引言
随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的成果。7B级大模型作为当前研究的热点，其强大的功能和潜力吸引了众多研究者和开发者的关注。然而，如何有效地微调7B大模型，使其在特定任务上表现出色，成为了亟待解决的问题。本文将深入探讨7B大模型的微调配置，揭秘其中的秘诀。
环境准备
硬件配置
- 处理器：推荐使用第 12 代 Intel Core i7 或更高配置
- 显卡：推荐使用 NVIDIA GeForce RTX 3080 或更高配置，显存 24GB 以上（8GB 显存也可行，但训练速度慢）
部署环境
- 使用 nvidia-docker 部署最新的 pytorch，切记不要使用真实环境，一旦出现包存在问题，导致回滚会非常浪费时间。
- 检查显卡是否能够正常识别：
- nvidia-smi 查看显卡是否能够正常识别
- pytorch 查看显卡是否能够正常识别
- 检查 modelscope 的版本是否>1.8.1：
- pip list grep modelscope
模型准备
下载模型：
- baichuan-7B：https://huggingface.co/baichuan-inc/baichuan-7B/tree/main
- LLaMA-Efficient-Tuning：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning
使用 pip 安装 LLaMA-Efficient-Tuning-main 的依赖：
- 执行：pip install -r requirements.txt
在 LLaMA-Efficient-Tuning-main 目录下创建 check.py，输入以下代码，执行 python check.py：
import torch
微调配置
数据集准备
数据来源：
- 个人面试经验
- 互联网
- GPT3.5等
数据格式：
- 将数据存储在 data 目录下，包括训练数据和测试数据。
微调方法
全参数微调（SFT）：
- 对预训练模型的所有参数进行更新，以适应特定任务。
- 需要大量高质量微调数据，对算力要求较高。
参数高效微调（PEFT）：
- 通过训练少量参数来使得模型适配下游任务。
- 典型方法包括 LoRA（低秩适配器）。
优化器选择
- Adam：常用的优化器，适用于大多数任务。
- BAdam：块坐标下降法与 Adam 优化器的结合，适用于大模型微调。
模型评估
- 使用 C-Eval/MMLU 等基准测试评估模型性能。
- 评估模型在特定任务上的表现，如面试问答、对话生成等。
总结
7B大模型的微调配置是一个复杂的过程，需要综合考虑硬件配置、模型选择、微调方法、优化器选择和模型评估等多个方面。通过本文的介绍，相信读者已经对7B大模型的微调配置有了更深入的了解。在实际应用中，可以根据具体任务和需求，选择合适的微调配置，以实现最佳性能。