大语言模型微调之道1——介绍

宝玉的技术分享

23 Aug 202302:59

Summary

TLDR本视频课程由Sharon Joe主讲，介绍了如何对大型语言模型进行微调，以便在特定任务和数据上使用。微调可以使模型更一致地执行任务，如关键词提取和情感分类，并且可以调整模型的语气和风格。课程内容包括微调的基础知识、与提示工程的区别、如何与微调结合使用，以及如何通过指令微调来训练模型遵循指令。最后，观众将学习如何准备数据、训练模型并评估微调结果。

Takeaways

📚 课程介绍：本课程由Sharon Joe主讲，旨在教授如何对大型语言模型（LLM）进行微调。
🤖 微调目的：通过微调，可以将开源的大型语言模型进一步训练在自己的数据上，以更好地适应特定任务。
📝 微调与提示工程：与仅编写提示（prompt engineering）或检索增强生成（retrieval augmented generation）相比，微调是另一种提升模型性能的方法。
🎯 微调应用：微调可以帮助模型更一致地执行任务，如关键词提取、文本情感分类等。
🗣️ 风格调整：微调还可以调整模型的语气，使其更符合特定风格，如更有帮助、更礼貌或更简洁。
💡 私有数据接口：个人和公司希望将同样的接口应用于自己的私有和专有数据，微调是实现这一目标的方法之一。
🚀 基础模型训练：训练一个基础的LLM需要大量的数据和计算资源，但微调可以在现有模型上进行，节省资源。
🛠️ 微调步骤：课程将涵盖微调的具体步骤，包括数据准备、模型训练和评估。
👨‍💻 技术要求：本课程适合熟悉Python的人，若要完全理解代码，最好具备深度学习的基础知识。
💼 课程贡献者：感谢整个Lamani团队，特别是Nina Wei在设计方面的贡献，以及Deeplearning.ai的Tommy Nelson和Jeff Lardwick。
📈 学习成果：通过本课程，你将深入了解如何通过微调现有LM来构建自己的OM，并在你自己的数据上进行实践。

Q & A

这个课程的主题是什么？
-这个课程的主题是关于如何对大型语言模型进行微调，以适应个人或特定任务的数据。
微调大型语言模型的目的是什么？
-微调大型语言模型的目的是让模型在特定数据集上进行进一步训练，以便更一致地执行特定任务，如提取关键词、文本分类，以及调整模型的语气和风格。
与提示工程相比，微调有什么不同？
-提示工程侧重于如何通过编写提示来指导语言模型执行任务，而微调则涉及到使用自己的数据对模型进行额外的训练，以改善其性能。
什么是指令微调？
-指令微调是一种特定的微调方式，它教导大型语言模型遵循指令，使得模型能够更好地理解和执行用户的特定要求。
微调大型语言模型需要哪些资源？
-微调大型语言模型需要一定的数据集以及相应的计算资源，如GPU，来进行模型的训练。
为什么个人和公司希望对大型语言模型进行微调？
-个人和公司希望通过微调大型语言模型，使其能够处理和回答关于他们自己私有和专有数据的问题，从而获得与ChatGPT等流行模型相似的交互界面。
在这个课程中，学习者将会学到哪些内容？
-学习者将会学习微调的定义、它在何时对应用程序有帮助、微调如何融入训练过程、它与单纯的提示工程或检索增强生成的区别，以及如何结合使用这些技术。
学习这个课程需要哪些预备知识？
-学习这个课程需要熟悉Python编程语言，并且有助于具备深度学习的基础知识，例如神经网络训练的过程。
这个课程的最终目标是什么？
-这个课程的最终目标是让学习者通过微调现有的大型语言模型，在自己的数据上构建自己的模型，并在代码中实践整个微调过程。
微调大型语言模型有哪些潜在的挑战？
-微调大型语言模型的挑战包括如何确保模型在特定数据集上的训练效果，以及如何调整模型的语气和风格以满足特定的要求。
课程中提到的GPT-3和ChatGPT是什么关系？
-GPT-3是一种大型语言模型，而ChatGPT是基于GPT-3模型构建的一个聊天机器人应用，它利用了GPT-3的语言理解和生成能力来回答各种问题。

