大模型有监督微调SFT实战

本文深入探讨有监督微调SFT（SFT有监督训练学习）在大模型应用的实战过程。首先，文章详细介绍了基础概念，如Token和Prediction，并讲解了PT预训练过程中的数据构造和模型输入输出机制。接着，实战教程分为数据清洗与预处理、特征工程应用、数据增强策略以及有监督精调算法流程，特别强调了数学模型公式解析。实战案例部分针对问答任务，演示了数据集构建、模型实例化和训练的过程，最后总结了概念要点与后续探索方向。通过本文，读者将深入了解SFT技术在特定任务上的应用方法与优化策略。

1. 基础概念介绍

• Token：在自然语言处理中，Token指的是文本中的基本单位，可以是一个单词、一个汉字或一个标点符号。例如，句子“我爱北京”可以被切分成“我”、“爱”和“北京”三个Token。
• Prediction：在模型训练过程中，Prediction是指根据模型当前的输入，预测下一个可能出现的Token。

2. PT预训练过程详解

在预训练阶段，模型通过大量的文本数据学习文本之间的模式和结构。数据构造包括文本分词、构建输入序列。模型输入为编码后的序列，例如对于序列 [你, 知道, 什么, 是, 微调, 吗]，通过序列填充至固定长度（例如10个Token），得到输入序列 3 5 7 2 9 4 1 0 0 0（假设你的Token为3，知道的Token为5等），然后将序列作为输入，通过模型内部的嵌入层、Transformer层等，将输入转换为更高维度的表示。模型输出为序列的下一个Token的预测概率分布，即经过一个线性层后得到的vocab_size维度的输出。

3. 训练流程概述

• 损失函数：在预训练阶段，通常使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）来衡量模型预测与实际Token之间的差异。
• 反向传播：根据损失函数计算梯度，并通过梯度更新模型参数，使得模型在训练集上的表现更为优秀。

1. 数据清洗与预处理方法

• 去除重复数据：使用Python中的pandas库的drop_duplicates()函数去除数据集中的重复行。
• 处理缺失值：根据数据类型选择填充策略，如使用fillna()函数填充缺失值，可选择平均值、中位数或特定值。
• 去除异常值：使用统计方法或阈值检测异常值，如使用z-score或IQR方法。

2. 特征工程应用

• 文本特征提取：使用sklearn库中的TfidfVectorizer或CountVectorizer进行文本特征提取。
• 数值特征转换：对连续变量进行归一化处理，如使用MinMaxScaler或StandardScaler。

3. 数据增强策略

• 文本数据增强：通过插入随机单词、替换同义词或改变文本语序来增加训练样本数量，使用NLTK或spaCy库提供相关功能。
• 图像数据增强：对图像进行旋转、翻转或裁剪等操作，使用OpenCV或imageai库进行图像处理。

4. 有监督精调算法流程与数学模型公式讲解

在有监督精调中，模型参数更新的目标是使得在特定任务数据上的损失最小化。以梯度下降算法为例，参数更新公式为：

[ \theta{new} = \theta{old} - \eta \cdot \nabla J(\theta_{old}) ]

其中，( \theta{new} )是新参数，( \theta{old} )是旧参数，( \eta )是学习率，( \nabla J(\theta{old}) )是损失函数 ( J )关于参数 ( \theta{old} )的梯度。

1. 数据获取与准备

• 数据清洗：使用Python中的pandas库进行数据清洗。
• 特征工程：应用文本预处理和特征提取技术。
• 数据分割：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

2. SFT数据集构建步骤

• 样本构造：构建包含指令和回复的格式化数据集，如[指令, 回复]。
• 数据掩码与损失计算：对回复进行掩码处理，只关注模型预测的下一部分，计算针对这部分的损失。

3. 代码实例演示

假设我们使用Python和pandas库进行数据处理：

import pandas as pd

# 数据读取和清洗
data = pd.read_csv('sft_data.csv')
data = data.drop_duplicates()  # 去除重复
data = data.dropna()  # 去除缺失值

# 特征工程
# 假设使用TF-IDF对文本进行特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['text_column'])

# 数据增强（示例）
from nltk.corpus import wordnet
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
def synonimizer(text):
    return [lemmatizer.lemmatize(word) for word in text.split()]

# 模型实例化和训练
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X, data['label_column'])

问答任务案例

代码与结果展示

假设我们有一个问答任务数据集，并使用上述方法构建了SFT数据集。

# 假设问答数据集已经预处理并转换为特定格式
# ...
# 数据集构建和参数调整
# ...

# 模型实例化和训练（示例）
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('model_name')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('model_name')

# 对数据集进行分词和编码
inputs = tokenizer(data['prompt_column'], data['answer_column'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# 训练模型
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    model.zero_grad()
    outputs = model(**inputs)
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 测试模型
model.eval()
for batch in test_dataloader:
    outputs = model(**batch)
    predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1)

# 结果展示
print(predictions)

概念总结

• 有监督微调（SFT）：通过使用少量有标签数据对预训练模型进行微调，实现特定任务的适应性。
• 数据集构建：包括数据清洗、特征工程、数据增强和格式化。

下一步探索

• 优化数据集：探索更有效的数据清洗、特征提取和增强策略。
• 模型调整：调整模型架构、超参数和训练策略以提高性能。
• 案例研究：分析不同领域和任务下的SFT应用效果。

通过实践上述步骤和案例，可以深入理解和应用有监督微调技术，提升模型在具体任务上的表现。