《大模型（LLMs）微调面》电子书下载

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《大模型（LLMs）微调面》电子书下载：

这本书详细讨论了大模型（LLMs）微调的各个方面，涵盖了从显存需求到模型训练的具体方法和经验。以下是文章的主要内容总结：

显存需求
​显存需求：一般nB的模型，最低需要16-20nG的显存。例如，vicuna-7B模型在官方样例配置下需要4张A100 40G GPU。
​显存优化：通过FSDP、梯度累积、梯度检查点等方式可以降低显存需求。

SFT微调的影响
​SFT的作用：SFT（Supervised Fine-Tuning）旨在激发大模型的能力，通常使用的数据量较小，可能导致模型在特定任务上表现更好，但在通用能力上有所下降。
​新版答案：指令微调是为了增强或解锁大语言模型的能力，使其在多语言场景下有更好的泛化能力。

指令微调数据构建
​代表性：选择多个有代表性的任务。
​数据量：每个任务实例数量不应太多，以避免过拟合。
​数据集平衡：平衡不同任务的比例，限制整个数据集的容量。

领域模型训练
​领域数据选取：技术标准文档或领域相关数据是关键。
​缓解遗忘：在领域训练过程中加入通用数据集，比例通常为1:5到1:10。
​预训练与SFT结合：在预训练过程中加入SFT数据，以学习更多知识。

微调模型建议
​模型结构：使用Causal Decoder+LM，层归一化使用Pre RMS Norm，激活函数使用GeGLU或SwiGLU。
​训练配置：选用大batch size，动态增加策略，学习率调度先warmup再衰减，梯度裁剪为1.0，权重衰减系数设置为0.1，采用bfloat16进行混合精度训练。

batch size设置
​太小问题：更新方向具有高方差，导致噪声较大。
​太大问题：增加batch size几乎不会改善性能，增加总体的FLOPS。
​最优设置：存在一个关于数据并行程度的临界点，平衡训练效率和模型效果。

优化器选择
​Adam和AdamW：常用优化器，AdamW相当于Adam加了一个L2正则项。
​其他优化器：如Sophia，使用梯度曲率进行归一化，可能提高训练效率和模型性能。

内存使用
​影响因素：模型大小、批量大小、LoRA参数数量以及数据集特性。
​节省内存：使用较短的训练序列可以节省内存。

数据集构建
​微调数据：数据质量大于数量，选取干净、具有代表性的训练数据，构建多样化的prompt，多任务训练时平衡数据量。

训练loss突刺
​原因：Adam优化器导致浅层梯度更新幅度变化，引发模型非稳态。
​解决方法：更换batch样本、减小学习率、减小e大小或使用EGS（Embedding Layer Gradient Shrink）等方法。

这本书提供了大模型微调的详细指南和建议，涵盖了从显存需求到具体训练方法的各个方面。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型（LLMs）微调面》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！