大语言模型微调指南
详解如何对大语言模型进行微调，打造适合特定场景的AI应用，包括数据准备和实践技巧。
微调基础
什么是微调
微调是在预训练模型的基础上，使用特定领域的数据进行进一步训练，使模型更好地适应特定任务。
为什么需要微调
- 提高特定领域的准确性
- 注入领域知识
- 改善输出格式
- 优化响应风格
微调方法
- 全参数微调（Full Fine-tuning）
- LoRA（Low-Rank Adaptation）
- Prompt-tuning
- P-tuning
数据准备
数据要求
- 高质量的训练数据
- 合适的数据格式
- 充分的数据清洗
- 适当的数据增强
数据标注
- 指令格式设计
- 输出规范定义
- 质量控制流程
实践技巧
- 选择合适的基础模型
- 确定微调策略
- 设置合适的超参数
- 评估模型效果
常见问题
- 过拟合处理
- 灾难性遗忘
- 计算资源优化
- 成本控制