干货大模型LLM-微调经验分享总结_chatglm-6b alpaca-chinese数据集微调

导读

本文总结了作者在ChatGLM-6B模型微调的经验，并汇总了目前开源项目&数据。

写在前面

大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。目前也有很多开源项目进行大模型微调等，笔者也做了一阵子大模型了，特此来介绍一下ChatGLM-6B模型微调经验，并汇总了一下目前开源项目&数据。笔者与很多人微调结论不同，本人在采用单指令上进行模型微调，发现模型微调之后，「并没有出现灾难性遗忘现象」。

项目地址：https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning

ChatGLM-6B模型微调

模型越大对显卡的要求越高，目前主流对大模型进行微调方法有三种：Freeze方法、P-Tuning方法和Lora方法。笔者也通过这三种方法，在信息抽取任务上，对ChatGLM-6B大模型进行模型微调。为了防止大模型的数据泄露，采用一个领域比赛数据集-汽车工业故障模式关系抽取(https://www.datafountain.cn/competitions/584)，随机抽取50条作为测试集。

详细代码见上面的GitHub链接，并且也被ChatGLM官方收录。

Freeze方法

Freeze方法，即参数冻结，对原始模型部分参数进行冻结操作，仅训练部分参数，以达到在单卡或不进行TP或PP操作，就可以对大模型进行训练。

微调代码，见finetuning_freeze.py，核心部分如下：

for name, param in model.named_parameters():  if not any(nd in name for nd in ["layers.27", "layers.26", "layers.25", "layers.24", "layers.23"]):  param.requires_grad = False

针对模型不同层进行修改，可以自行修改。训练代码均采用DeepSpeed进行训练，可设置参数包含train_path、model_dir、num_train_epochs、train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir、prompt_text等，可根据自己的任务配置。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed finetuning_freeze.py --num_train_epochs 5 --train_batch_size 2

三元组抽取的推理代码，见predict_freeze.py，其他任务可以根据自己的评价标准进行推理预测。

PT方法

PT方法，即P-Tuning方法，参考ChatGLM官方代码(https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md) ，是一种针对于大模型的soft-prompt方法。

P-Tuning(https://arxiv.org/abs/2103.10385)，仅对大模型的Embedding加入新的参数。
P-Tuning-V2(https://arxiv.org/abs/2110.07602)，将大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数。

微调代码，见finetuning_pt.py，核心部分如下：

config = ChatGLMConfig.from_pretrained(args.model_dir)  
config.pre_seq_len = args.pre_seq_len  
config.prefix_projection = args.prefix_projection  model = ChatGLMForConditionalGeneration.from_pretrained(args.model_dir, config=config)  for name, param in model.named_parameters():  if not any(nd in name for nd in ["prefix_encoder"]):  param.requires_grad = False

当prefix_projection为True时，为P-Tuning-V2方法，在大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数；为False时，为P-Tuning方法，仅在大模型的Embedding上新的参数。

可设置参数包含train_path、model_dir、num_train_epochs、train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir、prompt_text、pre_seq_len、prompt_text等，可根据自己的任务配置。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed finetuning_pt.py --num_train_epochs 5 --train_batch_size 2 --pre_seq_len 16

三元组抽取的推理代码，见predict_pt.py，其他任务可以根据自己的评价标准进行推理预测。

Lora方法

Lora方法，即在大型语言模型上对指定参数增加额外的低秩矩阵，并在模型训练过程中，仅训练而外增加的参数。当“秩值”远小于原始参数维度时，新增的低秩矩阵参数量很小，达到仅训练很小的参数，就能获取较好的结果。

Lora论文：https://arxiv.org/abs/2106.09685
官方代码：https://github.com/microsoft/LoRA
HuggingFace封装的peft库：https://github.com/huggingface/peft

微调代码，见finetuning_lora.py，核心部分如下：

model = ChatGLMForConditionalGeneration.from_pretrained(args.model_dir)  
config = LoraConfig(r=args.lora_r,  lora_alpha=32,  target_modules=["query_key_value"],  lora_dropout=0.1,  bias="none",  task_type="CAUSAL_LM",  inference_mode=False,  )  model = get_peft_model(model, config)

可设置参数包含train_path、model_dir、num_train_epochs、train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir、prompt_text、lora_r等，可根据自己的任务配置。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed finetuning_lora.py --num_train_epochs 5 --train_batch_size 2 --lora_r 8

三元组抽取的推理代码，见predict_lora.py，其他任务可以根据自己的评价标准进行推理预测。

注意：对于结果需要保持一致的任务(即关掉dropout，解码关掉do_sample)，需要保存模型的adapter_config.json文件中，inference_mode参数修改成false，并将模型执行model.eval()操作。主要原因是chatglm模型代码中，没有采用Conv1D函数。

