如何用Azure OpenAI 微调 （Fine-tuning）训练模型？

随着 Azure OpenAI 服务正式推出 Fine-tuning（微调）功能。现在，微软很高兴宣布，在Azure 机器学习模型目录中，同样支持对 GPT-3.5-Turbo、Babbage-002 和 Davinci-002 进行Fine-tuning（微调）。

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通过为特定任务和应用进行定制和优化，Fine-tuning（微调）OpenAI 模型带来了显著的价值——提升性能和成本效益、减少延迟、并提供定制化的输出。无论是增强客户服务自动化、内容生成和自动补全、无缝翻译，还是简化文本摘要，Fine-tuning 都可以有所助益。当与其他方法如提示工程和信息检索一起使用时，Fine-tuning 会更加有效。

您可以使用 Azure 机器学习服务或 Azure OpenAI 服务来训练 Azure OpenAI 模型。我们提供了监督式 Fine-tuning，用户可以提供示例（提示/补全或会话聊天，取决于模型的选择）来重新训练模型。本篇为您介绍 Azure 机器学习模型目录中可用的 Fine-tuning 功能。

Azure 机器学习模型目录中的 Azure OpenAI 模型集增加了两款新的基础推理模型（Babbage-002 和 Davinci-002），并为三款模型（Babbage-002、Davinci-002 和 GPT 3.5 Turbo）引入了 Fine-tuning功能。

GPT-3.5-Turbo是 GPT-3.5 系列模型之一，是性能最强大且性价比最高的模型，主要针对聊天应用进行了优化，同时也非常适用于各种其他任务。Babbage-002 和 Davinci-002 模型较小，具有理解和生成自然语言和代码的能力。Babbage-002 取代了已弃用的 Ada 和 Babbage 模型，而 Davinci-002 取代了已弃用的 Curie 和 Davinci 模型。

Babbage-002 和 Davinci-002 模型在推理时支持最多16,384个输入 token。Turbo 模型在推理时支持最多4,097个输入 token。

Azure Machine Learning studio 内的模型目录（预览版）可用于探索不同的基础模型集，包括Azure OpenAI 服务模型集、由 AzureML 精心策划的一系列最先进的开源模型、Hugging Face Hub 社区合作伙伴的一系列模型、Meta 的Llama 2 大型语言模型（LLMs）集，以及各种先进开源视觉模型。

其中，Azure OpenAI 模型集仅在 Azure 上提供。通过这些模型，用户能够访问 Azure OpenAI 服务提供的提示工程、Fine-tuning、评估和部署功能。

通过结构化 Fine-tuning 释放 Azure 机器学习的全部潜力。首先从模型目录中选择您喜欢的基础模型，选择 Fine-tuning 任务，并提供必要的训练和验证数据。Azure 机器学习简化了此过程，提供了完全托管的计算资源和超参数配置。在 Fine-tuning 完成后，评估模型的指标并将其部署到 Azure OpenAI 服务中。

Azure 提供了完全托管的微调服务，无需用户管理计算资源。价格取决于所选择的模型。使用 Azure 机器学习不会产生额外费用。但是，除 Azure OpenAI 的使用和计算费用之外，您还将为其他使用的 Azure 服务（包括但不限于 Azure Blob 存储、Azure Key Vault、Azure Container Registry 和 Azure Application Insights）单独付费。

Azure 机器学习内置了一系列优化功能，如Deepspeed 和 ORT（ONNX RunTime），以加速 Fine-tuning 过程，以及 LoRA（大型语言模型的低秩适应性），极大地减少了 Fine-tuning 过程中的内存和计算需求。

Azure 机器学习通过本机 LLMOps功能，为经验丰富的数据科学家简化了实验管理，提供了组织和查找最适合的模型的工具。它通过 Fine-tuning 提供增强的数据版本控制和管道功能，以满足高级开发人员的需求。在模型开发过程中，促进了协作、可重复性和效率。此外，Azure 机器学习通过SDK 和 CLI 支持无代码和基于代码的体验，使高级数据科学家能够将其集成到自定义工作流和应用程序中。

