引言
随着深度学习技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）已经成为了自然语言处理领域的重要工具。然而，LLM在预训练阶段往往只能达到一定的性能水平，为了更好地适应特定任务，通常需要对LLM进行微调（Fine-tuning）。微调过程是提升模型性能的关键步骤，本文将揭秘大模型微调后指标提升的秘密武器。
数据构造与清洗
数据构造方法
1. 基于Self-Instruct方法的数据构造
Self-Instruct是一种自动数据构造方法，它通过学习如何生成有效的指令来指导模型学习特定任务。这种方法能够显著提高模型在特定任务上的性能。
2. 面向结构化知识的数据构造
对于需要处理结构化知识（如数据库、知识图谱）的任务，可以采用面向结构化知识的数据构造方法，将结构化数据转化为适合LLM学习的格式。
数据清洗方法
1. IFD指标法
IFD（Information Filtering and Distillation）指标法是一种数据清洗方法，它通过过滤掉不相关或不准确的信息来提高数据质量。
2. MoDS方法
MoDS（Multiple Occurrence Sampling）方法是一种数据清洗方法，它通过抽样多个数据样本来提高数据多样性。
分词器构造
分词器概述
BPE分词器
BPE（Byte Pair Encoding）是一种将单词编码为字符序列的分词器，它能够有效地处理未知词汇。
WordPiece分词器
WordPiece分词器是一种将单词分解为子单元的分词器，它能够处理未知词汇和低频词汇。
Unigram分词器
Unigram分词器是一种基于单个字符进行分词的分词器，它适用于一些特殊场景。
大型语言模型的微调方法
前缀调优
前缀调优是一种通过修改模型前缀参数来提升模型性能的方法。
提示调优
提示调优是一种通过提供有效提示来引导模型学习特定任务的方法。
P-Tuning v2
P-Tuning v2是一种通过调整模型参数分布来提升模型性能的方法。
LORA
LORA（Low-Rank Adaptation）是一种通过低秩自适应来提升模型性能的方法。
DyLoRA
DyLoRA（Dynamic LoRA）是一种动态低秩自适应方法。
AdaLoRA
AdaLoRA（Adaptive LoRA）是一种自适应低秩自适应方法。
QLORA
QLORA（Quantized LoRA）是一种量化低秩自适应方法。
QA-LoRA
QA-LoRA（Quantized Adaptive LoRA）是一种量化自适应低秩自适应方法。
LongLoRA
LongLoRA是一种长程低秩自适应方法。
VeRA
VeRA（Variable Rank Adaptation）是一种可变秩自适应方法。
总结
通过上述方法，可以对大模型进行微调，从而提升模型在特定任务上的性能。在实际应用中，可以根据任务需求和资源情况，选择合适的微调方法和策略，以达到最佳的指标提升效果。