂的模型架构或调整模型的超参数以提高模型的性能和泛化能力。数据偏移SFT过程中使用的微调数据集可能与基座模型在预训练阶段接触到的数据分布有所不同。如果微调数据集与预训练数据集之间存在显著的差异模型可能会在新任务上表现较差。这种数据偏移可能导致模型在新任务上出现错误的预测或不准确的输出。非典型标注微调数据集的标注可能存在错误或不准确的标签。这些错误的标签可能会对模型的性能产生负面影响导致模型产生“傻”的行为。过拟合如果微调数据集相对较小或者模型的容量参数数量较大模型可能会过拟合微调数据导致在新的输入上表现不佳。过拟合可能导致模型过于依赖微调数据的特定样本而无法泛化到更广泛的输入。缺乏多样性微调数据集可能缺乏多样性未能涵盖模型在新任务上可能遇到的各种输入情况。这可能导致模型在面对新的、与微调数据集不同的输入时出现困惑或错误的预测。SFT 指令微调数据 如何构建?构建Supervised Fine-TuningSFT的微调数据需要以下步骤通过以上步骤您可以构建适合Supervised Fine-Tuning的微调数据集并使用该数据集对基座模型进行微调以适应特定任务的需求。收集原始数据首先您需要收集与目标任务相关的原始数据。这可以是对话数据、分类数据、生成任务数据等具体取决于您的任务类型。确保数据集具有代表性和多样性以提高模型的泛化能力。标注数据对原始数据进行标注为每个样本提供正确的标签或目标输出。标签的类型取决于您的任务可以是分类标签、生成文本、对话回复等。确保标注的准确性和一致性。划分数据集将标注数据划分为训练集、验证集和测试集。通常大部分数据用于训练一小部分用于验证模型的性能和调整超参数最后一部分用于最终评估模型的泛化能力。数据预处理根据任务的要求对数据进行预处理。这可能包括文本清洗、分词、去除停用词、词干化等处理步骤。确保数据格式和特征表示适合模型的输入要求。格式转换将数据转换为适合模型训练的格式。这可能涉及将数据转换为文本文件、JSON格式或其他适合模型输入的格式。模型微调使用转换后的数据对基座模型进行微调。根据任务的要求选择适当的微调方法和超参数进行训练。这可以使用常见的深度学习框架如PyTorch、TensorFlow来实现。模型评估使用测试集对微调后的模型进行评估计算模型在任务上的性能指标如准确率、召回率、生成质量等。根据评估结果对模型进行进一步的优化和调整。领域模型Continue PreTrain 数据选取在领域模型的Continue PreTrain过程中数据选取是一个关键的步骤。以下是一些常见的数据选取方法在数据选取过程中需要根据具体任务和需求进行适当的调整和定制。选择合适的数据可以提高模型在特定领域上的性能和泛化能力。领域相关数据首先可以收集与目标领域相关的数据。这些数据可以是从互联网上爬取的、来自特定领域的文档或者公司内部的数据等。这样的数据可以提供领域相关的语言和知识有助于模型在特定领域上的表现。领域专家标注如果有领域专家可用可以请他们对领域相关的数据进行标注。标注可以是分类、命名实体识别、关系抽取等任务这样可以提供有监督的数据用于模型的训练。伪标签如果没有领域专家或者标注数据的成本较高可以使用一些自动化的方法生成伪标签。例如可以使用预训练的模型对领域相关的数据进行预测将预测结果作为伪标签然后使用这些伪标签进行模型的训练。数据平衡在进行数据选取时需要注意数据的平衡性。如果某个类别的数据样本较少可以考虑使用数据增强技术或者对该类别进行过采样以平衡各个类别的数据量。数据质量控制在进行数据选取时需要对数据的质量进行控制。可以使用一些质量评估指标如数据的准确性、一致性等来筛选和过滤数据。数据预处理在进行数据选取之前可能需要对数据进行一些预处理如分词、去除停用词、标准化等以准备好输入模型进行训练。假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】