Outlines

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📚 欢迎了解大型语言模型微调

本段介绍了大型语言模型（LLM）的微调课程，由Sharon Joe教授。课程不仅涉及如何使用大型语言模型，还教授如何将开源LLM进一步训练于自己的数据上。微调可以使模型更一致地执行任务，如提取关键词或文本情感分析，并能调整模型的语气和风格。此外，介绍了如何使用LLM访问私有数据，并概述了微调在训练过程中的位置，以及与提示工程或检索增强生成的区别和结合使用方式。

Mindmap

Keywords

💡fine-tuning

fine-tuning是指在已有的大型语言模型（LLM）的基础上，使用特定数据集进一步训练模型，以适应特定的任务或数据。这种方法可以使模型更准确地执行特定任务，如风格模仿、数据提取等。在视频中，fine-tuning被提及作为提升模型性能和适应性的重要工具。

💡large language models (LLMs)

大型语言模型（LLMs）是人工智能领域的一种技术，它们通过大量数据训练，能够理解和生成自然语言文本。这些模型在处理语言任务时表现出色，如文本分类、问答和文本生成等。视频中强调了LLMs的潜力，并讨论了如何通过fine-tuning来提高它们在特定任务上的表现。

💡prompt engineering

prompt engineering是指设计和优化输入到语言模型的提示（prompt），以引导模型生成期望的输出。这是一种通过精心设计的输入来操纵模型行为的技术。在视频中，prompt engineering与fine-tuning进行了对比，展示了不同的模型优化方法。

💡chatbots

聊天机器人（chatbots）是一种自动对话系统，能够通过文本或语音与人类用户进行交流。它们通常基于大型语言模型构建，能够回答问题、提供信息或执行任务。视频中提到了chatbots的能力，并探讨了如何将这些能力应用到私有数据上。

💡proprietary data

专有数据（proprietary data）是指被某个个人或公司拥有的数据，这些数据通常不公开，仅供内部使用。在视频中，专有数据是指那些公司希望用聊天机器人或其他AI系统来处理的数据。

💡instruction fine-tuning

指令式fine-tuning是一种特殊的fine-tuning方法，它专注于训练语言模型以遵循特定的指令。这种方法可以使模型更好地理解并执行用户给出的具体任务，如按照特定格式回答问题或执行特定的文本处理任务。

💡neural networks

神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点通过复杂的网络结构相互连接。在深度学习领域，神经网络被用来构建和训练各种AI模型，包括大型语言模型。

💡GPU compute resources

GPU计算资源指的是使用图形处理单元（GPU）进行计算的资源。GPU是一种专门设计来处理图形和并行计算任务的微处理器，它在训练大型语言模型时非常有用，因为这些任务通常需要大量的并行处理能力。

💡Deep Learning.ai

Deep Learning.ai是一个专注于深度学习和人工智能教育的平台，提供课程和资源来帮助人们学习和掌握这些技术。在视频中，Deep Learning.ai被提及为与课程设计相关的一方。

💡Python

Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其清晰的语法和强大的功能而受到许多开发者和数据科学家的青睐。在视频中，Python被提及为理解课程内容的基础，因为课程的代码实现是用Python编写的。

💡accessibility

可访问性（accessibility）是指使产品、设备或服务能够被尽可能多的人使用，包括残障人士。在视频课程的背景下，可访问性指的是课程设计得易于理解和使用，即使是对深度学习只有基础了解的人也能够跟上。

Highlights

介绍大型语言模型微调课程

使用大型语言模型处理个人或特定任务数据

教授如何使用开源大型语言模型并对其进行进一步训练

通过微调提高语言模型执行任务的一致性

微调可以帮助调整语言模型的语气和风格

Chatbot和其他流行的大型语言模型能够回答广泛话题的问题

个人和公司希望将同样的接口用于自己的私有和专有数据

通过微调可以使用现有模型处理自己的数据

微调的课程内容包括理解微调是什么，何时使用，以及它与提示工程的区别

介绍指令微调，一种特殊的微调方法

课程将指导如何准备数据，训练模型和评估

课程适合熟悉Python的人，了解所有代码需要具备深度学习基础知识

感谢整个Lamini团队和Nina Wei在设计上的贡献

通过本短课程，你将深入了解如何通过微调现有语言模型来构建自己的语言模型