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LLMs之FT:《The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review o

 处女座的程序猿 2024-12-17 发布于上海

LLMs之FT:《The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities》翻译与解读
 

导读:这篇论文名为《微调大型语言模型的终极指南:从基础到突破——技术、研究、最佳实践、应用研究挑战和机遇的详尽综述》,该论文对大型语言模型 (LLM) 的微调进行了全面而深入的探讨。它不仅涵盖了微调的各个阶段(数据准备、模型初始化、训练环境设置、微调技术选择、评估与验证、部署以及监控与维护),而且深入探讨了各种微调技术(包括参数高效微调技术如LoRA、QLoRA、DoRA、HFT以及MoE、MoA等高级架构),以及模型评估和安全性的相关问题。 此外,论文还探讨了多模态LLM及其微调,以及与新兴技术集成的机遇和挑战,并指出了未来的研究方向。 论文内容详实,并提供了大量的参考文献和工具链接,对于研究人员和从业者来说是一份极具价值的参考指南。 它强调了在LLM微调过程中需要考虑的伦理问题,例如偏差、隐私和安全性,并建议采用相应的框架和技术来解决这些问题。

第一章:引言

1.1 大型语言模型 (LLM) 的背景:LLM 是理解和生成人类语言的计算系统的一次飞跃,解决了传统语言模型的局限性,例如罕见词处理、过拟合和捕捉复杂的语言模式。Transformer 架构和自注意力机制是关键的进步。

1.2 历史发展和关键里程碑:语言模型从早期的统计语言模型 (SLM) 发展到今天的先进大型语言模型 (LLM),经历了几个阶段,这使得 LLM 能够像人类一样处理、理解和生成文本。

1.3 从传统 NLP 模型到最先进的 LLM 的演变:详细介绍了统计语言模型 (SLM)、神经语言模型 (NLM)、预训练语言模型 (PLM) 和 LLM 的演变过程,并对每个阶段进行了简要说明。

1.4 当前领先的 LLM 概述:概述了当前领先的LLM,强调了它们的能力和应用。

1.5 什么是微调?:微调利用预训练模型(例如 OpenAI 的 GPT 系列)作为基础,在较小的特定领域数据集上进一步训练,以提高特定任务的性能。

1.6 LLM 微调的类型:介绍了无监督微调、监督微调 (SFT) 和基于指令的微调三种方法,并比较了它们各自的优缺点和适用场景。

1.7 预训练与微调:对比了预训练和微调在数据需求、目标、过程、模型修改、计算成本和训练时间等方面的差异。

1.8 微调 LLM 的重要性:阐述了微调LLM的七大重要性,包括迁移学习、减少数据需求、改进泛化能力、高效模型部署、适应各种任务、特定领域性能提升以及更快的收敛速度。

1.9 基于检索的生成 (RAG):介绍了RAG,一种利用现有数据的方法,它将静态LLM与实时数据检索相结合,避免了微调或预训练的成本和时间。详细介绍了RAG的步骤、优势、挑战、用例和与微调的对比。

1.10 报告的目标:阐述了报告的目标、范围、解决的关键问题和报告结构概述。

第二章:LLM 的七阶段微调流程

该章节概述了LLM微调的七个阶段:数据集准备、模型初始化、训练环境设置、部分或完全微调、评估和验证、部署以及监控和维护。每个阶段都用图示说明,并简要介绍了每个阶段的核心内容。

第三章:第一阶段:数据准备

3.1 数据准备的步骤:详细介绍了数据收集、数据预处理和格式化、处理数据不平衡以及数据集划分四个步骤。

3.2 现有和潜在的研究方法:讨论了数据标注、数据增强和使用LLM生成合成数据三种方法。

3.3 微调LLM数据准备中的挑战:列举了七个挑战,包括领域相关性、数据多样性、数据大小、数据清洗和预处理、数据标注、处理罕见情况以及伦理考虑。

3.4 可用的LLM微调数据集:指导读者参考LLMXplorer等资源获取数据集。

3.5 最佳实践:总结了数据准备的最佳实践,包括高质量数据收集、有效的数据预处理、管理数据不平衡、增强和标注数据、伦理数据处理以及定期评估和迭代。

第四章:第二阶段:模型初始化

4.1 模型初始化的步骤:详细介绍了模型初始化的七个步骤,包括设置环境、安装依赖项、导入库、选择语言模型、从存储库下载模型、将模型加载到内存以及执行任务。

4.2 模型初始化的工具和库:介绍了HuggingFace、PyTorch和TensorFlow三个工具/库。

4.3 模型初始化中的挑战:列举了模型与目标任务的对齐、理解预训练模型、可用性和兼容性、模型架构、资源限制、隐私、成本和维护以及模型大小和量化等挑战。

4.4 教程:列举了几个相关的教程链接。

第五章:第三阶段:训练设置

5.1 训练设置的步骤:概述了训练环境设置、定义超参数以及初始化优化器和损失函数三个步骤。

5.2 设置训练环境:详细介绍了设置训练环境,包括硬件(GPU/TPU)、软件(CUDA、cuDNN、PyTorch或TensorFlow)以及库(Hugging Face Transformers)的选择和配置。

5.3 定义超参数:解释了学习率、批量大小和轮数三个关键超参数。

5.3.1 超参数调整的方法:介绍了随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化三种超参数调整方法。

5.4 初始化优化器和损失函数:详细介绍了梯度下降、随机梯度下降 (SGD)、小批量梯度下降、AdaGrad、RMSprop、AdaDelta、Adam 和 AdamW 等优化算法,并比较了它们的优缺点和适用场景。

5.5 训练设置中的挑战:列举了训练设置中可能遇到的挑战,例如硬件兼容性、依赖管理、学习率选择、批量大小选择、轮数选择、优化器选择和损失函数选择。

5.6 最佳实践:总结了训练设置的最佳实践,包括学习率、批量大小、保存检查点、超参数调整、数据并行和模型并行、定期监控和记录、处理过拟合和欠拟合、使用混合精度训练以及评估和迭代。

第六章:第四阶段:选择微调技术和合适的模型配置

6.1 微调的步骤:详细介绍了微调的九个步骤,包括初始化预训练分词器和模型、修改模型的输出层、选择合适的微调策略、设置训练循环、结合处理多任务的技术、监控验证集上的性能、使用高级技术优化模型、修剪和优化模型以及持续评估和迭代。

6.2 LLM 的微调策略:介绍了特定任务微调和特定领域微调两种策略,并分别举例说明。

6.3 参数高效微调 (PEFT) 技术:介绍了PEFT的概念和优势,并详细介绍了适配器、低秩自适应 (LoRA)、量化 LoRA (QLoRA)、权重分解低秩自适应 (DoRA) 以及使用多个适配器进行微调等技术。 每种技术都包含了其优缺点和适用场景的讨论。

6.4 半微调 (HFT):介绍了HFT的概念、优势以及与LoRA的比较。

6.5 Lamini 内存微调:介绍了Lamini内存微调技术,旨在减少幻觉,并详细介绍了Lamini-1模型架构及其优化策略。

6.6 专家混合 (MoE):介绍了MoE的概念,并以Mixtral 8x7B为例进行说明。

6.7 代理混合 (MoA):介绍了MoA的概念、方法论以及与MoE的类比,并分析了MoA有效的原因。

6.8 近端策略优化 (PPO):介绍了PPO的概念、优势、局限性以及训练模型的教程。

6.9 直接偏好优化 (DPO):介绍了DPO的概念、优势、最佳实践、训练模型的教程以及与PPO的比较。

6.10 比率偏好优化 (ORPO):介绍了ORPO的概念和优势。

6.11 修剪LLM:介绍了修剪LLM的概念、时机、优势和挑战,包括权重修剪、单元修剪和过滤器修剪。

第七章:第五阶段:评估和验证

7.1 评估和验证微调模型的步骤:概述了评估和验证微调模型的步骤,包括设置评估指标、解释训练损失曲线、运行验证循环以及监控和解释结果等。

7.2 设置评估指标:介绍了交叉熵以及其他高级LLM评估指标,例如困惑度、事实性、LLM不确定性、提示困惑度、上下文相关性、完整性、块属性和利用率以及数据错误可能性。

7.3 理解训练损失曲线:解释了训练损失曲线的含义以及如何解释不同模式的曲线(例如欠拟合、过拟合和波动)。

7.3.2 避免过拟合:列举了避免过拟合的技术,例如正则化、提前停止、dropout、交叉验证、批量归一化以及使用更大的数据集和批量大小。

7.3.3 噪声梯度的来源:讨论了噪声梯度的来源以及如何管理噪声梯度,例如学习率调度和梯度裁剪。

7.4 运行验证循环:详细介绍了运行验证循环的步骤,包括数据划分、初始化验证、计算指标和记录结果以及提前停止。

7.5 监控和解释结果:解释了如何监控和解释验证结果,包括一致性改进、差异以及稳定性。

7.6 超参数调整和其他调整:讨论了超参数调整,包括学习率、批量大小、训练轮数以及优化器等。

7.6.1 数据大小和质量:强调了数据大小和质量对LLM有效性的影响。

7.7 对微调LLM进行基准测试:介绍了用于评估LLM性能的基准数据集,例如GLUE、SuperGLUE、HellaSwag、TruthfulQA和MMLU等。

7.8 在安全基准上评估微调的LLM:讨论了评估微调LLM安全性的重要性,并介绍了DecodingTrust框架。

7.9 使用AI模型评估微调LLM的安全:介绍了Llama Guard、Shield Gemma和WILDGUARD三个AI模型,用于评估微调LLM的安全。

第八章:第六阶段:部署

8.1 部署微调模型的步骤:概述了部署微调模型的步骤,包括模型导出、基础设施设置、API开发以及部署。

8.2 基于云的LLM部署提供商:介绍了AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform和Hugging Face等云平台的LLM部署服务。

8.3 推理过程中优化模型性能的技术:介绍了传统基于GPU的本地部署、分布式LLM、基于WebGPU的部署、使用WebLLM的WebGPU部署、量化LLM以及vLLM等技术。

8.4 LLM部署的关键考虑因素:总结了LLM部署的关键考虑因素,包括基础设施需求、可扩展性、成本管理、性能优化、安全和隐私、维护和更新、灵活性和定制以及用户管理和合规性等。

第九章:第七阶段:监控和维护

9.1 部署的微调LLM的监控和维护步骤:详细介绍了部署的微调LLM的监控和维护步骤,包括设置初始基线、性能监控、准确性监控、错误监控、日志分析、警报机制、反馈循环、安全监控、漂移检测、模型版本控制、文档和报告以及定期审查和更新。

9.2 持续监控模型性能:讨论了持续监控模型性能的重要性,包括功能监控、提示监控和响应监控以及警报机制和阈值以及监控用户界面 (UI)。

9.3 更新LLM知识:讨论了更新LLM知识库的重要性,包括定期再训练和触发器驱动的再训练以及其他方法(例如微调和主动学习),并考虑了数据质量和偏差、计算成本、停机时间以及版本控制等因素。

9.4 LLM 更新的未来:展望了LLM更新的未来方向,包括持续学习、迁移学习和元学习以及硬件和计算资源的改进以及学术界和工业界的合作。

第十章:LLM 的工业微调平台和框架

该章节介绍了多个工业级的LLM微调平台和框架,包括Autotrain、Transformers库和Trainer API、Optimum、Amazon SageMaker JumpStart、Amazon Bedrock、OpenAI的微调API以及NVIDIA NeMo Customizer。 每个平台都详细介绍了其功能、使用方法、优缺点以及适用场景。

第十一章:多模态LLM及其微调

11.1 视觉语言模型 (VLM):介绍了VLM的概念、架构(图像编码器、文本编码器和融合策略)以及对比学习。

11.2 多模态模型的微调:介绍了多模态模型的微调技术,包括PEFT技术(LoRA、QLoRA、LLM-Adapters、(IA)³、DyLoRA、LoRA-FA和EAS)以及全参数微调方法(LOMO和MeZO)。并以医学领域的案例研究为例,详细说明了如何使用LoRA微调多模态LLM进行医学视觉问答(Med-VQA)。

11.3 多模态模型的应用:列举了多模态模型的应用,例如手势识别、视频摘要、图像生成、教育工具和虚拟助手等。

11.4 音频或语音LLM或大型音频模型:介绍了音频或语音LLM的概念、架构、标记化和预处理以及微调技术,并以Whisper为例,详细说明了如何微调Whisper进行自动语音识别 (ASR)。

