大型语言模型（LLM）的自定义训练：包含代码示例的详细指南

近年来，像 GPT-4 这样的大型语言模型 （LLM） 因其在自然语言理解和生成方面的惊人能力而受到广泛关注。但是，要根据特定任务或领域定制LLM，定制培训是必要的。本文提供了有关自定义训练 LLM 的详细分步指南，其中包含代码示例和示例。

先决条件

在深入研究之前，请确保您已：

熟悉Python和PyTorch。

访问预先训练的 GPT-4 模型。

足够的计算资源（GPU 或 TPU）。

用于微调的特定域或任务中的数据集。

步骤 1：准备数据集

要微调LLM，您需要一个与目标域或任务一致的数据集。数据准备涉及：

1.1 收集或创建数据集

确保您的数据集足够大，以涵盖域或任务中的变体。数据集可以是原始文本或结构化数据的形式，具体取决于您的需求。

1.2 预处理和标记化

清理数据集，删除不相关的信息并规范化文本。使用 GPT-4 分词器对文本进行标记化，以将其转换为输入标记。

Python

from transformers import GPT4Tokenizer 

tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("gpt-4") 
data_tokens = tokenizer(data_text, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")

步骤二：配置训练参数

微调涉及根据自定义数据集调整LLM的权重。设置训练参数以控制训练过程：

Python

from transformers import GPT4Config, GPT4ForSequenceClassification

config = GPT4Config.from_pretrained("gpt-4", num_labels=)
model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("gpt-4", config=config)

training_args = {
    "output_dir": "output",
    "num_train_epochs": 4,
    "per_device_train_batch_size": 8,
    "gradient_accumulation_steps": 1,
    "learning_rate": 5e-5,
    "weight_decay": 0.01,
}

替换为数据集中唯一标签的数量。

步骤 3：设置培训环境

使用库中的 and 类初始化训练环境：TrainingArgumentsTrainertransformers

Python

from transformers import TrainingArguments, Trainer

training_args = TrainingArguments(**training_args)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=data_tokens
)

步骤 4：微调模型

通过在实例上调用方法启动训练过程：trainTrainer

Python

trainer.train()

此步骤可能需要一段时间，具体取决于数据集大小、模型体系结构和可用的计算资源。

步骤 5：评估微调模型

训练后，使用实例上的方法评估微调模型的性能：evaluateTrainer

Python

trainer.evaluate()

trainer.evaluate()

步骤 6：保存并使用微调模型

保存微调后的模型并将其用于推理任务：

Python

model.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")

tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")

model.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")

      tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")

要使用微调的模型，请将其与分词器一起加载：

Python

model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")

tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")

model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")

      tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")

示例输入文本：

Python

input_text = "Sample text to be processed by the fine-tuned model."

标记输入文本并生成模型输入：

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

运行微调的模型：

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

数据提取预测：

predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()

将预测映射到相应的标签：

model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")

tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")

​

# Example input text

input_text = "Sample text to be processed by the fine-tuned model."

​

# Tokenize input text and generate model inputs

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

​

# Run the fine-tuned model

outputs = model(**inputs)

​

# Extract predictions

predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()

​

# Map predictions to corresponding labels

label = label_mapping[predictions]

​

print(f"Predicted label: {label}")

替换为从预测指数到其相应标签的特定映射。此代码片段演示如何使用微调的模型对新的输入文本进行预测。label_mapping

虽然本指南为自定义培训 LLM 提供了坚实的基础，但您可以探索其他方面来增强该过程，例如：

试验不同的训练参数，如学习率计划或优化器，以提高模型性能

在训练期间实现早期停止或模型检查点，以防止过度拟合并在训练的不同阶段保存最佳模型

探索先进的微调技术，如逐层学习率计划，这可以通过调整特定层的学习率来帮助提高性能

使用与您的任务或域相关的指标执行广泛的评估，并使用交叉验证等技术来确保模型泛化

调查特定于领域的预训练模型的使用情况，或者如果可用的LLM不能很好地覆盖您的特定领域，则从头开始预训练您的模型

审核编辑：郭婷