我知道关于微调的一切的全面概述

这份指南深入探讨了对语言模型进行微调的微妙过程，特别是针对大型语言模型（LLMs）或变压器模型，以适用于定制应用。它强调了了解何时不需要进行微调的重要性，比如针对罕见的特定响应或学习新知识，而建议对这些情况进行及时的工程处理。内容突出之处在于提供了关于选择适当数据进行微调的实用建议，强调了模式学习的重要性，而不仅仅是单词重复，以及多样化和结构良好的数据集的必要性。 该指南还着重讨论了选择适合实际应用的正确模型大小的关键决策，考虑了内存需求和商业使用许可等因素。它介绍了LoRA微调的概念，这是一种平衡内存使用和训练时间的专门方法，并讨论了参数调整的重要性以及探索各种LoRA版本的重要性。 此外，它强调了微调的战略考虑，包括针对任务特定需求的调整以及在生产环境中使用修剪以实现更快的推理。这些内容对于希望优化LLMs使用的人来说尤为宝贵，提供了技术建议和战略考虑的结合，挑战了一些关于大型数据集的必要性和模型选择的一刀切方法的常见假设。- 不要在罕见情况下希望模型以特定方式回应时进行微调，而是使用提示工程。 - 不要让模型学习“新知识”。 - 数据选择要注重模式而不是词语，需要足够多样化的样本。 - 不是数据越多越好，不要将所有数据都倒入模型中。 - 每个训练示例都需要明确的输入和输出，可以选择添加上下文文本。 - 数据集必须包含足够的案例和边缘案例，也可以使用更大的LLM的数据进行增强。 - 选择适合的模型，不是每个任务都需要100B的模型，1-13B的模型更实用。 - 需要检查许可证以确定是否可以在商业用途中使用模型。 - 8B模型需要大约16GB的内存来加载，可以使用混合精度和量化来初始化模型。 - 如果无法增加批次大小，可以使用梯度累积方法。 - 定期保存检查点，并在需要时使用`resume_from_checkpoint=True`。 - 考虑使用模型并行和数据并行技术进行大规模训练。 - 不要在所有情况下都使用QLoRA，只有在模型无法适应设备时才使用。 - SGD+学习率调度器很有用，但与AdamW/Adam等优化器一起使用学习率调度器似乎收益递减。 - 高数量的训练轮次对LoRA微调效果不好。 - LoRA的训练时间可能会令人困惑，因为不同的GPU选择会影响速度。 - LoRA正在不断变化，需要检查和测试不同的版本。 - 确定适合的任务，根据任务进行模型特定的微调。 - 根据任务类型使用修剪，修剪+微调可以提高推理速度。 - 在生产环境中，推理速度越快，性能越好，需要考虑修剪+微调。