第十二章:开放性挑战和研究方向

12.1 可扩展性问题:讨论了LLM微调的可扩展性问题,包括计算资源、内存需求、数据量、吞吐量和瓶颈以及资源的有效利用等挑战。

12.1.2 可扩展解决方案的研究方向:介绍了高级PEFT技术、稀疏微调、数据高效微调 (DEFT) 以及硬件和算法协同设计等研究方向。

12.2 微调LLM的伦理考虑:讨论了微调LLM的伦理考虑,包括偏差和公平性、隐私问题以及安全风险等。

12.3 问责制和透明度:讨论了问责制和透明度的必要性,并介绍了相关的研究和行业实践,以及用于减轻偏差、保护隐私和增强安全的框架和技术。

12.4 与新兴技术的集成:讨论了将LLM与新兴技术(例如物联网 (IoT) 和边缘计算)集成的机遇和挑战。

12.5 未来的研究领域:展望了未来的研究领域,包括联邦学习和边缘计算、实时决策支持系统以及伦理和监管影响等。


《The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities》翻译与解读

地址

论文地址:https:///abs/2408.13296

时间

2024823最新日期,2024年10月30日

作者

爱尔兰人工智能中心CeADAR Connect Group

摘要

本技术报告详细探讨了微调大型语言模型(LLMs)的过程,整合了理论洞察和实践应用。报告首先追溯了LLMs的历史发展,强调了它们从传统自然语言处理(NLP)模型演变而来,并在现代AI系统中扮演着关键角色。分析区分了各种微调方法,包括监督学习、无监督学习和基于指令的方法,强调了这些方法对于特定任务的各自影响。

报告介绍了一个结构化的七阶段LLM微调管道,涵盖了从数据准备到模型部署的完整生命周期。关键考虑因素包括数据收集策略、不平衡数据集的处理、模型初始化和优化技术,特别关注超参数调优。报告还强调了资源高效的微调方法,如低秩自适应(LoRA)和半微调,这些方法在平衡资源约束和最佳模型性能方面具有优势。

探索部分涵盖了高级微调技术和配置,如记忆微调、专家混合(MoE)和代理混合(MoA),展示了这些方法如何利用专业网络多代理协作来实现更好的结果。讨论了近端策略优化(PPO)和直接偏好优化(DPO)等创新方法,以使模型与人类偏好保持一致,并研究了修剪和路由优化的优点,以提高效率。

在报告的后几部分中,作者深入探讨了推理的验证框架、部署后的监控以及推理优化技术。此外,报告还涉及在分布式和基于云的平台上部署LLMs的问题。此外,报告还涵盖了一些前沿话题,如多模态LLMs和音频和语音处理的微调,以及与可扩展性、隐私和问责制相关的新兴挑战。

本报告旨在为研究人员和从业者提供全面的指导,为他们在这个快速发展的领域中优化LLMs时应对挑战和把握机遇提供可行的见解。

第一章:引言

1.1、大型语言模型(LLM)的背景

LLM是理解和生成人类语言的计算系统,它在现代AI系统中扮演着关键角色,克服了传统基于N-gram语言模型的局限性(例如:罕见词处理、过拟合和捕捉复杂的语言模式)。文中提到了GPT-3GPT-4等著名例子,并强调了自注意力机制(有效管理顺序数据并理解长距离依赖关系)、上下文学习基于人类反馈的强化学习(RLHF)等关键技术。诸如提示工程、问答和对话交互等技术极大地推动了自然语言处理 (NLP) 领域的发展。

1.2、历史发展和关键里程碑

语言模型是自然语言处理 (NLP) 的基础,它利用数学技术概括语言规则和知识,用于涉及预测生成的任务。它从早期的统计语言模型(SLM)发展到如今先进的LLM(能够以与人类能力相当的水平处理、理解和生成文本),经历了几个阶段,包括SLM、神经语言模型(NLM)、预训练语言模型(PLM)和LLM

图 1.1:一条按时间顺序排列的时间表,展示了从 1990 年到 2023 年大型语言模型 (LLM) 的演变。这一进程从早期的统计模型(例如 N-gram)开始,经过 Word2Vec 和 RNN/LSTM 等神经语言模型的过渡,并随着 Transformer 和注意力机制的引入进入预训练模型时代。该图重点介绍了重要的里程碑,包括 BERT、GPT 系列的发展以及 GPT-4 和 ChatGPT 等最新创新,展示了 LLM 技术随着时间的推移而迅速发展。

上图展示了大型语言模型从早期的统计方法到当前先进模型的演变过程。

1.3、从传统NLP模型到最先进的LLM的演变

详细介绍了SLM、NLM、PLM和LLM的演变过程,并对每个阶段的技术特点进行了阐述。

阶段

模型类型

特点与描述

代表模型或技术

统计语言模型 (SLMs)

1990年代兴起,基于统计类型

>> 使用概率方法分析自然语言,通过条件概率计算句子的可能性。
>> 利用最大似然估计(MLE)估算条件概率。

>> N-gram(统计方法)

神经语言模型 (NLMs)

基于神经网络的语言模型

NLM 由相互连接的神经元组成,这些神经元组织成层,类似于人类大脑的结构。输入层连接词向量,隐藏层应用非线性激活函数,输出层使用 Softmax 函数预测后续单词,将值转换为概率分布。

>> 利用神经网络克服SLMs的局限性,来预测词序列
>> 通过词向量(如Word2Vec)表示词语,反映语义关系。
>> 使用Softmax函数将预测值转化为概率分布。

>> Word2Vec
>> 神经网络层次结构 (输入层、隐藏层、输出层)

预训练语言模型 (PLMs)

预训练+微调范式

>> 初始阶段利用海量无标注文本进行预训练,学习基础语言结构。
>> 再在特定任务的小数据集上进行微调。
>> 推动多样化和高效模型架构的产生。

GPT-2、BERT

大型语言模型 (LLMs)

预训练(大语料库+超大参数)

+微调+对齐范式

>> 拥有数百亿参数,训练于大规模文本语料。
>> 两阶段训练过程:初始预训练与人类价值对齐(Alignment)。
>> 提高理解和执行人类指令的能力。

GPT-3、GPT-4、PaLM、LLaMA

(1)、SLMs公式

(2)、NLMs示意图

图 1.2:神经语言模型的示意图,展示了分层架构,其中输入层处理顺序数据,隐藏层捕获依赖关系,输出层生成预测。该图强调了通过连接和矩阵乘法的信息流,最终通过 softmax 函数实现概率分布。

图1.2说明了神经语言模型的结构,突出显示了用于预测后续单词的层和连接。

1.4、当前领先的LLM概述

LLM是NLP领域强大的工具,能够执行翻译摘要对话交互等任务。得益于transformer架构的进步、计算能力的提升和广泛的数据集,它们取得了成功。这些模型近似于人类水平的性能,使其在研究和实际应用中价值连城。LLM的快速发展推动了在架构创新、训练策略、扩展上下文长度、微调技术和整合多模态数据方面的研究。它们的应用范围超出了NLP,助力人机交互并创建直观的AI系统。这凸显了综合评论汇总最新发展的重要性

图 1.3:思维导图描绘了大型语言模型 (LLM) 的各个维度,涵盖了从预训练和微调方法到效率、评估、推理和应用领域的各个方面。每个维度都与特定的技术、挑战和体现所讨论特征的模型示例相关联。此图概述了 LLM 开发和部署中的多方面考虑因素。

维度

子类别

描述

预训练 (Pre-Training)

Single-Modal

单模态模型,如T5, mT5, GPT-3, PaLM, LLaMA, LLaMA-2, PaLM-2, U-PaLM, UL2

Multi-Modal

多模态模型,如GPT-4, Gemini, PaLM-E, LaVIN, MiniGPT-4

微调 (Fine-Tuning)

Transfer Learning

迁移学习

Instruction

指令调整:手动与自动方式

Alignment

模型对齐方法:RLHF, DPO, RLAIF, RAFT

PEFT

参数高效微调方法:LoRA, Adapter 等

Quantization

模型量化:后训练量化与感知量化

Pruning

模型剪枝:结构化与非结构化

效率 (Efficient)

-

提高效率相关的研究

评估 (Evaluation)

NLG

自然语言生成任务:摘要、翻译、句子补全

NLU

自然语言理解任务:分类、情感分析、常识推理

Alignment

对齐评估:诚实 (Honest), 无害 (Harmless), 有用 (Useful), 安全性 (Safety), 毒性 (Toxicity), 对抗攻击 (Adversarial Attacks), 对齐成本 (Alignment Tax)

Dataset

数据集问题:偏差、记忆、隐私、毒性

Evaluation

评估流程

Cost

成本评估:包括训练、推理、内存限制、硬件需求、电力等

推理 (Inference)

Prompting

提示设计:多轮指令与单轮指令

Text Completion

文本补全:问答、连续推理、零样本, ICL, ToT等

应用

Applications

应用:通用任务、医疗、教育、科学、法律、财务、机器人、编码等领域

1.5、什么是微调?

微调是利用预训练模型(如OpenAI的GPT系列)作为基础,在较小的特定领域数据集上进行进一步训练,以增强其在特定任务上的性能。这种方法建立在模型的现有知识之上,以减少数据计算要求来提高特定任务的性能。

微调将预训练模型的学习模式特征转移到新任务中,从而提高性能并减少训练数据需求。它在 NLP 中已变得流行,用于文本分类、情感分析和问答等任务。

1.6、LLM微调的类型

介绍了三种LLM微调类型:无监督微调、监督微调(SFT)和基于提示工程的指令微调。

微调类型

描述

优缺点

无监督微调 (Unsupervised Fine-Tuning)

通过目标领域的大量未标注文本,对语言模型进行微调,增强其对特定领域(如法律、医疗)的语言理解

>> 优点:适用于新领域;无需标注数据。
>> 缺点:对分类、摘要等特定任务精度较低

有监督微调 (Supervised Fine-Tuning, SFT)

使用与目标任务相关标注数据(如文本分类中的文本片段和类别标签)对模型进行微调,适用于具体任务。

>> 优点:任务效果好,针对性强
>> 缺点:需要大量标注数据,标注成本高,耗时

基于提示工程的微调 (Instruction Fine-Tuning via Prompt Engineering)

向模型提供自然语言指令,适用于创建专用助手。依赖高质量的提示语,减少对大量标注数据的需求。

>> 优点:减少标注数据需求,成本低。
>> 缺点:效果高度依赖提示质量

1.7、预训练与微调的比较

对预训练和微调进行了比较,包括数据需求、目标、过程、模型修改、计算成本、训练时间和用途等方面。预训练涉及在大量未标注数据上的广泛训练,以建立通用语言知识,而精调则使用较小的标注数据集,将预训练模型适配到特定任务,专注于提升任务特定性能。

方面

预训练

精调

定义

大量未标注文本数据上进行训练

将预训练模型适配到特定任务

数据需求

广泛且多样的未标注文本数据

较小,针对任务的标注数据

目标

建立通用语言知识

使模型专用于特定任务

过程

数据收集,在大数据集上训练,预测下一个单词/序列

收集任务特定数据,为任务修改最后几层,在新数据集上训练,根据任务生成输出

模型修改

整个模型训练

最后几层适应新任务

计算成本

高(大数据集,复杂模型)

较低(较小数据集,精调层)

训练时长

几周到几个月

几天到几周

目的

通用语言理解

提升任务特定性能

例子

GPT, LLaMA 3

对LLaMA 3进行摘要任务的精调

1.8、微调LLM的重要性:迁学+低数据需求+提高泛化+高效部署+适应各种任务+领域特定性能+更快收敛

总结了微调LLM的六个重要方面:迁移学习、减少数据需求、改进泛化能力、高效的模型部署、适应各种任务以及特定领域的性能提升。

>> 迁移学习:微调利用了预训练期间获得的知识,将其适应到特定任务,减少了计算时间和资源。

>> 降低数据需求:微调需要较少的标记数据,专注于将预训练特征定制到目标任务。

>> 提高泛化能力:微调增强了模型对特定任务或领域的泛化能力,捕捉通用语言特征并进行定制。

>> 高效模型部署:微调后的模型更适合实际应用,计算效率高,非常适合特定任务。

>> 适应各种任务:微调后的LLM可以适应广泛的任务,无需特定任务的架构,在各种应用中表现良好。

>> 领域特定性能:微调允许模型通过调整目标领域的细微差别和词汇,在领域特定任务中表现出色。

>> 更快收敛:微调通常能更快收敛,因为起始权重已经捕捉到了通用语言特征。

1.9、检索增强生成(RAG)

