AI模型微調：BERT、GPT等深度解析與實用技巧

AI模型微調：深入淺出解析

在AI的世界裡，模型訓練與微調是不可或缺的環節。簡單來說，訓練就像是打造一個基礎的模型，而微調則是在這個基礎上，讓模型更專注於特定任務，提升表現。 這就好比蓋房子，先打好地基（訓練），再根據不同用途裝潢（微調）。

訓練與微調的差異

訓練（Training）指的是從頭開始，使用大量的資料來建立模型。這個過程需要耗費大量的時間和運算資源。訓練的目的是讓模型學習資料中的一般性規律。

微調（Fine-tuning）則是基於一個已經訓練好的模型，用更少量的特定資料來調整模型，讓它更擅長處理特定的任務。相較於從頭訓練，微調需要的資料和運算資源都少很多，也更快速。

什麼是微調？

微調就是將一個預先訓練好的模型，在特定領域的資料集上做進一步的訓練。舉例來說，如果你想讓一個語言模型更懂法律文件，就可以用法律文件來微調它。

事件開頭短結論： 微調能使模型更貼近實際應用，尤其是在特定領域或任務上。

微調的重要性

微調可以帶來以下幾個好處：

• 提升準確性： 讓模型更精準地執行特定任務。
• 節省成本： 相較於從頭訓練，微調需要的資料和運算資源更少，成本更低。
• 快速應用： 可以快速地將模型應用於新的領域或任務。

實作微調的步驟

1. 準備資料： 準備符合特定任務的資料集，例如，如果你想讓模型擅長產生程式碼，就需要準備程式碼資料集。
2. 選擇模型： 選擇一個適合你任務的預訓練模型，例如，BERT、GPT等。
3. 設定參數： 設定訓練的參數，例如學習率、批次大小等。
4. 開始訓練： 使用準備好的資料集，對模型進行微調。
5. 評估模型： 評估微調後模型的表現，看它是否達到預期。

微調的技術

微調有很多不同的技術，包括：

• 監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）： 使用標註好的資料集進行訓練。
• 獎勵微調（Reward Fine-Tuning, RFT）： 訓練模型產生符合特定目標的回應。
• 強化學習與人類反饋（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）： 透過人類的互動來優化模型。
• LoRA（Low-Rank Adaptation）： 一種高效的微調方法，可以減少計算成本。

個人心得

微調是將AI模型應用於實際場景的關鍵步驟。透過微調，我們可以將通用的模型轉變成專門的模型，更符合我們的需求。

事件重點

• 微調是基於預訓練模型，針對特定任務進行調整。
• 微調可以提升準確性、節省成本和加速應用。
• 微調有多種技術，可根據不同需求選擇。

參考閱讀

• https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1haftad/difference_between_fine_tuning_and_post_training/
• https://huggingface.co/docs/transformers/en/training
• https://www.linkedin.com/pulse/what-post-training-devvret-rishi-plpvc
• https://www.runloop.ai/blog/llm-fine-tuning-methods-a-complete-guide-to-post-training-optimization-techniques