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大模型听课笔记——书生·浦语（4）

大模型听课笔记——书生·浦语（4）

本节课的内容：单卡微调

大语言模型是在海量文本上以无监督或半监督的方式进行训练的，这些海量的文本赋予了大模型各方面的知识，但是当我们专注于某个领域，实际应用于某个领域或应用时，大语言模型的表现的表现就没有那么完美了。此时就引入了微调。

Finetune简介

而由于训练成本太过昂贵，增量训练和指令跟随是两种常用的微调模式。
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指令跟随示意图：大模型听课笔记——书生·浦语（4）_第2张图片

指令跟随微调的实现示意

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由于不同的微调多为不同的组织发行，对话模板一般不太相同。
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根据对话模板完成对话构建后，我们需要将构建完成的数据输入模型，来进行损失，由于我们真正希望模型回答的部分是对话的答案部分，所欲计算损失如图也只计算答案的部分。
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增量预训练微调

增量训练的数据不需要构建对话，只需要陈述事实。
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所以将对话模板的system和user的对话内容留空，只计算assistant的损失

Xtuner中使用的微调原理

LoRA & QLoRA

全参数微调需要太多的显存开销
LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN-GUAGE MODELS
LLM的主要参数集中在模型中的Linear，训练这些会耗费大量的显存
LoRA通过在原本的Linear旁，新增一个支路，包含两个连续的小Linear，新增的支路通常会叫做Adapter。
而Adapter的参数量要远小于原本的Linear，所以可以提大幅降低显存消耗。
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Full Finetunning 、LoRA 与 QLoRA的对比

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XTuner 简介


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Xtuner默认会开启Flash Attention,DepSpeed ZeRO则需要在启动时增加启动参数

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