RAG是一种利用自身数据的方法,通过检索相关数据并将其作为附加上下文提供给LLM,避免了微调或预训练的成本和时间。

一种流行的利用自有数据的方法是在查询LLM模型时将数据整合到提示中。这种方法被称为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG),涉及检索相关数据并将其作为LLM的额外上下文。RAG工作流程不单纯依赖训练数据中的知识,而是拉取相关信息,将静态LLM实时数据检索连接起来。通过RAG架构,组织可以部署任何LLM模型,并通过提供少量自有数据来增强其返回相关结果的能力(参见图1.4以了解可视化工作流程)。这个过程避免了与微调或预训练模型相关的成本和时间

图1.4:传统检索增强生成(RAG)管道步骤的说明,展示了从客户端查询到响应生成的顺序过程。管道从客户端的问题开始,接着在向量数据库中进行语义搜索,在生成大型语言模型(LLM)的提示之前,根据上下文丰富数据。最终响应经过后处理并返回给客户端。

1.9.1~1.9.4传统 RAG 管道与步骤、RAG的优势、RAG的挑战与考虑、用例与示例

核心内容

传统 RAG 管道与步骤

>> 数据索引:高效组织数据以便快速检索,涉及数据处理、分块及存储到向量数据库,采用索引策略如搜索索引、向量索引和混合索引。

>> 输入查询处理优化用户查询以提高与索引数据的兼容性,可包括简化查询或将查询转化为向量以提升搜索效率。

>> 搜索与排序:使用搜索算法(如 TF-IDF、BM25)或深度学习模型(如 BERT)根据相关性检索并排序数据,解读查询意图和上下文。

>> 提示增强:将搜索结果中的相关信息整合到原始查询中,为 LLM 提供更多上下文信息,提升响应的准确性和相关性。

>> 响应生成:利用增强提示生成结合 LLM 知识与当前数据的高质量、具上下文依据的答案。

RAG的优势

>> 最新准确的响应:提升 LLM 的响应准确性相关性,结合当前外部数据提供最新信息。

>> 减少不准确的响应:基于相关知识生成输出,降低错误信息的风险。

>> 领域特定的响应:提供针对组织专属数据的上下文相关答案。

>> 高效且成本低:提供一种无需广泛模型微调即可定制 LLM 的经济高效方法。

RAG的挑战与考虑

>> 用户体验:确保响应速度足够快以适用于实时应用。

>> 成本效益:管理服务数百万次响应所需的成本。

>> 准确性:确保输出准确以避免误导信息。

>> 时效性与相关性:保持响应内容与最新数据一致。

>> 业务上下文意识:使 LLM 响应与特定业务背景相一致。

>> 商业环境意识:将 LLM 响应与特定的商业环境相结合。

>> 服务扩展性:在控制成本的同时管理增长的服务需求。

>> 安全与治理:实施数据安全、隐私及治理协议。

用例与示例

>> 问答聊天机器人:将 LLM 集成到聊天机器人中,从公司文档中生成准确答案,提升客户支持效果。

>> 搜索增强:使用 LLM 生成答案,增强搜索引擎对信息查询的准确性。

>> 知识引擎:使用公司数据回答与内部功能(如人力资源与合规性)相关的问题。

1.9.5在 RAG 和微调之间进行选择的注意事项

对比维度

RAG 系统

微调(Fine-Tuning)

适用场景

适用于需要访问外部数据源的应用

适用于需要调整模型行为、写作风格融入领域特定知识的场景

抑制幻觉和确保准确性

表现更佳,不易生成错误信息

相对更容易生成错误信息

数据需求

数据稀缺时表现稳健,依赖动态数据检索能力,适用于数据频繁更新变化的环境

需要大量领域特定、标注好的训练数据,能使模型行为更加定制化

动态数据处理能力

能动态检索数据,适用于频繁更新的环境

不适合动态数据处理,依赖于固定数据训练的模型

透明性和可解释性

提供决策过程的透明性和解释性

决策过程通常缺乏透明性,难以解释

示例用例

具体包括动态知识检索、快速信息查询等

适用于固定领域任务如特定格式文本生成、摘要、分类等任务

图 1.5:图表比较了不同场景下所需的模型适配与所需的外部知识水平,突出了检索增强生成 (RAG)、微调及其混合应用在问答系统、客户支持自动化和摘要任务等各种情况下的作用。

1.10、报告的目标

阐述了报告的目标、范围、关键问题和报告结构。

本章奠定了论文的基础,介绍了LLM的背景、发展历程、微调的概念以及RAG技术,并明确了报告的目标和结构。

第二章:LLM的七阶段微调流程

本章提出了一个七阶段的LLM微调流程,涵盖了从数据准备到模型部署和维护的整个生命周期,为后续章节的详细讨论提供了框架。

微调大型语言模型 (LLM) 是一个综合过程,分为七个不同的阶段,每个阶段对于使预训练模型适应特定任务并确保最佳性能都至关重要。这些阶段涵盖从初始数据集准备到微调模型的最终部署和维护的所有内容。通过系统地遵循这些阶段,模型可以得到完善和定制,以满足精确的要求,最终增强其生成准确且符合上下文的响应的能力。这七个阶段包括数据集准备、模型初始化、训练环境设置、微调、评估和验证、部署以及监控和维护。

图 2.1:用于微调大型语言模型 (LLM) 的综合流程,说明了七个基本阶段:数据集准备、模型初始化、训练环境设置、微调、评估和验证、部署以及监控和维护。每个阶段在使预训练模型适应特定任务并确保其整个生命周期的最佳性能方面都发挥着至关重要的作用

图2.1展示了微调 LLM 的综合流程,涵盖了从数据集准备到监控和维护的所有必要阶段。

阶段

内容描述

阶段 1:数据集准备

通过清洗格式化数据集适配特定任务,如指令微调、情感分析或主题映射。数据集由<input, output>组成,用于示范模型期望行为。例如:
Human: $<输入查询>$
Assistant: $<生成输出>$

阶段 2:模型初始化

设置模型初始参数和配置,确保模型性能最佳,训练高效,避免梯度消失或爆炸问题。

阶段 3:训练环境设置

配置基础设施以适配特定任务,包括选择训练数据、定义模型架构与超参数,并运行训练迭代调整模型权重和偏差。目标是提高模型在生成内容、翻译或情感分析等应用中的表现。

阶段 4:部分或完全微调

根据任务数据集更新模型参数:
T1、完全微调:更新所有参数,全面适配新任务。
T2、部分微调(PEFT):使用适配器层等方法高效微调,仅更新少量参数,减少计算需求并解决过拟合问题。

阶段 5:评估与验证

使用未见过的数据评估模型性能,确保其泛化性并达成目标。常用指标包括交叉熵测量预测误差,验证过程则监控损失曲线,检测过拟合或欠拟合问题,以指导进一步优化微调。

阶段 6:部署

配置模型以适配硬件或软件平台,使其能高效处理特定任务(如自然语言处理、文本生成、用户查询理解)。部署过程中需确保集成、安全措施及监控系统的配置,以保障实际应用中的可靠性和安全性。

阶段 7:监控与维护

持续跟踪模型性能,解决运行中出现的问题,并根据新数据或需求的变化更新模型,以适应新数据或变化需求。有效的监控与维护能长期保障模型的准确性和效率。

第三章:Step1—数据准备

本章详细介绍了数据准备阶段的步骤,包括数据收集、预处理、处理数据不平衡以及数据集划分。 并介绍了数据标注、数据增强和使用LLM生成合成数据等方法,以及数据准备过程中面临的挑战和最佳实践。

3.1 数据准备涉及的步骤

3.1.1 数据收集:CSV文件、网页爬取、SQL数据库、S3存储、数据集成、数据清洗

数据准备的第一步是从各种来源收集数据。这些来源可以是任何格式,例如 CSV、网页、SQL 数据库、S3 存储等。Python 提供了多个库来高效准确地收集数据。表3.1列出了常用数据格式的选择以及用于数据收集的相应 Python 库。

数据格式

Python库

描述

CSV文件

pandas

pandas是一个强大的数据操作和分析库,提供read_csv函数方便高效地将CSV文件读取为DataFrame对象,还支持读取Excel、JSON等格式数据。

网页爬取

BeautifulSoup和requests

BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的库,与requests结合发送HTTP请求,可以从网页中提取数据,对于网络爬虫任务至关重要。

SQL数据库

SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python的SQL工具包和对象关系映射(ORM)库,提供了一套企业级的持久化模式。

S3存储

boto3

boto3是亚马逊网络服务(AWS)的Python SDK,允许开发者使用Amazon S3和EC2等服务,可以与AWS服务交互,包括上传、下载和管理S3存储桶文件。

数据集成

RapidMiner

RapidMiner是一个用于数据准备、机器学习和预测分析的综合环境,能够高效地处理和转换原始数据为可操作的洞察。

数据清洗

Trifacta Wrangler

Trifacta Wrangler专注于简化和自动化数据整理过程,将原始数据转换为干净和结构化的格式。

3.1.2 数据预处理和格式化

数据预处理和格式化对于确保微调的高质量数据至关重要。此步骤涉及清理数据、处理缺失值以及格式化数据以满足任务的特定要求等任务。有几个库可协助文本数据处理,表3.2包含一些最常用的 Python 数据预处理库。

库名称

数据预处理选项

spaCy

提供文本预处理的强大功能,包括分词词形还原和有效的句子边界检测

NLTK

提供一套全面的数据预处理工具集,如分词词干提取停用词移除

HuggingFace

通过其transformers库为文本预处理提供广泛的功能,包括分词和多种预训练模型的支持。

KNIME

KNIME分析平台允许通过可视化工作流设计进行数据集成、预处理和高级操作,如文本挖掘和图像分析。

3.1.3 处理数据不平衡

处理不平衡数据集对于确保所有类别的平衡性能至关重要。为此,采用了多种技术和策略:

>> 过采样和欠采样:技术如SMOTE(合成少数过采样技术)生成合成示例以实现平衡。 Python的imbalanced-learn提供了处理不平衡数据集的各种方法,包括SMOTE等过采样技术。

>> 调整损失函数:修改损失函数,给少数类更多的权重,设置与类别频率成反比的类别权重。

>> 焦点损失(Focal Loss)交叉熵损失的一个变体,添加一个因子来降低容易示例的权重,专注于困难负例的训练。 Python库focal_loss包提供了各种焦点损失函数的健壮实现,包括BinaryFocalLoss和SparseCategoricalFocalLoss。

>> 成本敏感学习:将误分类的成本直接纳入学习算法中,对误分类少数类样本分配更高的成本。

>> 集成方法:使用如装袋(bagging)和提升(boosting)等技术组合多个模型,处理类别不平衡。 Python库sklearn.ensemble 描述:scikit-learn提供了各种集成方法的健壮实现,包括装袋和提升。

>> 分层抽样:确保训练期间的每个小批量包含每个类别的相等或成比例的代表。 Python库的sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit 提供了分层抽样的工具,确保跨类别的平衡代表。

>> 数据清洗移除噪声和错误标记的数据,这些数据可能不成比例地影响少数类。 Python库的pandas.DataFrame.sample 提供了从DataFrame中采样数据的方法,对于数据清洗和预处理很有用。

>> 使用适当的指标:在处理不平衡数据集时,Precision-Recall、AUC、F1分数和Cohen’s Kappa等指标比准确性更有信息量。 Python库的sklearn.metrics提供了评估分类模型性能的全面工具,特别是对于不平衡数据集。

3.1.4 划分数据集:机抽样、分层抽样、K折交叉验证、留一交叉验证,大模型还需要分割来验证?

