第二部分：LLM微调技术详解

第5期 监督微调(SFT)：LLM微调基础技术详解

2.1 监督微调(SFT)：LLM微调基础技术详解

在大型语言模型(LLM)的应用中，微调是将预训练模型适应特定任务或领域的关键技术。监督微调(SFT, Supervised Fine-Tuning)是最基础、最常用的微调方法之一。本文将详细介绍SFT的基本原理、实现方法和最佳实践。

SFT的基本原理

监督微调是在预训练模型的基础上，使用高质量的任务特定数据集进行额外训练的过程。预训练模型已经学习了语言的基本规律和大量知识，但可能不熟悉特定领域的术语、风格或任务格式。SFT通过提供明确的输入-输出示例，引导模型学习特定任务的行为模式。

工作原理：

1. 准备高质量的指令-响应对数据集
2. 冻结或部分冻结预训练模型的权重
3. 在数据集上进行梯度下降优化
4. 调整学习率和训练轮次，避免过拟合
5. 保存微调后的模型权重

SFT的优势与局限性

优势：

• 简单直观：实现相对简单，概念易于理解
• 数据需求适中：相比从头训练，需要的数据量小得多
• 效果显著：在特定任务上通常能带来明显的性能提升
• 通用性强：适用于各种任务类型

局限性：

• 过度拟合风险：在小数据集上可能过度拟合
• 幻觉问题：可能会产生看似合理但不正确的内容
• 缺乏对齐：可能不总是按照人类偏好生成内容
• 上下文长度限制：受限于原始模型的上下文窗口

数据集准备最佳实践

1. 数据质量：确保数据干净、准确、一致
2. 数据多样性：覆盖各种边缘情况和变化
3. 数据格式：使用明确的指令-响应格式
4. 数据量：通常1,000-10,000个高质量示例是良好起点
5. 数据平衡：避免类别或模式的过度表示

SFT实现方法

使用Hugging Face Transformers

from transformers import (AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,
                         Trainer, TrainingArguments, DataCollatorForSeq2Seq)
import torch
# 加载模型和分词器model_name = "mistralai/Mistral-7B-v0.1"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 准备数据集（示例代码）def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
# 设置训练参数training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    learning_rate=5e-6,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
    logging_steps=10,
    save_strategy="epoch",
    fp16=True,
    gradient_checkpointing=True,
)
# 创建Trainertrainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer, model=model),
)
# 开始训练trainer.train()
# 保存模型trainer.save_model("./finetuned_model")

使用QLoRA进行高效微调