1、大模型微调（Fine-tuning）是什么？

大模型微调是指在预训练大模型（如GPT-3、BERT等）的基础上，使用特定领域或任务的数据进一步训练模型，使其适应具体任务需求的过程。预训练模型通过海量数据学习通用知识，而微调则通过少量特定数据调整模型参数，使其在目标任务（如文本分类、问答、指令遵循等）中表现更优。

2、微调的概念区分

根据目标和方法的差异，大模型微调可分为以下几类：

2.1、按方法分

1、 全量微调（Full Fine-tuning）

定义：对整个预训练模型的所有参数进行调整。
特点：计算成本高，需要大量任务数据，容易过拟合，但可能达到最佳性能。
适用场景：资源充足且任务数据量较大的情况。

2、 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT）

定义：仅调整部分参数（如适配层、低秩矩阵），冻结大部分预训练参数。
常见方法：

• Adapter：在模型层间插入轻量适配模块。
• LoRA（Low-Rank Adaptation）：用低秩矩阵模拟参数更新。
• Prefix-tuning：在输入前添加可学习的提示（Prompt）。
• 特点：计算成本低，适合资源受限场景，但性能可能略低于全量微调。

2.2、按目标分

可以分为指令微调、特定任务微调、领域自适应微调和对齐微调等。

2.3、具体参考表格：

维度	大类	子类/代表方法
参数更新范围	全量微调 (FFT)	-
	参数高效微调 (PEFT)	LoRA/QLoRA、Adapter、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix-Tuning、Selective Fine-tuning、(IA)³等
目标任务类型	指令微调 (SFT)	通常结合PEFT实现
	任务/领域微调（文本分类、命名实体识别、问答、摘要、翻译）	通常结合PEFT实现
	对齐微调	RLHF、DPO、RLAIF、KTO等
数据利用方式	监督微调	标准标注数据
	半监督/自监督	对比学习、数据增强

3、指令微调（Instruction Tuning）

定义

指令微调是一种特殊的微调方法，通过输入自然语言指令（如“总结以下文章”）和对应的输出示例，训练模型理解并遵循多样化的人类指令。典型应用包括ChatGPT、Claude等对话模型。

特点

1. 提升指令遵循能力

• 模型学会将抽象指令映射为具体任务（如“翻译”对应生成目标语言文本）。
• 示例：输入“写一首关于春天的诗”，模型生成诗歌而非通用文本。

2. 增强零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）能力

• 通过多样化指令训练，模型无需额外示例即可处理未见任务。
• 例如，未明确训练“生成代码注释”的任务，但能根据指令自动完成。

3. 支持多任务泛化

• 单一模型可处理问答、生成、推理等多种任务，减少针对每项任务单独微调的需求。

4. 依赖高质量指令数据

• 需构建多样化的指令-输出对（如Self-Instruct方法自动生成数据），覆盖不同任务类型和复杂度。

5. 对齐人类意图

• 减少模型生成无关或有害内容的风险，使其更符合用户期望（如安全回复、无害化）。

通过代码解释原理

代码演示如何使用中文数据集对预训练语言模型进行指令微调，将模型从"只会预测下一个词"转变为"能够理解并执行指令"的助手。

第一步：导入相关包

from datasets import Dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, DataCollatorForSeq2Seq, TrainingArguments, Trainer
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

第二步：加载数据集

指令微调需要特定格式的数据集，通常包含：指令(instruction)、输入(input)和输出(output)。

• instruction: 告诉模型要做什么的指令;
• input: 需要处理的具体内容(可选);
• output: 期望模型生成的回答;

ds = Dataset.load_from_disk("./alpaca_data_zh/")
# 展示数据集的前3个样本，帮助理解数据格式
print("加载后的数据集:\n", ds)
print("数据集前三个样本:\n", ds[:3])

数据示例：

模型输入(包含Human和Assistant部分):
Human: 解释为什么以下分数等同于1/4
输入：4/16

Assistant: 4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4，得到（4÷4）/ (16÷4）=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数，来 表示分数的一个相同的值，这因为分数实际上表示了分子除以分母，所以即使两个数同时除以同一个非零整数，分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书
写形式，但它们的值相等。

模型学习目标(只有Assistant部分):
4/16等于1/4是因为我们可以约分分子分母都除以他们的最大公约数4，得到（4÷4）/ (16÷4）=1/4。分数的约分是用分子和分母除以相同的非零整数，来表示分数的一个相同的值，这因为分数实际上表示了分子除以分母，所以即使两个数同时除以同一个非零整数，分数的值也不会改变。所以4/16 和1/4是两种不同的书写形式，但它
们的值相等。

第三步：数据集预处理

数据预处理 - 将数据转换为模型可学习的格式：指令微调的关键是构建
Human: [指令+输入] - Assistant: [输出]格式，并进行编码。

[关键步骤]:
1.将指令和输入组合为"Human: [指令+输入]“；
2.将输出标记为"Assistant: [输出]”；
3.创建labels，使模型只学习生成Assistant部分。

如下图所示，红色部分是Human提问，模型不需要学习生成；绿色部分是Assistant回答，模型需要学习生成。

# 加载分词器，用于将文本转换为模型可理解的token ID
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("D:\\git\\model-download\\bloom-389m-zh")