拆分数据集以进行微调涉及将其分为训练集和验证集,通常使用 80:20 的比例。不同的技术包括

分割技术

描述

Python库

随机抽样

随机选择数据子集以创建代表性样本。

sklearn.model_selection.train_test_split

分层抽样

将数据集划分为子组,并从每个子组中抽样以保持类别平衡。

sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit

K折交叉验证

将数据集划分为K折,并执行K次训练和验证。

sklearn.model_selection.KFold

留一交叉验证

使用单个数据点作为验证集,其余用于训练,每个数据点重复此过程。

sklearn.model_selection.LeaveOneOut

3.2 现有和潜在的研究方法

数据标注(人工标注/半自动标注/自动标注)、数据增强(词嵌入同义替换/回译/对抗性攻击/NLP-AUG工具)、利用LLM合成数据生成(提示工程/多步骤生成)

大类

细分类

具体内容描述

对应工具

数据标注

人工标注

专家手动标注,具有高准确性和上下文理解,但对于大数据集成本高、耗时长。

Excel、Prodigy、Innodata

半自动标注

结合机器学习算法与人工审查,提高效率与准确性,通过弱监督生成初始标签,由人工审查精炼。

Snorkel

自动标注

完全依赖机器学习算法进行标注,具有扩展性和低成本特点,但对复杂任务的准确性可能有所下降

Amazon SageMaker Ground Truth

数据增强

词嵌入

使用Word2Vec或GloVe等替换同义词,生成新数据实例。

Word2Vec、GloVe

回译

将文本翻译至另一语言再翻译回原语言生成多样化数据。

Google Translate API

对抗性攻击

略微修改文本生成新样本,同时保持语义一致。

TextAttack

NLP-AUG工具

提供字符、单词、句子、音频等多层面增强手段,多样性。

NLP-AUG

利用LLM合成数据生成

提示工程

通过设计特定提示引导LLM生成高质量合成数据。

GPT-3

多步骤生成

采用迭代生成过程,其中LLMs生成初始数据,并在后续步骤中对其进行逐步精炼 。这种方法可用于生成各种任务的高质量合成数据,包括摘要和偏见检测。

在将LLMs生成的合成数据用于微调过程之前,验证其准确性相关性至关重要。

3.3 面向LLM微调的数据准备挑战

领域相关性/数据多样性/数据规模/数据清洗与预处理/数据标注一致性/罕见案例处理/伦理考量

挑战

描述

领域相关性

确保数据与目标领域相关,避免模型泛化差或输出不准确。

数据多样性

包含多样且平衡的数据以避免模型偏差,提升泛化能力。

数据规模

至少1000样本是有效微调的推荐量,但大规模数据集带来存储、计算资源及处理时间上的挑战。

数据清洗与预处理

去除噪声、错误和不一致性是保证模型输入质量的关键,未清洗数据可能严重影响模型表现。

数据标注一致性

标注任务需保证精确与一致,否则会导致不可靠的模型预测结果。

罕见案例处理

数据集中需充分覆盖少见但重要的实例,确保模型能泛化到不常见但关键的场景。

伦理考量

排查数据中的有害或偏见内容,确保无不良后果,并兼顾隐私与公平性。

3.4 可用的LLM微调数据集

有关适合微调 LLM 的数据集的完整列表,请参考LLMXplorer等资源,它提供特定于领域和任务的数据集。

3.5 最佳实践

3.5.1 高质量数据收集

3.5.2 有效的数据预处理

3.5.3 管理数据不平衡

3.5.4 增强和标注数据

3.5.5 合理的数据处理

3.5.6 定期评估和迭代

第四章:Step2—模型初始化

本章阐述了模型初始化的步骤,包括环境设置、依赖项安装、库导入、语言模型选择、模型下载和加载以及任务执行。 同时,讨论了模型初始化中面临的挑战,例如与目标任务的对齐、对预训练模型的理解、可用性和兼容性、资源限制、隐私、成本和维护、模型大小和量化、预训练数据集以及偏差意识等。

本章详细介绍了模型初始化的步骤和流程,并分析了模型初始化过程中可能遇到的各种挑战,为选择合适的模型和配置提供了指导。

4.1 模型初始化涉及的步骤

4.2 模型初始化的工具和库

4.3 模型初始化中的挑战

4.4 教程

第五章:Step3—训练设置

本章重点介绍了训练环境设置、超参数定义、优化器和损失函数的初始化以及训练设置中的挑战和最佳实践。 详细介绍了各种优化算法,例如梯度下降、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降、AdaGrad、RMSprop、AdaDelta、Adam和AdamW,并比较了它们的优缺点和适用场景。

本章提供了关于训练环境设置、超参数调整和优化器选择方面的实用建议,并强调了最佳实践的重要性,以确保高效和有效的LLM微调。

5.1 训练设置涉及的步骤

5.2 设置训练环境

5.3 定义超参数

5.4 初始化优化器和损失函数

5.5 训练设置中的挑战

5.6 最佳实践

第六章:Step4—微调技术的选取和合适的模型配置

本章深入探讨了各种LLM微调技术,包括任务特定微调、领域特定微调以及参数高效微调(PEFT)技术。 详细介绍了PEFT技术,如适配器、低秩适应(LoRA)、量化LoRA(QLoRA)、权重分解低秩适应(DoRA)、多适配器微调、半微调(HFT)、Lamini内存微调、专家混合(MoE)、代理混合(MoA)、近端策略优化(PPO)、直接偏好优化(DPO)、优势比偏好优化(ORPO)和LLM剪枝等。 并对这些技术进行了比较和分析,并提供了相应的教程。

本章全面综述了各种LLM微调技术,包括PEFT技术和模型对齐技术,并对这些技术的优缺点进行了比较,为选择合适的微调技术提供了指导。

6.1 微调涉及的步骤

6.2 LLM的微调策略

6.2.1 特定任务微调

6.2.2 特定领域微调

6.3 参数高效微调(PEFT)技术

6.3.1 适配器

6.3.2 低秩适应(LoRA)

6.3.3 QLoRA

6.3.4 分解权重的低秩适应(DoRA)

6.3.5 使用多个适配器进行微调

6.4 半微调

6.4.1 使用半微调的好处

6.4.2 HFT与LoRA之间的比较

6.5 Lamini内存调优

6.5.1 Lamini-1 - 基于Lamini的模型架构

6.6 专家混合

6.6.1 Mixtral 8x7B架构和性能

6.7 代理混合

6.7.1 方法论

6.7.2 与MoE的类比

6.7.3 什么使MoA工作良好?

6.8 近端策略优化(PPO)

6.8.1 PPO的好处

6.8.2 PPO的局限性

6.8.3 使用PPO技术训练模型的教程

6.9 直接偏好优化(DPO)

6.9.1 DPO的好处

6.9.2 DPO的最佳实践

6.9.3 使用DPO技术训练模型的教程

6.9.4 DPO是否优于LLM对齐的PPO?

6.10 偶数比率偏好优化(ORPO)

6.11 剪枝LLM

6.11.1 何时剪枝AI模型?

6.11.2 剪枝的好处

6.11.3 剪枝的挑战

第七章:Step5—评估和验证

本章介绍了评估和验证微调模型的步骤,包括设置评估指标(交叉熵、困惑度、事实性、不确定性等)、解释训练损失曲线、运行验证循环以及监控和解释结果。 还讨论了超参数调整、数据大小和质量以及对微调LLM进行基准测试等方面,并介绍了用于评估安全性的AI模型,例如Llama Guard、Shield Gemma和WILDGUARD。

本章详细介绍了如何评估和验证微调后的LLM,包括选择合适的评估指标、监控训练过程以及处理过拟合和欠拟合等问题,并介绍了几个用于评估LLM安全性的模型。

7.1 评估和验证微调模型涉及的步骤

步骤内容

说明

设置评估指标

选择适当的评估指标,如交叉熵,以衡量预测数据分布与实际数据分布的差异

解读训练损失曲线

监控并分析训练损失曲线,确保模型有效学习,避免欠拟合或过拟合现象

运行验证循环

每个训练周期后,在验证集上评估模型,计算相关性能指标并跟踪模型的泛化能力

监控并解读结果

持续观察训练与验证指标之间的关系,确保模型性能稳定有效

超参数调整与优化

调整关键超参数,如学习率、批量大小训练周期数,以优化模型性能并防止过拟合

7.2 设置评估指标

7.2.1 交叉熵对LLM训练和评估的重要性

要点分类

详细内容

说明

交叉熵的定义

交叉熵是训练或微调期间评估LLMs的关键指标。它起源于信息论,用于量化两个概率分布之间的差异

交叉熵衡量模型预测的概率分布与真实数据概率分布之间的差异。

交叉熵的重要性

交叉熵对于LLMs的训练和微调至关重要。它作为一种损失函数,指导模型通过最小化预测数据与实际数据之间的差异来生成高质量的预测。

交叉熵帮助模型学习如何更准确地预测下一个单词,进而提高模型的整体性能。

模型的任务

在LLMs中,每个潜在的单词都作为一个单独的类别,模型的任务是给定上下文预测下一个单词。

这是一项复杂的任务,要求模型深入理解语法、语义和上下文。

7.2.2 超越交叉熵:高级LLM评估指标

虽然交叉熵仍然是基础,但要有效地评估 LLM,需要针对模型性能的各个方面量身定制额外的指标。以下是 LLM 评估中使用的一些高级指标

评估指标名称

说明

衡量内容

熵困惑度(Perplexity)

衡量模型预测样本的概率分布的好坏。在LLMs中,它评估模型对序列中下一个单词的不确定性。熵困惑度越低,表明模型性能越好,模型对其预测越自信。

模型预测下一个单词的不确定性

事实性(Factuality)

评估LLM产生信息的准确性。在错误信息可能导致严重后果的应用中尤为重要。事实性分数越高,输出质量越高。

模型输出信息的准确性

LLM不确定性

使用对数概率来衡量,帮助识别低质量的生成。不确定性越低,输出质量越高。这个指标利用每个生成token的对数概率,提供模型对其响应的信心水平的见解。

模型对生成内容的信心水平

提示熵困惑度(Prompt Perplexity)

评估模型理解输入提示的能力。提示熵困惑度越低,表明提示越清晰易懂,可能导致更好的模型性能。

模型对输入提示的理解程度

上下文相关性(Context Relevance)

在检索增强生成(RAG)系统中,衡量检索到的上下文与用户查询的相关性。上下文相关性越高,生成的响应质量越好。

检索到的上下文与用户查询的相关性

完整性(Completeness)

评估模型的响应是否根据提供的上下文完全回答了查询。完整性越高,确保响应中包含了所有相关信息,提高其实用性和准确性。

模型响应是否完全回答了查询

信息块归因与利用(Chunk Attribution and Utilisation)

评估检索到的信息块对最终响应的贡献效果。归因和利用分数越高,表明模型越有效地使用可用上下文生成准确和相关的答案。

检索到的信息块对生成答案的贡献程度

数据错误潜力(Data Error Potential)

量化模型从训练数据中学习的难度。数据质量越高,错误潜力越低,模型性能越好。

模型从训练数据中学习的难度

安全性指标(Safety Metrics)

确保LLM的输出是适当且无害的。这些指标包含在章节的最后部分。

模型输出的适当性和无害性

综合指标

将这些高级指标整合起来,可以全面了解LLM的性能,使开发者能够更有效地微调和优化模型。通过采用以指标为先的方法,可以确保LLMs不仅产生准确和高品质的输出,而且能够在多样化的应用中持续可靠地做到这一点。

整合多种指标以全面评估模型性能,指导模型的微调和优化

7.3 理解训练损失曲线:解读损失曲线、避免过拟合(正则化/早停/Dropout/交叉验证/批量归一化/更大的数据集和批量大小)、噪声梯度(学习率调度/梯度裁剪)

7.3.1 解读损失曲线

7.3.2 避免过拟合

7.3.3 噪声梯度的来源

解读损失曲线

理想的训练损失曲线在初始阶段迅速下降,随后逐渐下降并最终趋于平稳。需要关注的特定模式包括:

>> 欠拟合:损失值高,且随时间没有显著下降,表明模型无法学习数据。

>> 过拟合:训练损失下降,而验证损失上升,表明模型记住了训练数据。

>> 波动:显著波动可能表明学习率过高或梯度噪声。

避免过拟合

防止过拟合的技术包括:

>> 正则化:向损失函数添加惩罚项,鼓励权重变小。

>> 早停:当验证性能不再提升时停止训练。

>> Dropout:在训练期间随机失活神经元,减少对噪声的敏感性。

>> 交叉验证:将数据分为多个子集进行训练和验证,以评估模型的泛化能力。

>> 批量归一化:在训练期间对每个层的输入进行归一化,稳定学习过程。

>> 更大的数据集和批量大小:通过增加多样性的数据和批量大小来减少过拟合。

噪声梯度

噪声梯度在机器学习模型训练中很常见,包括LLMs。它们由随机梯度下降及其变体的梯度估计的可变性引起。管理噪声梯度的策略包括:

>> 学习率调度:在训练过程中逐渐降低学习率,可以减少噪声梯度的影响。

>> 梯度裁剪:为梯度值设置阈值,防止大的更新使训练不稳定。

7.4 运行验证循环

内容

说明

分割数据

将数据集划分为训练集和验证集。

初始化验证

每个训练周期结束时,在验证集上评估模型。

计算指标

计算相关性能指标,如交叉熵损失。

记录结果

记录每个周期的验证指标。

早停机制(可选)

