大模型微調（Fine-Tuning）全流程思考

冬令營優秀學習筆記（二）

原標題：大模型微調（Fine-Tuning）全流程思考
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：6294字

訊飛MaaS平臺大模型微調及應用指南

本文總結了基于訊飛MaaS平臺進行大模型微調及應用開發的七個關鍵步驟，旨在幫助開發者快速理解并應用相關技術。

1. 大模型微調流程

   強調微調過程的嚴謹性，建議嚴格按照步驟進行，避免因跳步導致的低效甚至無效工作。特別指出數據集構建的重要性，其質量直接影響微調效果。

2. 方案構思與落地

   在正式開始前，需要明確目標、預期效果、模型類型（大模型或封裝產品）、創新點（專業領域深耕、已有模型銜接或兩者結合）。 文章介紹了Agent（基于LLM的智能實體）和Workflow（完成任務的步驟和過程）的概念，并說明在訊飛MaaS平臺上如何實現。

3. 數據集的獲取與構建

   介紹了兩種數據集獲取方式：公開數據集（如GitHub、Hugging Face、魔搭等平臺）和自行構建數據集。對于難以獲得的數據，建議先少量人工創建（例如50條），再利用訊飛MaaS平臺的數據增強功能擴充數據，或利用大模型輔助生成數據，并強調需要精細檢查大模型生成的數據，并迭代改進prompt。

   文章詳細介紹了數據的清洗過程，以及使用AIpaca格式構建微調數據集，并闡述了AIpaca的結構（instruction、input、output、system、history）及其意義。

4. 模型基底的比較

   選擇合適的模型基底至關重要。文章以訊飛MaaS平臺上的Llama3模型為例，說明如何處理其英文語料為主的問題，例如通過輸入中文數據集進行全參數微調和LoRA訓練，或在system部分加入“請輸出中文”的提示。

5. 模型訓練

   介紹了模型訓練過程中的參數選擇，特別強調“訓練次數”的重要性，指出數據集規模與訓練次數的匹配關系，以及過擬合問題的預防。

6. 效果的評估

   強調客觀和主觀標準相結合的評估方法，包括loss曲線分析（解釋了欠擬合和過擬合的表現）和根據產品預期目標進行主觀評估。

7. 模型的發布

   提供模型發布后的API調用地址和相關文檔，并指出在商業應用場景下需要考慮成本問題，例如比較不同技術路徑（單模型長Prompt vs. 多模型Workflow）的成本差異。

總而言之，本文提供了一個完整的大模型微調和應用開發流程指南，涵蓋了從方案構思到模型發布的各個環節，并結合訊飛MaaS平臺的特點，提供了具體的實踐建議。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術產品。