大模型微调知识与实践分享

主要观点总结

本文介绍了大型语言模型（LLM）的结构、参数量、显存占用、存储需求以及微调过程中的关键技术点。包括模型结构、参数计算、模型调试、数据构造、模型微调、强化学习等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: 模型结构

LLM模型基本选择以Decoder模块堆叠N层组成的网络结构。

关键观点2: 参数计算

包括模型参数量和显存占用的计算方式，以及存储需求。

关键观点3: 模型调试

包括使用理想的数据构造和微调方法优化模型，解决任务效果问题。

关键观点4: 数据构造

建立对生成数据质量的把控，通过规则或者LLM大模型来做后置的数据验证。

关键观点5: 模型微调

包括使用LoRA等参数效率更高的微调方法，以及在理想的数据上进行强化学习训练。

关键观点6: 工具使用

介绍了一些微调实践流程以及使用的工具平台，如理想ab工具、部署在whale上的开源模型、训练平台的选择和任务提交等。

关键观点7: 测试集数据分析

介绍如何在模型微调后，在测试集上进行效果评估，包括定义评价指标和发现优化问题等。