如果验证损失在预定数量的周期内没有改善,可以选择停止训练。

7.5 监控和解读结果

描述

说明

持续改善

如果训练和验证指标都改善并趋于平稳,表明模型泛化能力好。

发散

如果训练指标改善而验证指标恶化,表明模型可能过拟合。

稳定性

确保验证指标没有显著波动,表明训练稳定。

7.6 超参数调整和其他调整

7.6.1 数据大小和质量

调整类型

细分

描述

备注

超参数

学习率

确定更新模型权重的步长

起点通常是 2e-4,但需根据模型调整

批次大小

影响更新稳定性,需平衡内存使用

较大的批次大小更稳定,但内存需求增加

训练周期数

平衡周期数以避免过拟合或欠拟合

确保模型充分学习

优化器

选择合适的优化器,如 Paged ADAM

优化内存使用,适用于大型模型

其他调整

其他可调参数包括 dropout rate、weight decay 和 warmup steps

数据相关

数据大小和质量

LLM 的有效性受训练数据质量影响

确保数据集干净、相关且充分

数据清洁度

标记数据中无噪音、错误和不一致。

例如,在训练数据中多次出现“本文建议……”这样的短语可能会破坏 LLM 的响应,并倾向于更频繁地在不适当的情况下使用这个特定的短语。

避免训练数据中的特定短语重复出现,影响模型响应

7.7 对微调的LLM进行基准测试

现代 LLM 使用标准化基准进行评估,例如 GLUE、SuperGLUE、HellaSwag、TruthfulQA 和 MMLU(见表7.1)。这些基准评估各种能力并提供 LLM 性能的总体视图。

随着 LLM 的发展,基准也在不断发展,新的标准(如 BigCodeBench)挑战了当前的基准,并在该领域树立了新的标准。鉴于 LLM 的多样性及其可以执行的任务,基准的选择取决于 LLM 预计要处理的具体任务。为了实现通用性,应使用针对不同下游应用程序和推理的各种基准。对于特定于领域/任务的 LLM,基准测试可以仅限于相关基准,例如用于编码的 BigCodeBench。

表7.1:用于评估语言模型性能的基准数据集详细概览

基准

描述

参考链接

GLUE

提供一套标准化的多样化NLP任务集,用于评估不同语言模型的有效性

Source

SuperGLUE

与GLUE相比,包含更具挑战性和多样性的任务,并设有全面的人类基线

Source

HellaSwag

评估LLM完成句子的能力

Source

TruthfulQA

测量模型响应的真实性

Source

MMLU

评估LLM的多任务处理能力

Source

IFEval

测试模型遵循显式指令的能力,侧重于格式遵守

Source

BBH (Big Bench Hard)

来自BigBench数据集的23个挑战性任务,使用客观指标评估LLMs

Source

MATH

使用LaTeX和Asymptote格式化的高中水平竞赛问题汇编

Source

GPQA

由博士级领域专家编制的具有挑战性的知识数据集

Source

MuSR

包含复杂问题的数据集,要求模型结合长期上下文解析进行推理

Source

MMLU-PRO

MMLU的精制版本,具有更高质量和更具挑战性的多项选择题

Source

ARC

使用小学科学问题数据集测量机器推理

Source

COQA

用于构建对话式问答系统的数据集

Source

DROP

评估在文本段落上执行离散推理的能力

Source

SQuAD

用于评估模型基于文本段落回答问题能力的阅读理解数据集

Source

TREC

用于评估文本检索方法的基准

Source

WMT

用于评估机器翻译模型的 数据集和基准

Source

XNLI

用于评估跨语言理解能力的 数据集

Source

PiQA

用于评估模型对物理交互理解的数据集

Source

Winogrande

用于评估常识推理的大规模数据集

Source

7.8 在安全基准上评估微调的LLM

由于大型语言模型在受到特定引导(如越狱提示)时可能生成有害内容,其安全性越来越受到关注。这些提示可以绕过模型内置的安全和伦理准则,类似于传统计算机安全中用于绕过安全协议的代码注入技术。特别是像ChatGPT、GPT-3和InstructGPT这样的模型,容易受到此类操纵,从而解除内容生成限制,可能违反OpenAI的指导原则。这凸显了确保LLMs输出符合伦理和安全标准的强大保障措施的必要性。

DecodingTrust评估框架的简介

评估框架 DecodingTrust[79]提供了一个全面的LLMs可信度评估框架,尤其是比较了GPT-4与GPT-3.5(ChatGPT)。用于评估上述八个安全维度的数据集可以在此处找到。与HuggingFace合作,LLM安全排行榜利用DecodingTrust的框架提供了一个统一的LLM安全性评估平台,使研究人员和实践者能更好地了解LLMs的能力、局限性和风险。鼓励用户将他们的模型提交给HuggingFace进行评估,以确保它们符合不断发展的安全和可靠性标准。

评估涵盖了以下几个关键领域:

评估领域

描述

毒性

使用优化算法和生成模型创建挑战性提示,测试模型避免生成有害内容的能力。

刻板印象偏差

使用多种人口群体和刻板印象话题来评估模型偏差,帮助理解和减轻带有偏见的响应。

对抗性鲁棒性

通过使用旨在欺骗或误导的复杂算法挑战模型,测试模型对抗攻击的韧性。

分布外(OOD)鲁棒性

评估模型处理与训练数据显著不同的输入的能力,例如诗歌或莎士比亚风格。

对抗性演示的鲁棒性

使用包含误导信息的演示来测试模型在各种任务上的鲁棒性。

隐私

不同级别的隐私评估检查模型在交互中保护敏感信息的能力以及理解与隐私相关的上下文。

幻觉检测

识别模型生成的不基于提供上下文或事实数据的信息的实例。降低虚构率可以提高LLM输出的可靠性和可信度。

语调适宜性

评估模型的输出是否保持了给定上下文的适当语调。这在客户服务、医疗保健等敏感领域尤为重要。

机器伦理

伦理评估涉及使用ETHICS和Jiminy Cricket等数据集,测试模型在需要道德判断的场景中的表现。

公平性

通过生成变化受保护属性的任务来评估模型的公平性,确保不同人口群体之间的响应公平。

7.9 使用AI模型评估微调LLM的安全性:Llama Guard 3、Shield GemmaWildGuard

7.9.1 Llama Guard

7.9.2 Shield Gemma

7.9.3 WILDGUARD

AI模型

简介

安全风险分类

特点

访问方式及教程链接

Llama Guard 2、Llama Guard 3

基于LLMs构建的会话AI应用风险管理保护模型

暴力与仇恨、性内容、枪支与非法武器、受管制物质、自杀与自伤、犯罪计划

支持多类分类,生成二进制决策分数,可定制任务和输出格式

HuggingFace平台,需提交请求,模型权重可从Meta平台下载

Llama Guard 2的升级版,增加了诽谤选举代码解释器滥用三个新类别

暴力与仇恨、性内容、枪支与非法武器、受管制物质、自杀与自伤、犯罪计划、诽谤、选举、代码解释器滥用

同上,增加了新类别,基于Llama 3 8b模型进行微调

同上

Shield Gemma

基于Gemma2平台的高级内容审查模型,提高LLMs与用户互动的安全性和可靠性,使用合成数据生成技术

过滤用户输入和模型输出,减少伤害类型,如冒犯性语言、仇恨言论、误导信息和显性内容

模型具有可扩展性,数据筛选方法创新,适用于不同参数规模的模型

HuggingFace平台,提供Google Colab教程

WILDGUARD

开源工具,用于提高与大型语言模型互动的安全性

检测用户提示中的有害意图识别模型响应中的安全风险判断模型拒绝不安全请求的情况

基于Mistral-7B使用Wildguard MIX3数据集进行微调,性能优于现有开源审查工具,与GPT-4相当

GitHub平台,提供快速入门指南和相关信息

第八章:Step6—部署

本章介绍了部署微调模型的步骤,包括模型导出、基础设施设置、API开发和模型部署。 讨论了云平台(AWS、Azure、GCP、Hugging Face等)的部署服务,以及优化模型推理性能的技术,例如传统的基于GPU的部署、分布式LLM、基于WebGPU的部署、量化LLM和vLLM等。

本章讨论了LLM部署的各个方面,包括选择合适的云平台、优化推理性能以及考虑安全性和隐私等问题。

8.1 部署微调模型涉及的步骤

8.2 LLM部署的基于云的服务提供商

8.3 推理期间优化模型性能的技术:传统本地GPU部署(并行+负载均衡)、分布式LLM(Torrent去中心化风格与并行前向传递)、基于WebGPU的LLM部署(在浏览器内直接GPU加速推理)、量化LLMs、vLLMs(块级内存管理+预调度)

技术名称

简介

优点

挑战

应用案例

传统本地GPU部署

使用GPU的并行处理能力进行快速有效的推理

>> 利用负载均衡、模型并行、数据并行性优化性能;

>> 分布式推理如使用Accelerate的PartialState;

适合处理大规模NLP应用,减少延迟,提高客户满意度

需要前期硬件投资,不适用于需求波动或预算有限的应用

大规模电商平台:通过负载均衡和模型并行处理数百万个客户查询,减少延迟并提高客户满意度。

分布式LLM:Torrent风格部署与并行前向传递

将LLM分布到多个GPU上,以去中心化的方式运行,分布到多个地理位置不同的服务器,分散计算负载;

>> 通过Petals框架实现高效处理和协作模型开发

减少财务负担,优化资源利用率,建立全球AI目标社区

需要Petals等库的支持,对网络和服务器的配置有较高要求

全球研究合作:多个研究机构利用Petals框架处理跨洲的大规模数据集,实现高效的协同模型开发

基于WebGPU的LLM部署

利用WebGPU在浏览器内直接进行GPU加速的推理

>> 通过WebLLM在客户端浏览器中直接使用大型语言模型

>> 实现浏览器内的实时翻译、代码自动完成、客户支持聊天机器人等;

无需插件,提高性能和隐私保护,适用于Web应用

需要浏览器支持WebGPU标准

隐私保护Web应用:某健康初创公司通过WebLLM在浏览器内处理患者信息,确保数据隐私并符合医疗法规

量化LLMs

通过减少参数的位数来减小AI模型的大小

> QLoRA是一种用于LLMs的量化技术,可用于本地部署或托管在服务器上

减少内存占用,提高部署和执行效率,适用于资源受限的环境

可能会牺牲一些模型精度

在移动设备上部署高级NLP模型,实现离线功能

vLLMs

采用块级内存管理预调度来高效处理请求

>> 它利用 PagedAttention算法来管理KV缓存,从而减少内存浪费和碎片。通过批处理请求并在多个样本之间共享物理块,vLLM 优化了内存使用率并提高了吞吐量。

优化内存使用,提高吞吐量,适合处理长文本

需要PagedAttention算法的支持,对模型的结构有特定要求

内容营销机构生成大量SEO优化内容

案例理解vLLMs:以一个基于Transformer的模型为例,该模型负责总结一本长篇小说。传统的变换器模型会同时处理整本书,这在计算和内存方面都非常耗费资源,尤其是对于长文本。而采用PagedAttention算法后,书籍被划分为更小的段落或页面。模型则一次只关注总结一个页面,而不是整本书。这种方法降低了计算复杂度和内存需求,使得高效处理和总结长文本变得更加可行。

8.3.1 传统的本地GPU部署

8.3.2 分布式LLM:Torrent风格部署和平行前向传递

8.3.3 基于WebGPU的LLM部署

8.3.4 使用WebLLM在WebGPU上部署LLM

8.3.5 量化LLM

8.3.6 vLLMs

8.4部署 LLM 的关键考虑因素

考虑因素

详细内容

基础设施要求

>> 计算资源:确保有足够的CPU/GPU资源来满足模型的计算需求。通常需要高性能GPU进行有效的推理和训练。

>> 内存:特别是拥有数十亿参数的LLM,需要大量内存。可以采用量化和技术并行等内存管理技术来优化使用。

可扩展性

>> 水平扩展:规划水平扩展,以在多个服务器之间分配负载,提高性能并处理增加的需求。

>> 负载均衡:实施负载均衡策略,确保请求均匀分布,防止单点故障。

成本管理

>> 基于令牌的定价:了解云服务提供商提供的基于令牌定价模型对成本的影响。这种模型按处理的令牌数量收费,高用量时可能会变得昂贵。

>> 自主托管:评估自主托管与云托管的成本和收益。自主托管对于持续高容量的使用可能提供长期节省,但需要大量的前期硬件投资和持续的维护。

性能优化

>> 延迟:最小化延迟,确保实时性能,特别是对于需要即时响应的应用程序,如聊天机器人和虚拟助手。

>> 吞吐量:最大化吞吐量,高效处理大量请求。采用批处理和有效的内存管理技术(例如PagedAttention)可以帮助实现。

安全与隐私

>> 数据安全:实施强大的安全措施来保护敏感数据,包括加密和安全的访问控制。

>> 隐私:如果是自主托管,确保遵守数据隐私法规,将敏感数据保留在您的环境中;如果是云托管,确保云服务提供商遵守相关的隐私标准。

维护与更新

>> 模型更新:定期更新模型,以纳入新数据并提高性能。如果可能,自动化此过程以减少手动工作量。

>> 系统维护:规划基础设施的定期维护,以防止停机并确保平稳运行。

灵活性与定制化

>> 微调:允许模型微调,以适应特定的用例和数据集。微调可以提高响应的准确性和相关性。

>> API集成:确保部署平台支持通过API和SDK与现有系统和工作流程的轻松集成。

用户管理

>> 访问控制:实施基于角色的访问控制,管理谁可以部署、使用和维护LLM。

>> 监控与日志记录:建立全面的监控和日志记录,跟踪使用情况、性能和潜在问题。这有助于主动解决问题和优化。

合规性

>> 监管合规:确保部署遵守所有相关的监管和法律要求,包括数据保护法如GDPR、HIPAA等。

>> 伦理考虑:实施伦理准则,避免偏见并确保负责任地使用LLM。

支持与文档

>> 技术支持:选择提供强大技术支持和资源的部署平台。

>> 文档:为开发者和用户提供全面的文档,以方便顺利部署和使用。

第九章:Step7—监控和维护

本章介绍了持续监控和维护部署的微调LLM的步骤,包括设置初始基线、性能监控、准确性监控、错误监控、日志分析、警报机制、反馈循环、安全监控、漂移检测、模型版本控制、文档和报告以及定期审查和更新。 本章还详细介绍了如何监控提示、响应以及建立有效的监控程序。