三元组抽取实验结果

模型训练时，最大长度为768，Batch大小为2，训练轮数为5，fp16训练，采用DeepSpeed的Zero-1训练；
PT为官方的P-Tuning V2训练方法，PT-Only-Embedding表示仅对Embedding进行soft-prompt，Freeze仅训练模型后五层参数，Lora采用低秩矩阵方法训练，秩为8；
由于之前训练PT在48G-A40显卡上会出现OOM，因此之前进行PT实验时对模型开启了gradient_checkpointing_enable，使得模型显存占用变小，但训练时长增加。
训练示例：

prompt_text：你现在是一个信息抽取模型，请你帮我抽取出关系内容为\"性能故障\", \"部件故障\", \"组成\"和 \"检测工具\"的相关三元组，三元组内部用\"_\"连接，三元组之间用\\n分割。文本：  
输入：故障现象：发动机水温高，风扇始终是低速转动，高速档不工作，开空调尤其如此。  
输出：发动机_部件故障_水温高\n风扇_部件故障_低速转动

时间换空间，可用很好的解决显卡的资源问题，简单玩玩还可以，如果想要模型达到最优效果或可用快速看到效果，还不如租张A100卡，快速实验，推理阶段再用自己的小破卡。

笔者找到一家新的算力平台-揽睿星舟，单张A100仅要6.4元/小时，我翻了一圈，算是便宜的了(反正比AutoDL便宜一点，便宜一点是一点吧)。

下面实验结果均是在租的80G-A100上进行的实验，与Github里用的A40的实验结果会有些差异，主要在训练时长(纯训练速度，剔除模型保存的时间)。说实话，真的要训练一个大模型，多个A100是必不可少的，可以减少很多模型并行的操作，效果上也更好把控一些。

微调方法	PT-Only-Embedding	PT	Freeze	Lora
显卡占用	37G	56G	24G	39G
总参数	6.259B	7.211B	6.255B	6.259B
可训练参数占比	0.0586%	13.26%	16.10%	0.0586%
训练耗时	20min	52min	46min	25min
测试结果F1	0.0	0.6283	0.5675	0.5359

结果分析：

效果为PT>Freeze>Lora>PT-Only-Embedding;
速度为PT-Only-Embedding>Lora>Freeze>PT;
PT-Only-Embedding效果很不理想，发现在训练时，最后的loss仅能收敛到2.几，而其他机制可以收敛到0.几。分析原因为，输出内容形式与原有语言模型任务相差很大，仅增加额外Embedding参数，不足以改变复杂的下游任务;
PT方法占用显存更大，因为也增加了很多而外参数;
测试耗时，采用float16进行模型推理，由于其他方法均增加了额外参数，因此其他方法的推理耗时会比Freeze方法要高。当然由于是生成模型，所以生成的长度也会影响耗时;
模型在指定任务上微调之后，并没有丧失原有能力，例如生成“帮我写个快排算法”，依然可以生成-快排代码;
由于大模型微调都采用大量instruction进行模型训练，仅采用单一的指令进行微调时，对原来其他的指令影响不大，因此并没导致原来模型的能力丧失;
上面测试仅代表个人测试结果。

很多同学在微调后出现了灾难性遗忘现象，但我这边并没有出现，对“翻译任务”、“代码任务”、“问答任务”进行测试，采用freeze模型，可以用test_forgetting.py进行测试，具体测试效果如下：

翻译任务

代码任务

问答任务

后面会把生成任务、分类任务做完，请持续关注Github，会定期更新。（太忙了，会抓紧时间更新，并且官方代码也在持续更新，如遇到代码代码调不通的情况，请及时联系我，我在github也给出了我的代码版本和模型版本）

中文开源大模型&项目

虽然出来很多大模型，但Open的&中文可直接使用的并不多，下面对中文开源大模型、数据集和项目进行一下汇总。

中文开源大模型

直接可微调，无需指令增量训练：

ChatGLM-6B：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b
ChatYuan-large-v2：https://huggingface.co/ClueAI/ChatYuan-large-v2

原始模型多语言or英文，需要中文指令数据集增量训练：

BloomZ：https://huggingface.co/bigscience/bloomz
LLama：https://github.com/facebookresearch/llama
Flan-T5：https://huggingface.co/google/flan-t5-xxl
OPT：https://huggingface.co/facebook/opt-66b

中文开源指令数据

下面中文指令集，大多数从Alpaca翻译而来，请看下面项目中data目录。目前通过ChatGPT或者GPT4作为廉价标注工为自己的数据进行数据标注一个不错的思路。

[1]：https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora
[2]：https://github.com/hikariming/alpaca_chinese_dataset
[3]：https://github.com/carbonz0/alpaca-chinese-dataset
[4]：https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM
[5]：https://github.com/LianjiaTech/BELLE
[6]：https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset

开源项目

总结下面较火的开源项目：

BELLE：https://github.com/LianjiaTech/BELLE
ChatGLM：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
Luotuo-Chinese-LLM：https://github.com/LC1332/Luotuo-Chinese-LLM
stanford_alpaca：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

总结

目前各大厂的大模型陆陆续续放出，堪称百家争鸣！个人玩家也是全面拥抱，想尽一切办法来训练微调大模型。只愿大家以后可以实现“大模型”自由。愿再无“model-as-a-service”。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。