为了提高工作负载中的模型性能，您可能希望使用自己的训练数据对模型进行 Fine-tuning。您可以使用 Azure Machine Learning Studio 或基于代码的示例轻松 Fine-tuning 这些模型。您可以通过在模型卡上选择 “Fine-tuning” 来进行配置，并传递训练和验证数据集。

步骤 1

数据集准备

您的训练数据和验证数据集包括输入和输出示例，用于定义您希望模型执行的任务。确保所有的训练示例都符合推理的预期格式。为了有效地 Fine-tuning 模型，需要确保数据集的平衡和多样化。这包括维护数据平衡（涵盖各种不同的场景），并定期调整训练数据，从而获得更准确和平衡的模型响应。

对于补全任务类型的模型（比如 Babbage-002 和 Davinci-002），您使用的训练和验证数据必须格式化为 JSON 行（JSONL）文档，其中每一行代表一个单一的提示-补全对。

对于聊天任务类型的模型（比如 GPT-3.5-Turbo），数据集中的每一行应该是一个 JSON 对象的列表。每一行对应于一个对话，每个对象则代表该对话中的一个回合/话语。

步骤 2

超参数调优

超参数调优对于大型语言模型（LLMs）至关重要，它能够优化性能、节省资源，以及适应任务和数据集以构建真实的应用。您可以自定义 Fine-tuning 的参数，比如 n_epochs（训练轮数）、批处理大小和学习率倍增器，以便更好地适应特定任务和数据集。

步骤 3

评估 Fine-tuning 模型

我们提供了一组在整个训练过程中计算的训练指标，包括训练损失、训练 token 准确率、验证损失和验证 token 准确率。这些统计数据是确保训练顺利进行的宝贵指标。具体来说，训练损失应该随着时间的推移而减小，而训练 token 准确率应该呈上升趋势，反映出性能的提高。

完成 Azure OpenAI 模型的 Fine-tuning 后，您可以在“模型”列表中找到该模型。选择“部署”按钮将模型部署到 Azure OpenAI 服务，并提供 OpenAI 资源和部署名称。您可以前往工作区中的 “Endpoint”，找到已部署到 Azure OpenAI 服务的模型。

定义明确的目标

明确定义您的 Fine-tuning 目标，无论是改善任务性能还是适应特定领域的数据。

从小规模开始，逐步扩展

从少量训练示例开始，大约50到100个，如果看到改善，再逐步扩展。如果没有进展，再次评估任务设置或数据结构，再进行扩展。需要强调的是，质量比数量更重要，即使是一小组高质量示例也可以带来成功的 Fine-tuning。

优先考虑高质量的训练数据

使用高质量、拥有良好标记并与任务密切相关的训练数据。进行必要的数据预处理、处理异常值以优化模型性能。

使用一致的系统消息

在微调和部署过程中使用相同的系统消息，保持一致性。

对齐训练数据

确保您的训练数据在风格和内容上与真实用户查询的相似性。

建立基准

建立一个用于比较的基准非常重要。从基础模型和 Fine-tuning 模型中生成样本、并行比较。

迭代超参数

从默认的超参数开始。如果注意到模型与训练数据不太一致（可以将训练轮数增加1或2轮），或者如果模型的多样性低于预期（可以将训练轮数减少1或2轮）。

尝试其他技术

在 Fine-tuning 之前尝试提示编写、RAG（检索增强生成）和少样本学习等技术，以便快速建立基准并优化资源使用。

使用较小的模型优化成本效率

考虑使用较小的模型进行训练，以在较低的成本下达到所需的准确度。

迭代和协作

进行迭代式 Fine-tuning，谨慎地开始，再根据评估结果进行改进。与领域专家和利益相关者密切合作，以完善 Fine-tuning 并验证模型输出。