本章强调了持续监控和维护LLM的重要性,并提供了详细的步骤和最佳实践,以确保模型的长期性能和可靠性。

9.1 部署的微调LLM的监控和维护涉及的步骤

持续监控和维护经过微调的 LLM 对于确保其长期保持最佳性能、准确性安全性至关重要。以下是此过程中涉及的关键步骤:

步骤

内容

设置初始基线

通过全面测试数据集评估模型,记录准确度、延迟、吞吐量和错误率等指标作为未来监控的参考点

性能监控

实施系统持续跟踪关键性能指标,如响应时间、服务器负载和令牌使用情况,与基线对比检测偏差

准确度监控

持续评估模型预测与真实数据集的匹配度,使用精确度、召回率、F1分数和交叉熵损失等指标确保模型保持高准确度

错误监控

跟踪分析运行时错误和预测错误,实施日志记录机制以捕获错误详细信息,用于故障排查和改进

日志分析

维护每个预测请求和响应的全面日志,包括输入数据、输出预测、响应时间和遇到的错误。定期审查日志以识别模式和改进领域

告警机制

设置自动化告警系统,通知相关方任何异常或偏离预期性能指标的情况,将警报与 Slack、PagerDuty 或电子邮件等通信工具集成,以便及时响应。

反馈循环

与终端用户建立反馈循环,收集模型性能和用户满意度的见解,用于持续优化和改进模型

安全监控

实施强大安全措施,监控威胁,包括未授权访问、数据泄露和对抗性攻击,使用加密、访问控制和定期安全审计保护模型和数据

偏移检测

持续监控数据偏移和概念偏移,使用统计测试和偏移检测器,定期评估模型在保留数据集上的表现以检测输入数据分布或模型性能的变化

模型版本控制

对不同迭代模型进行版本控制,跟踪每个版本的性能指标,以确保性能最佳的模型投入生产。

文档与报告

保留监控程序、指标和发现的详细文档,定期生成报告,为相关方提供模型性能和维护活动的见解

定期审查与更新

定期评估和更新监控过程,融入新技术、工具和最佳实践,确保监控系统保持有效性和时效性

9.2 模型性能的持续监控

虽然大型语言模型 (LLM) 应用程序会接受某种形式的评估,但在大多数情况下,持续监控仍未得到充分实施。本节概述了建立有效监控计划所需的组件,旨在保护用户和维护品牌完整性。

监控类别

简介

监控内容

功能监控

监控基本指标,确保系统运行稳定

请求量、响应时间、token使用率、产生的成本、错误率

提示监控

监控用户生成的提示输入,确保模型对用户交互的适应性。

>> 监控用户输入的提示,分析可读性并检测潜在的有害内容。

>> 使用嵌入距离评估用户交互的变化适应性。

>> 引入新类别以检测对抗性攻击或恶意提示注入,与已知对抗性提示的参考集进行比较有助于识别和标记恶意活动。

>> 评估性 LLM 在将提示分类为良性或恶意方面起着至关重要的作用。

可读性、毒性检测、与参考提示的嵌入距离

响应监控

监控模型响应,确保与预期结果一致,并检测潜在的敏感信息泄露

>> 监控有害输出和毒性内容,防止敏感提示来泄露信息

>> 使用嵌入距离指标检测安全漏洞,并定期测试以发现性能漂移

>> 导出低性能数据集进行有针对性的改进。

相关性、一致性(幻觉)、主题对齐、情感、毒性、有害输出、提示泄露检测

告警机制与阈值

设定合适的告警阈值,减少误报,并集成自动化响应机制

>> 设置多变量漂移检测和警报机制,平衡误报率和检测准确性。

>> 警报功能支持与Slack、PagerDuty等工具集成,并可在检测到问题时自动屏蔽响应

>> 可筛查PII(个人身份信息)、毒性及其他质量指标,支持定制化监控。

多变量偏移检测、告警阈值设置、与通信工具集成、自动响应阻止,PII、毒性等质量指标筛查

监控用户界面

提供直观的UI界面,支持深入分析警报趋势,优化告警分析,保护敏感信息,提升操作效率。

>> 提供时序图表和嵌入空间可视化,支持分析趋势和数据模式。

>> 数据分类按用户、项目、团队分层,采用基于角色的访问控制(RBAC)。

>> 优化警报分析界面,降低误报率,提高操作效率。

时间序列图表、警报趋势分析、嵌入空间可视化、数据分类、基于角色的访问控制(RBAC)

9.2.1 功能监控

9.2.2 提示监控

9.2.3 响应监控

9.2.4 警报机制和阈值

9.2.5 监控用户界面(UI)

9.3 更新LLM知识

为了让LLM保持最新知识,需通过持续预训练使其与最新信息和知识演化同步。语言模型基于静态数据训练可能导致事实错误、不相关性及偏见固化问题。

更新方法

关键考虑因素

重新训练方法

>> 定期重新训练:定期(每周、每月、每年)用新数据刷新模型知识库

>> 数据质量与偏见:新训练数据需精心筛选,确保质量,减少偏见。

>> 触发式重新训练:监控LLM性能,当准确度或相关性低于阈值时触发重新训练过程

>> 计算成本:重新训练LLM计算成本高昂,可通过迁移学习等优化减少成本

其他方法

>> 精调:针对特定任务,使用更小的、领域特定的数据集进行训练,实现模型专业化

>> 停机时间:重新训练需要时间,可能导致LLM停机,需采用滚动更新或多模型部署策略减少服务中断

>> 主动学习:选择性查询LLM,识别知识不足领域,用获取的信息更新模型

>> 版本控制:跟踪LLM的不同版本及其训练数据,以便在性能问题时回滚

9.3.1 再训练方法

9.3.2 其他方法

9.3.3 关键考虑因素

9.4 LLM更新的未来方向:连续学习、迁移学习&元学习创新、硬件和计算资源改进、学术与产业合作

未来发展方向

内容

意义

连续学习

LLMs能够从新的数据流中持续学习和适应,无需从头开始重新训练;

减少频繁全面重新训练的需求,使模型能够随着知识和语言使用的演变保持最新,提高长期性能和相关性

迁移学习和元学习创新

这些技术允许模型利用现有知识,并快速适应新任务或领域,仅需少量额外训练

未来LLMs将更加适应性强和高效,能够处理和理解新信息

硬件和计算资源改进

处理能力的提升和普及将减少更新大型模型的计算负担,使得更新更加频繁和高效

支持更常规和全面的模型更新

学术与产业合作

通过共享研究成果和最佳实践,推动更强大和高效的LLM更新方法的发展

确保模型随时间保持准确、相关和有价值

第十章:LLM的工业微调平台和框架

本章介绍了几个工业级的LLM微调平台和框架,包括Autotrain、Transformers库和Trainer API、Optimum、Amazon SageMaker JumpStart、Amazon Bedrock、OpenAI的微调API和NVIDIA NeMo Customizer。 对这些平台的功能、优缺点和适用场景进行了比较和分析。本章对各种工业级LLM微调平台进行了比较,为选择合适的平台提供了参考。

领先的科技公司和平台推出了创新的框架和服务,推动了微调技术的演变。HuggingFace、亚马逊网络服务 (AWS)、Microsoft Azure 和 OpenAI 等公司已经开发出简化和普及微调过程的工具和平台。这些进步不仅降低了利用最先进 AI 模型的门槛,而且还使医疗保健和金融、客户服务和内容创建等各个行业的各种应用成为可能。每个平台都提供满足不同需求的独特功能,无论是通过自动微调工作流程、可扩展的基于云的训练环境,还是用于部署自定义模型的可访问 API 接口。

这些科技公司的共同努力不仅提高了微调的效率和可扩展性,还使复杂的人工智能工具的使用变得民主化。通过降低技术壁垒并提供全面、用户友好的平台,这些创新使更广泛的行业能够部署根据其特定需求量身定制的先进人工智能模型。表10.1和10.2对不同提供商的 LLM 微调工具和框架进行了快速比较。

表10.1:LLM微调平台详细对比。该表格对用于大型语言模型(LLM)的微调工具进行了全面的对比,包括NVIDIA NeMo、Hugging Face AutoTrain API、Amazon Bedrock、AWS SageMaker JumpStart和Hugging Face Trainer API,以及OpenAI微调API、Google Vertex AI Studio、Microsoft Azure AI Studio和LangChain。该表格涵盖了多个方面,包括主要用例、模型支持、数据处理、可定制化程度、可扩展性、部署选项、与生态系统的集成、数据隐私、目标用户以及每个工具的限制。

参数NVIDIA NeMoHugging Face AutoTrain APIAmazon BedrockAWS SageMaker JumpStartHugging Face Trainer APIOpenAI微调APIGoogle Vertex AI工作室Microsoft Azure AI工作室LangChain
主要用途使用先进的 NVIDIA GPU对 LLM 进行自定义微调使用最少的代码对 LLM 进行微调和部署AWS基础设施上微调和部署LLMAWS生态系统内的简化版微调和部署详细的LLM微调,控制训练过程基于API的OpenAI模型定制微调Google Cloud内的端到端机器学习模型开发和部署Azure上的端到端人工智能开发、微调和部署使用LLM构建模块化可定制的工作流程应用程序
模型支持支持多种大型预训练模型,包括Megatron系列支持Hugging Face模型库中的多种预训练模型支持Amazon Titan和第三方模型AWS和合作伙伴的预训练模型;与自定义模型集成支持Hugging Face模型库中的大量模型限于OpenAI模型,如GPT-3和GPT-4支持Google的预训练模型和用户定制模型支持Microsoft的模型和在Azure中微调的自定义模型支持与各种LLM和AI工具(例如OpenAI、GPT-4、Cohere)集成
数据处理用户提供特定任务数据,使用NVIDIA的基础设施处理通过简单界面上传数据集;AutoTrain处理预处理和模型训练在AWS环境中上传和管理数据;与AWS数据服务集成在AWS中上传和处理数据;支持多种数据格式用户手动预处理数据和管理训练步骤用户通过API上传数据集;OpenAI处理预处理和微调数据在Google Cloud中管理;支持多种数据格式数据在Azure生态系统中集成;支持各种格式和来源数据处理灵活,取决于特定的LLM和集成
定制级别高;对微调过程和模型参数有广泛的控制权中等;自动化过程,有一定的定制选项高;详细的配置和与AWS服务的集成中等;预配置设置,提供一些定制选项非常高;对微调的每个方面都有详细控制中等;侧重于易用性,深度定制有限高;提供自定义模型训练和部署,详细配置高;通过Azure的AI工具提供广泛的定制选项非常高;允许详细定制工作流程、模型和数据处理
可扩展性高;利用NVIDIA的GPU能力高效扩展高;通过Hugging Face的云基础设施扩展非常高;在AWS广泛的云基础设施上扩展高;在AWS云生态系统中扩展高;可扩展性取决于使用的基础设施(例如,本地与云)高;通过OpenAI的云基础设施可扩展非常高;利用Google Cloud的基础设施进行扩展非常高;可在Azure的全球基础设施上扩展高;可扩展性取决于特定的基础设施和模型
部署选项通过NVIDIA基础设施在本地或云部署通过Hugging Face的云部署,或导出本地部署与AWS服务集成,可轻松在AWS全球基础设施上部署AWS云部署;与其他AWS服务集成可在本地、云中部署,或导出到其他平台通过API部署,集成到使用OpenAI云的应用程序中在Google Cloud中部署;与其他GCP服务集成在Azure中部署;与Azure的服务套件集成在自定义基础设施中部署;与各种云和本地服务集成
与生态系统集成与NVIDIA工具(例如,TensorRT)和基于GPU的工作流程深度集成与Hugging Face生态系统和其他ML工具良好集成与AWS服务(例如,S3, Lambda, SageMaker)无缝集成与AWS服务强大集成;易于与数据管道和分析连接与Hugging Face生态系统和其他基于Python的ML工具集成限于OpenAI生态系统;通过API与应用程序良好集成与Google Cloud服务(例如BigQuery、AutoML)无缝集成与Azure的服务(例如Data Factory、Power BI)深度集成与多个工具、API和数据源灵活集成
数据隐私用户需确保数据隐私合规;NVIDIA在处理期间处理数据数据在Hugging Face环境中处理;隐私取决于数据处理实践AWS环境中对数据隐私有强烈的关注;符合各种标准AWS强大的隐私和安全措施;符合行业标准用户管理;取决于模型和数据托管的位置由OpenAI管理;用户需考虑数据传输和隐私影响Google Cloud环境中具有强大的隐私和安全措施Azure环境中具有强大的隐私和安全措施取决于所使用的集成和基础设施;用户管理隐私
目标用户需要LLM微调高级定制和性能的企业和开发者寻求简单、自动化LLM微调解决方案的开发者和企业集成AWS云服务或寻求利用AWS云服务的业务和开发者寻求AWS内简化AI/ML解决方案的企业和开发者需要详细控制训练的研究者、开发者和机器学习工程师寻求简单、基于API的LLM微调的开发者和企业已集成Google Cloud或寻求利用GCP的开发者和企业已集成Azure或寻求利用Azure的AI工具的企业和开发者需要构建复杂、模块化的LLM基础应用程序并具有自定义工作流程的开发者
限制资源需求高,潜在成本;依赖NVIDIA生态系统对微调细节的控制较少;基于云,可能不适合所有本地需求依赖AWS;潜在的供应商锁定,成本管理复杂仅限于AWS服务;预配置选项可能限制深度定制需要技术专长;设置和管理更为复杂定制有限;依赖OpenAI的基础设施;潜在成本限于Google Cloud生态系统;潜在成本和供应商锁定限于Azure生态系统;潜在成本和供应商锁定连接多个模型和数据源的复杂性;需要更多设置

