微调 - 🎯转了码的刘公子

![CleanShot 2025-06-15 at [email protected]|1000](https://imagehosting4picgo.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/imagehosting/fix-dir%2Fmedia%2Fmedia_Hbom7G6ctX%2F2025%2F06%2F15%2F01-27-10-2c55bcdab4cb8bee159948b25a535fc3-CleanShot%202025-06-15%20at%2001.27.00-2x-9cf54f.png) 以下是关于微调方法的三种方式的中文表格总结： | 方式 | 描述 | 示例 | 费用结构 | |------|------|------|----------| | 商业模型提供商微调 | 模型供应商提供商业模型的在线微调能力 | OpenAI 的 GPT-3.5 | 按 token 付费 | | 云厂商平台 | 云厂商提供的模型部署、微调平台 | 阿里云的 PAI 平台（DeepSeek 模型）| 只需使用云厂商的 GPU 算力 | | 自托管开源方案 | 适合拥有足够强大 GPU 的公司，希望完全本地私有化 | 各种开源方案配合自部署微调平台 | 需要自备硬件并搭建基础设施 | ___ 是的，**Supervised Fine-Tuning (SFT)** 和 **Group Relative Policy Optimization (GRPO)** 是两个并列但不同的模型训练方法，它们分别属于不同类型的技术路线，用于改善大语言模型（LLM）的表现。下面用通俗易懂的语言展开解释一下： # SFT 与 GRPO 的差异与联系 | 区别项 | SFT（监督式微调）| GRPO（群组相对策略优化）| | ---- | ---------------------------------- | ------------------------------------------------ | | 核心思想 | 直接模仿预先提供的标准答案 | 根据生成答案的好坏反馈优化 | | 所需数据 | 必须要有高质量标注数据（正确答案）| 不需要完整标准答案，只需要好坏评价 | | 适用场景 | 需要稳定、可控的答案场景 | 希望生成更灵活、更有创造性的答案 | | 模型表现 | 更倾向模仿原始数据，更稳定 | 更倾向探索新答案，可能更具创新性 | | 训练难度 | 相对简单易操作 | 相对复杂，需要建立有效的反馈系统 | | | - **SFT** 像"背课文"，给了标准答案，模型照着学； | **GRPO** 像"实战训练"，不给标准答案，只告诉模型表现好坏，让模型自己探索出更好的方式。| --- # 一、Supervised Fine-Tuning (SFT) - 监督式微调 **简单来说**： - 就像学生做作业，由老师给出正确答案，然后学生反复练习直到掌握一样。 - 在SFT中，模型就像是"学生"，我们事先准备好大量高质量的问题和答案数据，让模型去学习这些数据，记住正确的回答方式。 - 这种方式的关键是**预先准备好的数据质量**，数据越准确、越丰富，模型的表现就越好。 **举个例子**： > 假设你要训练一个聊天机器人回答数学问题。 > 你准备了10万道数学题，每道题都附有详细的标准答案（步骤 + 答案）。 > 模型通过学习这些题目的答案，慢慢掌握了数学题的解答方法，以后遇到类似的题目就可以正确地回答了。 **特点总结**： - 依赖提前准备的高质量标注数据。 - 模型会忠实地学习和模仿数据中给出的答案风格和逻辑。 - 训练起来相对容易，但受限于数据的质量和数量。 --- # 二、Group Relative Policy Optimization (GRPO) - 群组相对策略优化 **简单来说**： - GRPO是一种强化学习（RL）的方法，和上面监督学习完全不同。 - 在强化学习中，模型并不是从标准答案直接学习，而是通过不断的"尝试与反馈"来优化。 - 模型生成一些答案后，我们给每个答案打分（好/不好），模型就根据这些反馈慢慢优化，逐渐提升表现。 - **GRPO**的特色在于，它不是逐个单独评价答案，而是**一批（群组）一批地评价答案**，再用这些群组的相对得分差异来帮助模型理解怎样的回答更好。 **举个例子**： > 同样训练一个解答数学题的机器人，这次你不给标准答案，而是让模型自己生成10个答案，然后人类（或自动化评分系统）对这10个答案整体评分，比如： > > - 第1个答案：得分 70分 > - 第2个答案：得分 90分 > - 第3个答案：得分 50分 > - …… > > 然后模型再仔细观察：『为什么第2个答案得分最高？』 >『第3个答案错在哪里？』 >『第1个答案少了什么步骤？』 > > 经过反复尝试，模型逐渐明白"高分答案"长什么样，从而表现越来越好。 **特点总结**： - 通过不断试错和反馈提高模型表现，更有"探索"的感觉。 - 不再需要提前准备详细的标准答案，但需要高质量的评分体系。 - GRPO的优势在于让模型能生成更灵活、更有创造性的答案，而不仅仅局限于模仿预先准备的数据。 --- # 总结 - **SFT** 像"背课文"，给了标准答案，模型照着学； - **GRPO** 像"实战训练"，不给标准答案，只告诉模型表现好坏，让模型自己探索出更好的方式。在实际使用中，这两种方法经常被组合使用： - 先用SFT打基础，让模型具备基本的能力。 - 再用GRPO进一步优化，让模型更灵活，更符合实际需要。这样组合起来，可以达到更好的效果。两者在基本思路上有相似之处，都是在预训练模型的基础上进行微调，使模型更适合特定任务。但细节上有明显差异： | 路线 | | | --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | [监督微调 SFT](监督微调%20SFT.md) | - **OpenAI 的微调模块**： 通常采用监督学习的方式，你上传标注好的 JSONL 数据，然后选择一个基座模型，系统会利用这些标注数据对模型进行微调，调整模型的参数使其更适应你提供的训练数据。 | | [[GRPO]] | - **[[GRPO]]-DeepseekR1 的方法**： 这里使用的是强化学习策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO）的方法。训练过程中不仅依赖监督信号，还引入了奖励函数（例如格式奖励、准确率奖励和编辑距离奖励）来评估生成结果，然后通过策略优化来调整模型。这种方法在生成任务中可以更灵活地控制输出格式和内容。 | 总结来说，虽然两者都是基于预训练模型的微调，但 OpenAI 的方法更偏向于传统的监督微调，而 GRPOTrainer 则结合了强化学习的策略优化，使得微调过程中可以直接用生成质量的反馈来调整模型。 ___ https://github.com/huggingface/open-r1?tab=readme-ov-file 这个项目的目标是公开复现 DeepSeek-R1 模型，也就是说，它提供了一整套代码和工具，让大家可以按照公开的流程来微调和评估这个模型。简单来说： - **复现 DeepSeek-R1**：项目重现了 DeepSeek-R1 的整个训练和微调过程，包括用监督学习（SFT）和基于强化学习的 GRPO 方法来改进模型表现。 - **数据处理与生成**：它包含了数据预处理、数据生成（用来扩充训练数据）以及评估脚本，方便大家验证模型在数学推理、代码生成等任务上的表现。 - **开放与可扩展**：整个项目是开源的，目的是让更多人可以在这个基础上进行改进和二次开发，推动相关研究和应用。换句话说，这个项目不是在从零开始训练一个模型，而是复现并改进已有的 DeepSeek-R1，通过公开的代码让大家都能用相同的方法来微调和评估模型。 ___ # 参考资料 https://colab.research.google.com/drive/1T5-zKWM_5OD21QHwXHiV9ixTRR7k3iB9?usp=sharing [hiyouga/LLaMA-Factory/LLaMA-Factory: 一键调用LLaMA-Factory ，轻松微调。集成多种辅助功能。 - CG (codewithgpu.com)](https://www.codewithgpu.com/i/hiyouga/LLaMA-Factory/LLaMA-Factory) 我来为您解释一下如何微调(fine-tune) Llama 模型，我会尽量用通俗的语言解释这个过程。作为 Java 程序员转入 AI 领域，您需要了解以下几个关键概念和步骤: 1. 基本概念: - 微调是指在预训练模型的基础上,用特定数据集进行进一步训练,使模型更适合特定任务 - LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的微调方法,只需要更新很小一部分参数(1-10%) - 在这个例子中使用了 Unsloth 框架,它可以让训练速度提升 2 倍 1. 主要步骤: a) 环境准备: ```python # 安装必要的库 !pip install unsloth ``` b) 加载模型: ```python from unsloth import FastLanguageModel # 加载预训练模型 model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name = "unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct", # 选择模型 max_seq_length = 2048, # 最大序列长度 load_in_4bit = True # 使用4位量化以减少内存使用 ) ``` c) 准备训练数据: - 需要准备对话格式的数据,包含用户输入(user)和助手回答(assistant) - 数据需要转换成模型可以理解的格式 d) 配置训练参数: ```python # 设置 LoRA 参数 model = FastLanguageModel.get_peft_model( model, r = 16, # LoRA 秩,建议值 8,16,32,64,128 target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], lora_alpha = 16, lora_dropout = 0 ) ``` e) 开始训练: ```python from trl import SFTTrainer trainer = SFTTrainer( model = model, tokenizer = tokenizer, train_dataset = dataset, dataset_text_field = "text" ) trainer.train() ``` f) 保存模型: ```python # 本地保存 model.save_pretrained("lora_model") tokenizer.save_pretrained("lora_model") ``` 1. 实用建议: - 建议使用 Google Colab 等云平台进行训练,因为需要 GPU 资源 - 开始时可以用小数据集测试流程 - 确保训练数据质量,这对模型效果影响很大 - 可以先用较小的模型(如 1B 或 3B 参数量的版本)来测试 - 注意保存训练检查点,以防训练中断 1. 资源消耗参考: - 使用 Tesla T4 GPU 训练时,峰值内存使用约 6.5GB - 完整训练时间因数据集大小而异,示例中约 7.5 分钟如果您想开始尝试: 1. 先在 Google Colab 上运行示例代码 2. 准备一个小的测试数据集 3. 逐步调整参数观察效果 4. 成功后再尝试使用自己的数据集进行训练需要注意的是,虽然示例使用 Python,但您不需要精通 Python,只需要能看懂基本语法并修改关键参数即可。随着您的深入学习,可以逐步掌握更多 AI 相关知识。