微调 Ai 模型：实用指南：是否*有必要？
随着基础模型成为人工智能应用的支柱，问题随之而来：我们应该微调这些模型，还是提示工程和检索增强生成 (RAG) 就足够了？事实是，这并不总是必要的，在许多情况下，这是一种过度处理。
在这篇文章中，我试图总结Chip Huyen的《人工智能工程》第7章，该章节深入探讨了微调：它的好处、局限性、内存限制和优化技术。
为什么微调存在
像GPT-4、Gemini和Claude这样的基础模型非常强大，但它们也是通才。它们在互联网上的大型数据集上进行了训练，这意味着它们可以在几乎任何主题上生成响应。然而，泛化是有代价的——这些模型：
- 并不总是理解特定领域的术语（医学、法律、金融）
- 可能会生成通用、缺乏启发性或有偏见的响应
- 可能与您公司的语气、风格或指南不一致
- 可能会产生幻觉或生成不准确的输出
微调通过在您自己的数据集上训练模型，定制模型以满足您的特定需求，修改其权重以提高准确性、相关性和一致性。
这就像把一个世界级的通才变成您领域的专家，但这也伴随着权衡。
微调的一个例子是制作不同的代码 Llama 模型，如下图所示。从基础模型Llama 2开始，使用不同的微调技术，Rozière等人能够将模型的最大上下文长度从4,096标记增加到16,384标记，以适应更长的代码文件。
作为应用程序开发人员，您可能会微调一个预训练模型，但更可能的是，您会微调一个经过后训练的模型。模型越精细，其知识与您的任务越相关，您适应它所需的工作就越少。
何时应该进行微调？
微调并不是一种适用于所有情况的解决方案。在您投入时间、计算资源和精力之前，您需要有充分的理由。 以下是微调实际上有意义的情况：
- 当您有一个需要专业知识或技能的特定任务时。
- 当预训练模型的性能不足以满足您的应用时。
- 当您对特定任务只有有限的标记数据时。
- 当您想将模型适应于不同的领域或上下文时。
微调的好处
微调可以提供几个优势，包括：
- 在特定任务上提高性能。
- 更好地泛化到新数据。
- 与从头开始训练相比，减少训练时间。
微调前的考虑事项
在进行微调之前，请考虑以下因素：
- 您的数据集大小。
- 可用的计算资源。
- 您的任务与预训练模型原始任务的相似性。
结论
在合适的情况下，微调可以是一种强大的工具。了解何时使用它将帮助您有效地利用其优势。
1. 你需要深厚的领域专业知识
- 如果你的 AI 应用涉及高度专业化的知识（法律、医疗、金融、科学研究），一般的 LLM 可能无法理解细微差别。
- 示例： 一个基于一般知识训练的法律 AI 助手可能会误解案例法。对其进行法律文件的微调可以提高准确性。
2. 你想要更好的对齐和一致性
- 一些 AI 应用程序需要独特的品牌声音、语调或遵循严格的规则。微调有助于确保模型保持一致。
- 示例： 一个客户服务聊天机器人，必须始终以温暖、同情和专业的语调回应。
3. 您需要减少幻觉和错误
- 如果您的 AI 经常生成不正确或误导性的信息，微调 高质量、经过验证 的数据可以帮助纠正这一点。
- 示例： 一个由于其一般训练数据而错误建议治疗方案的医疗诊断聊天机器人。
4. 你想节省 API 成本
- 如果你对 OpenAI、Anthropic 或 Google 进行 数百万次 API 调用，成本会迅速增加。微调一个像 Llama 或 Mistral 这样的开源模型可以减少对付费 API 的依赖。
- 示例： 一家初创公司使用一个微调过的开源 LLM 来进行内部文档搜索，而不是调用昂贵的 API。
5. 你需要低延迟的响应
- 微调模型通常比使用庞大、通用的基于 API 的模型更小且更快。
- 示例： AI 在实时应用中（例如，自驾车、实时欺诈检测）受益于降低延迟。
何时应避免微调
现在，让我们换个角度看问题。微调听起来不错，但它并不总是正确的选择。实际上，对于大多数 AI 应用来说，这是一种过度处理。
1. 你的问题经常变化
- 微调将你的模型锁定在 特定的数据集和时间点 — 但如果你的领域持续发展（如技术趋势、新闻或定价模型），微调将需要 不断的再训练。
- 示例： 一个基于去年的网络安全威胁进行微调的模型将很快变得过时。
2. 提示工程 & 检索增强生成 (RAG) 工作得很好
- 许多问题可以通过更好的提示或检索增强生成 (RAG)来解决。与其进行微调，不如动态地为模型提供更好的上下文。
- 示例： 与其为客户支持常见问题微调模型，不如将答案存储在知识库中，并使用 RAG 实时获取。
3. 这太贵或计算负担太重
- 微调 需要高端 GPU、较长的训练时间和持续的维护。 如果你没有专门的 ML 团队，这可能不可行。
- 示例： 在你自己的领域数据上训练 LLaMA-2 可能需要 数十万美元 的计算成本。
4. 你需要一个小型、快速的模型用于部署
- 微调模型对于边缘设备、移动应用或实时处理可能是庞大且低效的。
- 示例： 在低端 Android 设备上的语音助手可能会在完全微调的大模型上遇到困难。
如何高效地进行微调
如果您已经决定微调 是必要的，下一步就是要 正确地 进行微调。有多种方法可以在不产生过高成本的情况下对模型进行微调。
1. 参数高效微调 (PEFT)
与更新所有模型权重不同，PEFT 仅修改一小部分参数以减少内存使用。
- LoRA (低秩适应): 通过仅修改模型内的小矩阵层进行高效调优。
- 适配器: 添加小的、经过微调的层，而不触及基础模型。
- 前缀调优: 仅优化少量提示标记，而不是训练所有参数。
它的优点:
- 即使在小数据集上也能很好地工作。
- 需要的计算资源远低于完整微调。
- 保持基础模型不变（降低退化风险）。
2. 模型合并与多任务微调
Instead of training a single large model, you can:
- 微调不同的模型以应对不同的任务并将它们合并。
- 在 多个相关任务 上同时训练一个模型以实现泛化。
Example: Instead of training a chatbot separately for English and Spanish, fine-tune a multilingual model that handles both languages efficiently.
3. 完整微调 (成本高昂的方法)
这种方法更新 所有 模型权重，使其成为成本最高、资源最密集的选项。
何时使用它：
- 您拥有 海量、高质量的领域数据。
- 您需要 最大程度的定制 以满足特定用例。
- 您拥有 基础设施和预算 来支持持续的模型更新。
最终总结：您应该进行微调吗？
微调**不是您应该考虑的第一解决方案，**而是最后的选择。大多数 AI 应用可以通过提示工程、检索增强生成 (RAG) 或 PEFT 实现良好的效果。
- 首先使用提示工程和 RAG
- 如有必要，使用轻量级微调 (LoRA，适配器)。
- 仅在您有预算和数据的情况下使用完全微调。
微调功能强大，但也复杂且昂贵。确保在深入之前值得投资。