10.1 Autotrain

10.1.1 使用Autotrain进行微调涉及的步骤

10.1.2 使用Autotrain的最佳实践

10.1.3 使用Autotrain的挑战

10.1.4 何时使用Autotrain

10.1.5 教程

10.2 Transformers库和Trainer API

10.2.1 Transformers库和Trainer API的局限性

10.3 Optimum:提升LLM部署效率

10.3.1 使用Optimum的最佳实践

10.3.2 教程

10.4 Amazon SageMaker JumpStart

10.4.1 使用JumpStart涉及的步骤

10.4.2 使用JumpStart的最佳实践

10.4.3 使用JumpStart的局限性

10.4.4 教程

10.5 Amazon Bedrock

10.5.1 使用Amazon Bedrock涉及的步骤

10.5.2 使用Amazon Bedrock的局限性

10.5.3 教程

10.6 OpenAI的微调API

10.6.1 使用OpenAI微调API涉及的步骤

10.6.2 OpenAI微调API的局限性

10.6.3 教程

10.7 NVIDIA NeMo定制器

10.7.1 NVIDIA NeMo的关键特性

10.7.2 NVIDIA NeMo的组件

10.7.3 定制大型语言模型(LLMs)

10.7.4 教程

第十一章:多模态LLM及其微调

本章介绍了多模态LLM,特别是视觉语言模型(VLM),包括其架构、对比学习以及微调技术。 并提供了一个在医学领域微调MLLM的案例研究,以及多模态模型的应用(手势识别、视频摘要等)。 最后,讨论了音频或语音LLM,包括标记化、预处理和微调技术,以及Whisper模型的微调。

本章介绍了多模态LLM的概念、架构、微调技术以及应用,并重点介绍了音频或语音LLM。

多模态模型是一种能够处理来自各种模态(如图像、视频和文本)信息的机器学习模型。例如,谷歌的多模态模型Gemini[88]可以分析一盘饼干的图片并生成书面食谱作为回应,它也可以执行相反的操作。

生成式人工智能(Generative AI)与多模态人工智能(Multimodal AI)的区别在于,生成式AI指的是使用机器学习模型创建新内容,如文本、图像、音乐、音频和视频,通常来自单一种类的输入多模态AI通过处理来自多种模态的信息,包括图像、视频和文本,扩展了这些生成能力。这使得AI能够理解和解释不同的感官模式,允许用户输入各种类型的数据,并返回多种类型的内容。

图11.1:多模态模型发展时间线——此图展示了重要的多模态模型的发展进程,突出了从2023年12月到2024年3月期间主要科技公司和研究机构的关键发布。时间线展示了谷歌的TinyGPT-V和Gemini Nano等模型,以及其他创新,如MoE-LLAVA、DeepSeek-VL和LLAVA-Gemma,表明多模态AI技术正在快速发展(改编自[89])。

11.1 视觉语言模型(VLMs)

11.1.1 架构

11.1.2 对比学习

分类

内容

模型概述

视觉语言模型是一种能够从图像和文本输入中学习的多模态模型,属于生成模型,可以产生文本输出。它们在大型模型中表现出强大的零样本能力,能在各种任务中展现出稳健的泛化性,并能有效处理文档、网页等多样化的视觉数据。

典型应用:包括涉及图像的对话交互、基于文本指令的图像解释、回答与视觉内容相关的问题、理解文档、为图像生成字幕等。高级视觉语言模型还能理解图像中的空间属性,按要求生成边界框或分割掩码,识别或隔离特定主题,定位图像中的实体,或响应关于它们相对或绝对位置的查询。

模型架构

视觉语言模型巧妙地整合了视觉和文本信息,利用了三个基本组成部分,包括图像编码器文本编码器融合策略

● 图像编码器:将图像数据转化为模型可处理的格式;

● 文本编码器:将文本数据转化为模型可处理的格式;

● 融合策略:将图像和文本数据合并为统一表示

模型的学习过程(损失函数)针对所采用的架构和学习策略进行特别定制。现代模型使用变压器(transformers)这一先进的神经网络架构进行图像和文本编码。这些编码器可以独立或联合学习特征。

预训练

VLM在应用于特定任务之前,会在大量数据集上进行预训练,以获得在各种下游应用中表现出色的基础知识。

对比学习

对比学习是一种关注理解数据点之间差异的技术,通过计算实例之间的相似度分数,旨在最小化对比损失,特别适用于半监督学习。

对比学习工作原理:通过计算实例间的相似度得分,区分不同类别。例如,通过比较猫和狗的图片,模型学会识别猫的特征(面部结构、体型、毛发等)。

CLIP模型

CLIP模型使用对比学习来计算文本和图像嵌入之间的相似度。它通过文本和视觉编码器遵循一个三步骤的过程进行零样本预测:预训练、标题转换和零样本预测。

● 预训练:训练文本和图像编码器来学习图像-文本对

● 标题转换:将训练数据集类别转换为标题。

● 零样本预测:根据学习到的相似性估计给定输入图像的最佳标题。

图 11.2:多模态模型对比预训练的工作流程。该图说明了对比预训练的过程,其中训练文本和图像编码器以对齐来自两种模态的表示。步骤 1 涉及通过配对文本和图像数据进行对比预训练,而步骤 2 展示了使用文本编码器编码的标签文本创建数据集分类器。步骤 3 演示了该模型通过利用预训练的文本和图像编码器进行零样本预测的应用。这种方法使模型能够跨各种任务进行推广,而无需针对特定任务进行微调

11.2 多模态模型的微调

11.2.1 全参数微调

11.2.2 医疗领域微调MLLMs的案例研究

分类

内容

高效微调技术

对多模态大语言模型(MLLM)的微调中,可使用 PEFT 技术(如 LoRA、QLoRA),其关键在于输入数据的多模态性质。其他工具如LLM-Adapters和(IA)³也可有效使用。DyLoRA和LoRA-FA等动态适应技术优化了学习过程。

>> LoRA:通过矩阵分解降低参数数量;

>> LLM-Adapters:更新适配器参数,实现多任务高效微调;

>> (IA)³:通过激活加权支持少样本学习和任务混合;

>> DyLoRA:动态调整低秩适配块的学习过程;

>> LoRA-FA:冻结低秩矩阵,减少参数数量一半。

高效注意力跳过模块(Efficient Attention Skipping,EAS)通过跳过部分注意力机制,降低计算成本。EAS模块为MLLM引入了一种新的参数和计算效率高的微调方法,旨在保持高性能的同时减少下游任务的参数和计算成本。

>> 改进方法:MemVP 将视觉提示注入前馈网络权重,减少训练时间和推理延迟,提升性能。

全参数微调技术

LOMO 和 MeZO方法通过优化器的改进提升内存效率。LOMO和MeZO等方法通过关注内存效率提供了解决方案。

>> LOMO:基于随机梯度下降(SGD),降低与 ADAM 优化器相关的内存消耗;

>> MeZO:只需两次前向传播即可计算梯度的内存高效优化器,实现低内存占用的全面微调。

领域案例

医学领域MLLM微调案例研究:通过 PEFT 微调 MLLM,用于医学视觉问答任务(Med-VQA),实现了 81.9% 的整体准确率,并在封闭式问题中超越 GPT-4v 26%。

>> 模型架构:

● 视觉编码器(ViT 型)EVA:编码图像,权重冻结;

● 预训练 LLM(LLaMA2-chat):生成多模态回答;

● 线性投影层:将视觉嵌入映射到 LLM 空间。

>> 训练流程:

● 图像描述微调:使用 ROCO 数据集,仅更新投影层和 LoRA 层;

● VQA 微调:使用 VQA-RAD 数据集,生成短答案以匹配标注数据,冻结视觉编码器和 LLM,仅更新投影层和 LoRA 层。

MLLM的应用

包括手势识别视频摘要、DALL-E图像生成教育工具虚拟助手等多个领域,这些模型通过处理视觉和语言信息来增强用户体验和功能。

>> 手势识别:实现手语翻译,促进包容性沟通;

>> 视频摘要:提取关键视觉和音频元素,优化内容消费;

>> DALL-E:根据文本描述生成图像,推动内容创作;

>> 教育工具:通过视觉与语言互动提升学习体验;

>> 虚拟助手:整合语音与视觉数据,实现智能家居、语音控制设备的互动。

图 11.3:Med VQA 架构概述,该架构将 LoRA 和经过预先训练的 LLM 与视觉编码器相结合,用于医学视觉问答任务。该架构包括处理图像和生成上下文相关响应的阶段,展示了视觉和语言模型在医学环境中的集成

11.3 多模态模型的应用

11.4 音频或语音LLM或大型音频模型

11.4.1 分词和预处理

11.4.2 微调技术

11.4.3 使用Whisper进行自动语音识别(ASR)的微调

11.4.4 案例研究和应用

主题

内容摘要

细节描述

11.4 音频或语音大语言模型

音频或语音 LLMs 是处理和生成基于音频输入的人类语言的模型,应用于语音识别语音转文本(STT)和自然语言理解任务。

音频和语音LLMs在语言处理与音频信号的整合方面取得了重大进展。这些模型通过包含自定义音频标记来增强大型语言模型,使其能够在共享的多模态空间中处理文本和音频信号。

特点:
>> 利用大型语言模型(LLM)处理多模态数据;
>> 通过音频离散化技术(如 HuBERT、wav2vec)将连续音频转为可处理的离散音频 tokens;
>> 支持音频和文本共同生成,应用广泛,如音频问答和语音情感检测。

11.4.1 音频数据的离散化与预处理

关键在于将音频数据转化为模型可处理的离散表示形式。

音频数据需要被离散化为可管理的音频标记。技术如HuBERTwav2vec用于此目的,将音频转换为LLM可以与文本一起处理的标记化格式。

双 token 机制:
>> 声学 token:捕捉高质量音频合成的细节;
>> 语义 token:保持长时间语义一致性。
示例:AudioLM 和 AudioPaLM 结合声学和语义 token,实现音频波形和语义内容的兼容处理。

