先说一下ChatGPT的训练过程：

1.先在大规模的语料数据上进行自监督训练得到预训练模型，什么是自监督？就是把一句话后面的内容遮住，然后让模型预测，Bert则是把中间某些词遮住。

2.此时的预训练模型已经具备通用知识，也可以用于某个具体领域，但为了更好地适用于Chat模式，在预训练模型基础上，使用监督数据进行指令微调。

监督数据的格式是将问题和答案用特殊分隔符拼接在一起，训练过程中输入what is AI?，模型会基于此进行续写，通过训练过程中的损失函数和优化器的作用下调整参数，使模型的输出尽量与答案一致。

<start>what is AI?<sep>AI is .....<eos>

3.光会聊天还不行，还要尽量和人类在一个频道上，为了进一步与人类对齐，ChatGPT会使用Reinforcement learning through human feedback(RLHF)方式，也就是通过人类反馈结果进一步微调。

这样就得到了一个会聊天的ChatGPT。

上面的第2，3步还是挺麻烦的，但如果你直接将预训练模型应用于某个垂直领域，例如，金融，农业，医疗。或者是公司内部产品，效果不会很好，因为它的训练数据中不包括你公司的内部资料。

所以，要想取得好的结果，一般都需要对预训练模型进行微调。

微调可以从模型和Prompt两方面下手。

模型

从模型入手，当然是要更新模型的参数。

但有多少参数参与更新也有说法。

Full fine-tuning，模型全部参数都会参与更新，例如，使用医疗数据在预训练模型上继续训练，让它更加熟悉医疗知识。这个其实就是迁移学习。在图像领域，先在ImageNet上预训练，学习图像基本特征表示，然后使用医疗数据微调，微调过程中，全部参数都会更新。对于微调所需要的数据量，与预训练数据越相似，需要的微调数据就越少。

Parameter-efficient fine-tuning，只更新部分参数，其它参数冻结，或者增加一个Adaptor，预训练模型参数不变，只更新Adaptor参数，典型的例子是LORA。这种方式只需要一份预训练模型，针对不同任务训练不同的Adaptor即可，所以这样方式效率很高。

如上图所示，预训练模型参数矩阵W要比A和B大的多，Lora训练过程只需要更新A和B，A和B的可视为W的低秩分解，。

Instruction-tuning，这个就是刚才在ChatGPT中说的，预训练完成后，用有监督的方式继续训练。

Prompt

从Prompt下手，不改模型参数。

prompt engineering，不用改任何参数，也不增加任何adaptor，完全依靠人的能力把Prompt写好就行了。

Prefix tuning（前缀调整），这种方法的核心思想是在模型的输入前添加一个连续的、任务特定的向量序列，这个序列被称为Virtual Token，是可学习的。通过优化这个Virtual Token，而不是修改预训练语言模型的参数，Prefix Tuning 能够适应新任务，从而提高模型在特定任务上的性能。

P-Tuning，与Prefix tuning类似，只不过Virtual Tokens是通过一个额外的Prompt Encoder生成，例如，LSTM。

Lora实现

今天介绍一个NLP以及大模型领域非常知名的包：HuggingFace的Transformer。并基于此使用Lora方法对预训练模型进行微调。

1. 安装必要的库：确保你已经安装了 Transformers 库和 PEFT 库。如果没有，可以通过以下命令安装：

   pip install transformers peft

2. 选择预训练模型：选择一个预训练模型，例如 T5、BERT 或 GPT-2。你可以通过 Hugging Face 的模型库找到合适的模型。

3. 准备数据集：准备你的数据集，这通常包括训练集和测试集。你需要使用相应的 Tokenizer 对数据进行分词处理。

4. 定义 LoRA 配置：创建一个 LoRA 配置对象，指定需要适配的参数和训练设置。例如：

   
   

   from peft import LoraConfig

lora_config = LoraConfig(
   r=16,  # 秩的大小
   lora_alpha=32,  # 每个自注意力头的参数数量
   target_modules=["q", "v"],  # 需要适配的模块
   lora_dropout=0.05,  # dropout 率
   bias="none",  # 是否包含偏置项
   task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM  # 任务类型
)

5. 加载模型和 Tokenizer：使用 Transformers 库加载预训练模型和对应的 Tokenizer。

   from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer

model_name ="google/flan-t5-xxl"# 例如使用 Flan-T5 XXL 模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

6. 准备模型进行 LoRA 训练：使用 PEFT 库准备模型以进行 LoRA 训练。

   from peft import get_peft_model, prepare_model_for_int8_training

model = prepare_model_for_int8_training(model)  # 准备模型进行 int-8 训练
model = get_peft_model(model, lora_config)  # 添加 LoRA 适配器

7. 定义训练参数和数据收集器：设置训练参数，并定义如何收集数据以进行训练。

   from transformers import Seq2SeqTrainingArguments, DataCollatorForSeq2Seq

training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
   output_dir="lora-flan-t5-xxl",
   learning_rate=1e-3,
   num_train_epochs=5,
   # 其他训练参数...
)

data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(
   tokenizer=tokenizer,
   model=model,
   # 其他数据收集参数...
)

8. 创建 Trainer 并开始训练：使用 Trainer 类开始训练过程。

   from transformers import Seq2SeqTrainer

trainer = Seq2SeqTrainer(
   model=model,
   tokenizer=tokenizer,
   train_dataset=your_train_dataset,  # 你的训练数据集
   eval_dataset=your_eval_dataset,   # 你的评估数据集
   training_args=training_args,
   data_collator=data_collator,
)

trainer.train()

9. 评估和推理：训练完成后，你可以使用训练好的模型进行评估和推理。

总结：

今天介绍了除RAG外让大模型更专业的另一种方法：微调，并且介绍分别基于模型和提示词的微调方法，并基于HuggingFace的Transformer实现了LORA微调。