14 大模型 LLM 微调教程系列之训练过程

在上一篇中，我们讨论了微调过程中的参数设置，这对成功进行微调至关重要。在本篇文章中，我们将深入探讨微调训练过程的具体实现。接下来，我们将通过案例和代码，详细解析如何有效地执行微调训练。

训练过程概述

微调的整体训练过程可以概括为以下几个步骤：

1. 数据准备：准备并加载微调所需的数据集。
2. 模型加载：加载预训练的大模型。
3. 优化器设置：初始化优化器以支持模型参数的更新。
4. 训练循环：在训练数据上迭代，更新模型参数。
5. 损失计算与反向传播：计算损失并进行反向传播。

下面我们将详细讲解每一个步骤。

1. 数据准备

在微调过程中，首先需要准备合适的数据集。假设我们有一个文本分类任务，数据集格式如下：

text,label
"这是一条正面评论",1
"这是一条负面评论",0

我们可以使用 pandas 来加载数据，并使用 datasets 库来进一步处理：

import pandas as pd
from datasets import Dataset

# Load dataset
data = pd.read_csv('dataset.csv')
dataset = Dataset.from_pandas(data)

2. 模型加载

接下来，我们需要加载预训练的大模型。我们可以使用 transformers 库来简化这一过程。以下是加载模型的代码示例：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

# Load pre-trained model
model_name = 'bert-base-uncased'
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

3. 优化器设置

为了更新模型参数，我们需要一个优化器。在这里，我们将使用 AdamW 优化器，它在许多任务中表现良好。

from transformers import AdamW

# Set up the optimizer
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

4. 训练循环

现在，我们已经准备好训练。下面是一个简化的训练循环代码示例：

from tqdm import tqdm
import torch

model.train()  # Set model to training mode

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in tqdm(train_dataloader):
        inputs = batch['text']
        labels = batch['label']

        # Move inputs and labels to GPU if available
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()  # Clear previous gradients
        outputs = model(inputs, labels=labels)  # Forward pass
        loss = outputs.loss  # Get the loss
        
        loss.backward()  # Backward pass
        optimizer.step()  # Update the parameters

        print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")

5. 损失计算与反向传播

在上面的训练循环中，我们使用了 outputs.loss 来获取模型的损失值，随后通过 loss.backward() 进行反向传播，以更新模型的权重。调整学习率和批次大小等参数可以影响模型收敛的速度和效果。

注意事项

1. 学习率：选择合适的学习率至关重要，过高的学习率可能导致训练不稳定，过低则可能收敛缓慢。
2. 批次大小：批次大小的选择会影响训练速度和模型性能，通常在 16 到 128 之间进行尝试。
3. 早停：为了避免过拟合，可以使用早停策略，当验证集损失不再下降时停止训练。

总结

在本篇文章中，我们详细介绍了大模型 LLM 微调过程中的训练过程。通过案例和代码示例，我们探讨了数据准备、模型加载、优化器设置、训练循环以及损失计算与反向传播的具体实现。这些都是微调成功的关键步骤。在下一篇文章中，我们将讨论微调过程中的模型保存与加载。欢迎期待！