11.4.2 微调技术

多种微调策略提升音频 LLM 性能。

音频和语音LLMs的微调通常涉及全参数微调、层特定微调、基于组件的微调和多阶段微调等策略。这些方法旨在提高模型对特定任务或领域的适应性。

微调方法:
>> 全参数微调:适应各种音频任务,但计算代价高;
>> 层级微调:如 LoRA,仅更新特定层模块,显著降低计算成本;
>> 组件微调:冻结语音编码器,仅调整线性投影或适配器模块;
>> 多阶段微调:如 AudioPaLM,先进行文本预训练,再通过混合任务数据微调,优化文本与音频数据的适应性。

11.4.3 Whisper 的微调

Whisper 是 OpenAI 开发的高级语音识别(ASR)模型,基于 Transformer 架构,支持多语言和多口音语音转录,在噪声环境中表现优异。特别是在专业领域如医疗、法律或技术领域。

微调步骤:
>> 数据收集与准备:确保音频与转录内容的质量和一致性;
>> 数据增强:加入噪声、变调或改变语速;
>> 预处理:将音频转为 mel 频谱图等表示形式;
>> 模型配置:初始化模型权重并设置超参数;
>> 训练:使用 PyTorch 等框架监控训练性能,防止过拟合;
>> 评估:通过 Word Error Rate(WER)和 Character Error Rate(CER)评估模型准确性和泛化能力。

11.4.4 案例研究与应用

微调的语音 LLM 在多个领域取得突破性进展。

应用案例:
>> 医疗转录:提高医生与患者互动记录的准确性;
>> 法律文档处理:精准识别和转录法律术语;
>> 客服自动化:提升客户支持的理解与响应能力,提供无缝用户体验。

图 11.4:多模态音频文本语言模型架构,集成文本和音频输入,实现高级多模态处理。该架构利用文本标记器和音频编码器/标记器将输入转换为标记,然后由音频文本语言模型进行处理。该模型支持离散和连续语音处理,并支持情绪分析和自然语言响应生成等任务。音频标记使用声码器进一步细化,而文本标记则被去标记化以产生连贯的文本输出

第十二章:开放性挑战和研究方向

本章讨论了LLM微调中面临的开放性挑战和未来的研究方向,包括可扩展性问题(计算资源、内存需求、数据量、吞吐量和资源效率)、伦理考虑(偏差和公平性、隐私问题、安全风险)、问责制和透明度以及与新兴技术的集成(物联网和边缘计算)。

本章总结了LLM微调领域面临的挑战和机遇,并指出了未来的研究方向,包括可扩展性、伦理、安全性和与新兴技术的集成等方面。

12.1 可扩展性问题

12.1.1 扩展微调过程中的挑战

12.1.2 可扩展解决方案的研究方向

12.1.3 硬件与算法协同设计

微调大语言模型(LLMs)如 GPT-4、PaLM1 和 T52 是当前研究的重要领域。本文讨论了微调过程中面临的主要挑战及解决这些问题的研究方向。

主题

内容

微调扩展的挑战

>> 计算资源:微调大规模模型需要大量计算资源,例如 GPT-3(1750亿参数)需要高性能 GPU/TPU。即使是较小的模型如 BERT-large(3.4亿参数)也需要高计算成本。
>> 内存需求:模型的参数及训练时的中间计算梯度优化器状态需要大量内存。例如,加载一个7亿参数的模型(FP32格式)需约28GB GPU内存微调需112GB,超出大部分消费级硬件的能力。
>> 数据量:模型微调需要处理大规模数据集,数据预处理和高效加载至关重要。
>> 吞吐量和瓶颈:保持高吞吐量以充分利用硬件是关键,但数据管道可能成为瓶颈。
>> 资源效率:微调的成本和环境影响显著,混合精度训练和梯度检查点等技术可优化资源使用。

可扩展解决方案的研究方向

>> 先进的 PEFT 技术与稀疏微调:LoRA 和量化 LoRA 通过更新低秩参数显著降低内存和计算需求;SpIEL 选择性地更新影响最大的参数,提高资源利用率。
>> 数据高效微调(DEFT):通过数据剪枝优化微调过程,仅使用最关键的数据样本。
● 高精度:利用影响评分评估数据样本的重要性,选择小规模但有代表性的数据集。
● 高效率:使用小型替代模型计算影响评分,并引入努力评分来识别需要重点处理的数据。
>> 实际应用:适用于快速适应新数据(如个性化推荐)和降低大规模部署成本。
>> 未来研究方向:探索 DEFT 在推荐系统中的应用,以及改进 LLM 的上下文窗口限制。

硬件与算法协同设计

>> 定制加速器:开发针对稀疏和低精度计算优化的硬件,如支持 Transformer 结构的大规模矩阵运算。
>> 算法优化:结合硬件特性(如张量核心)优化数据移动和计算过程。
>> 实例:NVIDIA TensorRT 可通过支持混合精度稀疏张量操作显著加速模型推理,是硬件与算法协同设计的典型案例。

12.2 LLM微调中的伦理考虑:偏见与公平性、隐私问题、安全风险

12.2.1 偏见和公平性

12.2.2 隐私问题

12.2.3 安全风险

微调大语言模型(LLMs)时需要关注的主要伦理问题包括偏见与公平性、隐私保护以及安全风险。这些问题关系到模型的公平性、数据的机密性和系统的安全性。

章节

内容

偏见与公平性

>> 偏见来源:微调过程中,模型可能会从训练数据中继承偏见,如历史数据的不公、样本分布不平衡文化偏见
>> 工具支持:Google AI 的 Fairness Indicators 工具可以用于监测模型在不同群体中的表现,帮助开发者在微调过程中实时发现并解决偏见问题。
>> 解决措施
  · 多样化代表性数据:确保微调数据覆盖所有用户群体的多样性与代表性。
  · 公平性约束:采用如 FairBERTa 的框架,在微调中加入公平性约束。
 >> 实例应用:例如在医疗领域,通过公平性意识的微调技术,可以让模型在诊断不同种族患者时表现更为均衡。

隐私问题

>> 隐私风险:使用敏感或专有数据集进行微调时,可能导致模型泄露训练数据中的隐私信息。这在医疗和金融等领域尤为重要。
>> 隐私保护方法
  · 差分隐私:在微调过程中实施差分隐私技术,防止敏感信息泄露。
  · 联邦学习:利用联邦学习框架在分布式数据源上进行微调,确保数据始终保持本地化。
>> 实例应用:例如在客户服务应用中,通过差分隐私技术,可以让模型学习客户互动数据而不记忆或泄露用户个人信息,从而保障用户隐私。

安全风险

>> 安全漏洞:微调的 LLMs 更容易受到对抗性攻击,这些攻击通过设计特殊输入来利用模型弱点,导致模型输出错误或有害内容。这些风险在专用训练数据覆盖不足的情况下尤为显著。
>> 解决方法
  · 对抗性训练:在微调中引入对抗性样本,提高模型对攻击的鲁棒性。
  · 安全审计:定期对微调模型进行安全审计,以发现并解决潜在漏洞。
>> 行业实践:微软的 Adversarial ML Threat Matrix 提供了一个框架,帮助开发者识别和应对对抗性威胁。

12.3 责任和透明度

12.3.1 责任和透明度的需求

12.3.2 最近的研究和行业实践

12.3.3 推动责任和透明度

12.3.4 提出的伦理微调框架/技术

微调过程会显著改变 LLM 的行为,因此必须记录和理解这些变化及其影响,以确保模型输出的可信度,并使开发者对模型的性能及伦理问题负责。

微调 LLM 面临偏见、隐私风险、安全漏洞及责任透明性等伦理挑战。通过整合公平性框架、隐私保护技术、稳健安全措施以及透明性机制,研究者与实践者可以开发和部署既强大又符合伦理要求的可信 LLM 系统。

内容

责任与透明度的必要性

微调可能对模型行为产生深远影响,因此需要全面记录微调数据、过程和评估指标。透明的记录可以提升利益相关者对模型输出的信任,并确保开发者能够对模型的使用负责。

最新研究与行业实践

>> 实践框架:Meta 的 Responsible AI 框架强调记录微调过程及其对模型行为的影响,包括数据使用情况、调整细节及评估指标。

推动责任与透明度的措施

>> 全面文档:记录微调过程及其对模型性能和行为的影响。
>> 透明报告:利用 Model Cards 等框架报告模型的伦理和操作特性。
>> 实例应用:内容审核系统中,微调的 LLM 用于识别和过滤有害内容,需要清晰的文档和报告以增强用户和监管机构对审核决策的理解和信任。

促进伦理微调的框架与技术

隐私保护技术

>> 差分隐私与联邦学习是微调中的关键隐私保护技术。
>> 工具支持:TensorFlow Privacy 提供内置差分隐私支持,保障数据机密性。
>> 新框架:FDKT 框架通过 LLM 生成模拟客户端数据分布的合成样本,同时利用差分隐私提升 SLM 性能并保障隐私。
>> 实例应用:在医疗领域,联邦微调允许医院协作训练模型,同时保持患者数据本地化,确保隐私安全并提升模型的通用性。

偏见缓解框架

>> 偏见感知微调框架(如 FairBERTa)在目标函数中引入公平性约束,确保模型在不同群体中的表现均衡。
>> 实例应用:社交媒体平台可利用这些框架微调模型以检测和缓解仇恨言论,同时确保对不同用户群体的公平对待。

安全增强框架

>> 对抗性训练通过引入对抗样本,增强模型对恶意输入的鲁棒性。
>> 工具支持:Microsoft Azure 的对抗性训练工具帮助开发者在微调中引入此技术。
>> 实例应用:在网络安全领域,用于威胁检测的微调 LLM 通过对抗性训练提升识别和应对复杂攻击的能力,从而增强组织安全性。

确保透明的框架

>> 模型卡(Model Cards)和 AI FactSheets 等透明性框架通过结构化方式记录和报告微调过程及模型行为,提升利益相关者的理解和信任。
>> 实例应用:在政府应用中,通过 AI FactSheets 记录 AI 系统的能力、局限性及伦理考量,确保其可审计性和透明度,增强公众信任。

12.4 与新兴技术的整合

12.4.1 机遇

12.4.2 挑战

将 LLM 与物联网 (IoT) 和边缘计算等新兴技术相结合,为决策优化个性化服务以及智能交互提供了新机遇,同时也带来了数据复杂性、隐私安全以及实时性等方面的挑战。

章节

细分类

内容

机遇

增强决策与自动化

>> 工业应用:通过分析 IoT 传感器数据,LLM 可实现预测性维护,例如在设备故障发生前进行预测,减少停机时间和维护成本。
>> 智慧城市:LLM 可分析交通模式及环境数据,优化城市基础设施并改进城市规划决策。

个性化用户体验

>> 边缘计算支持 LLM 在本地处理数据,提供高度个性化的实时服务:
>> 医疗健康:通过分析可穿戴设备数据和病历,LLM 可提供个性化健康建议,确保数据安全存储于本地设备。

改善自然语言理解能力

>> 智能家居:LLM 与 IoT 设备结合,可更精准地理解语音命令,依据实时传感器数据调整家居设置(例如,根据占用率和环境条件调整灯光和温度)。

挑战

数据复杂性与整合

>> 数据整合:需要在不同 IoT 平台和设备之间实现数据流的无缝整合,确保数据完整性和性能不受影响。
>> 数据预处理:清洗和预处理 IoT 数据以确保一致性和可靠性,再将其输入 LLM 进行分析。

隐私与安全

>> 数据隐私:通过实施强大的加密技术与访问控制机制,保护边缘设备上 LLM 处理的敏感数据。
>> 安全通信:确保 IoT 设备与 LLM 之间通信渠道的安全性,以防止数据泄露或未经授权的访问

实时处理与可靠性

>> 低延迟:优化 LLM 的算法与处理能力,以高效处理实时数据流,减少延迟。
>> 可靠性:在动态且不可预测的 IoT 环境中,确保 LLM 生成的洞察准确且一致。

12.5 未来研究领域

探索 LLM 与边缘计算、联邦学习及其伦理和法规影响相关的前沿领域,以应对隐私保护、实时性及公平性等挑战。

章节

内容

联邦学习与边缘计算

>> 研究联邦学习技术,使 LLM 能够在边缘设备上协同训练,无需集中数据聚合,从而解决隐私问题并减少通信开销。

实时决策支持系统

>> 开发基于 LLM 的系统,能通过边缘计算基础设施进行实时决策。
>> 优化算法以实现低延迟处理,同时在动态环境条件下确保系统的可靠性。

伦理与法规影响

>> 探讨 LLM 与 IoT 和边缘计算结合的伦理问题,尤其是数据所有权、透明性和公平性方面的影响。
>> 制定支持伦理性 AI 部署和治理的框架,确保技术开发和使用的合规性和公平性。

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