大型语言模型（LLM），如 ChatGPT 和文心，拥有强大的能力，但训练它们的成本极其高昂。预训练需要海量数据和数千个 GPU 并行计算，仅 GPU 成本就可能高达数百万美元。OpenAI 的 GPT-3 技术概述显示，每次训练至少需要价值 500 万美元的 GPU。OpenAI 联合创始人 Sam Altman 甚至表示，训练基础模型的成本远不止 5000 万至 1 亿美元，而且越来越贵。
因此，从头开始预训练一个大模型，对于大多数人来说是遥不可及的。
微调（Supervised Fine-Tuning，SFT） 是一种更经济高效的机器学习技术。它通过对预训练模型进行少量调整，使其在特定任务上表现更出色。由于预训练模型已经学习了大量的世界知识，微调可以更快地适应新任务，并通常产生更好的结果。与预训练相比，微调的成本大大降低，使得普通开发者也能承担得起。
为什么要进行微调？
除了成本因素，微调在机器学习中还有以下重要意义：
- 数据效率： 微调允许使用少量特定任务的数据，就能有效地调整模型。无需收集和标注大量新数据，可以直接利用现有的预训练模型，并根据任务对其进行优化，节省了时间和资源。
- 时间效率： 从头开始训练模型需要很长时间。微调从模型已经学习的特征开始，减少了收敛所需的时间，加快了训练过程，提高了效率。
- 知识迁移： 预训练模型在最初的训练中已经从大量数据集中学习到了有价值的特征和模式。微调可以将这些知识迁移到特定任务中，增强模型在特定任务上的表现。
- 专业化： 微调可以让我们自定义一个模型，使其在特定任务中表现更加出色。通过调整模型的参数，可以创建一个在特定情况下非常有效的工具，例如，训练一个专门用于生成营销文案的模型。
何时应该进行微调？
虽然微调的成本远低于预训练，但仍然需要投入时间和精力。在决定微调之前，建议先尝试以下方法，看是否能获得满意的结果：
- 提示工程： 通过精心设计的提示词（prompt）来引导模型生成更好的结果。
- 检索增强生成（RAG）： 将外部知识库的信息检索出来，作为模型的输入，以提高生成结果的准确性和相关性。
- 函数调用： 让模型能够调用外部工具或函数来完成特定任务。
在准备微调之前，需要进行仔细的分析和考虑：
- 提示工程的潜力： 模型在许多任务上可能最初表现不佳，但使用正确的提示词可以显著改善结果，此时可能不需要微调。
- 迭代速度： 迭代微调需要创建数据集并运行训练任务，因此迭代提示词比迭代微调快得多。
提示工程、RAG 和函数调用是什么？
- 提示工程 (Prompt Engineering)： 通过优化输入给模型的提示词，来引导模型生成期望的输出。例如，可以使用更清晰、更具体的指令，或者提供示例来帮助模型理解任务。
- 检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)： 将外部知识库的信息检索出来，作为模型的输入，以增强生成结果的质量。这可以提高生成结果的准确性和相关性，尤其是在模型缺乏特定领域知识的情况下。
- 函数调用 (Function Calling)： 允许模型调用外部工具或函数来完成特定任务。例如，模型可以调用一个天气 API 来获取实时天气信息，或者调用一个计算器函数来进行数学计算。
如何进行微调？
不同平台的微调方式各不相同，因此需要参考具体使用的平台提供的文档：
- 百度文心大模型微调： SFT 文档
- OpenAI GPT 大模型微调： Fine-tuning 文档
微调的步骤 (通用流程)
虽然不同平台的具体操作可能有所差异，但微调的通用流程通常包括以下几个步骤：
- 准备数据集： 收集并准备用于微调的数据集。数据集应包含输入和期望的输出，并且格式应符合平台的要求。
- 选择预训练模型： 选择一个适合你任务的预训练模型。
- 配置微调参数： 设置微调的超参数，例如学习率、训练轮数等。
- 开始微调： 运行微调任务，让模型在你的数据集上进行训练。
- 评估模型： 使用评估数据集评估微调后的模型性能。
- 部署模型： 将微调后的模型部署到你的应用程序中。