# 定义一个函数，将数据集转换为训练所需的格式
defprocess_func(example):

    MAX_LENGTH = 256# 限制序列最大长度
    
    # 构建输入部分："Human: 指令 + 输入"
    instruction_text = "\n".join(["Human: " + example["instruction"], example["input"]]).strip() + "\n\nAssistant: "
    instruction_tokens = tokenizer(instruction_text)
    
    # 构建输出部分："输出 + 结束标记"
    response_text = example["output"] + tokenizer.eos_token
    response_tokens = tokenizer(response_text)
    
    # 合并输入和输出的token
    input_ids = instruction_tokens["input_ids"] + response_tokens["input_ids"]
    attention_mask = instruction_tokens["attention_mask"] + response_tokens["attention_mask"]
    
    # 创建labels: 对于Human部分使用-100(忽略不计算损失)，对于Assistant部分使用实际token_id
    # 这确保模型只学习生成Assistant部分，而不是复述Human部分
    labels = [-100] * len(instruction_tokens["input_ids"]) + response_tokens["input_ids"]
    
    # 截断过长序列
    iflen(input_ids) > MAX_LENGTH:
        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
        labels = labels[:MAX_LENGTH]
    
    return {
        "input_ids": input_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels
    }

# 应用处理函数到整个数据集
tokenized_ds = ds.map(process_func, remove_columns=ds.column_names)
print("\n数据预处理完成，转换为token ID格式:")
print(tokenized_ds)

# 可视化处理后的数据
print("\n===== 数据处理可视化 =====")
example_idx = 1# 选择第2个样本进行展示

# 解码输入序列，展示模型看到的内容
print("\n模型输入(包含Human和Assistant部分):")
print(tokenizer.decode(tokenized_ds[example_idx]["input_ids"]))

# 解码标签序列，展示模型需要学习生成的内容
print("\n模型学习目标(只有Assistant部分):")
filtered_labels = [idforidin tokenized_ds[example_idx]["labels"] ifid != -100]
print(tokenizer.decode(filtered_labels))

# 可视化标签中的-100位置，展示损失计算的机制
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # Windows系统使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 解决负号显示问题
labels = tokenized_ds[example_idx]["labels"]
plt.figure(figsize=(10, 2))
colors = ['red'if x == -100else'green'for x in labels]
plt.bar(range(len(labels)), [1if x != -100else0.5for x in labels], color=colors)
plt.title("标签可视化: 红色(-100)表示Human部分(不计算损失)，绿色表示Assistant部分(计算损失)")
plt.xlabel("Token位置")
plt.ylabel("是否计算损失")
plt.show()

第四步：创建模型

指令微调是在预训练模型基础上进行的，此处使用BLOOM中文模型。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("D:\\git\\transformers-code-master\\model-download\\bloom-389m-zh")
print(f"模型参数量: {model.num_parameters():,}")

第五步：配置训练参数

指令微调通常只需要少量数据和训练步骤，因为我们只是教会模型理解指令格式。

# 训练参数说明：小批次大小(4) + 梯度累积(8) = 有效批次大小(32)")，适用于低算力设备训练。
args = TrainingArguments(
    output_dir="./chatbot",                # 模型保存路径
    per_device_train_batch_size=4,         # 每个设备的批次大小
    gradient_accumulation_steps=8,         # 梯度累积步数，相当于使用了32的有效批次大小
    logging_steps=10,                      # 每10步记录一次日志
    num_train_epochs=1,                    # 训练1个epoch
    save_strategy="epoch",                 # 每个epoch保存一次
    learning_rate=2e-5,                    # 学习率
    warmup_ratio=0.03,                     # 预热比例
    # weight_decay=0.01,                   # 权重衰减，防止过拟合
)

第六步：创建训练器

使用Transformers的Trainer API简化训练流程。

trainer = Trainer(
    model=model,                          # 预训练模型
    args=args,                            # 训练参数
    tokenizer=tokenizer,                  # 分词器
    train_dataset=tokenized_ds,           # 训练数据集
    data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True)  # 数据整理器，处理不同长度序列
)

第七步：模型训练

开始指令微调训练，在训练过程中，模型学习如何根据Human的指令生成Assistant的回答。

trainer.train()

第八步：模型推理

测试模型是否学会了遵循指令回答问题。

from transformers import pipeline

# 创建文本生成pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0 if torch.cuda.is_available() else -1)

# 构建测试输入，遵循训练时的格式
test_instruction = "考试有哪些技巧？"
test_input = ""
ipt = "Human: {}\\n{}".format(test_instruction, test_input).strip() + "\n\nAssistant: "
print("\n测试输入:")
print(ipt)
print("\n模型生成的回复:")

response = pipe(ipt, max_length=256, do_sample=True, temperature=0.7)
print(response[0]['generated_text'])

总结

1. 指令微调是让模型学习 [Human提问 - Assistant回答] 的交互模式；
2. 通过标签设计(-100)，让模型只学习生成Assistant部分的内容；
3. 指令微调使预训练模型从[预测下一个词]转变为[理解并执行指令]；
4. 少量数据和训练步骤，就能让模型学会按照指定格式回答问题；

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