企业AI大模型实践-1：使用LoRA构建您自己的微调LLM
作者： 乾元AI智能 来源： 乾元AI智能
许多人可能使用过文心一言、Kimi、 ChatGPT、Claude 和其他令人印象深刻的语言模型，但您是否想过为自己构建一个？
如果答案是肯定的，那么这篇文章适合您。介绍 LoRA（低阶适应技术，用于根据您的特定用例微调大型语言模型）
内容目录
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什么是LoRA？
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适用于什么领域？
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如何使用？
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为什么要使用？
什么是LoRA？
LoRA（低阶适应）是一项革命性技术，使开发人员、研究人员和爱好者能够有效地适应和专业化大型预训练语言模型以满足的特定需求。LoRA 允许您通过引入一小组可训练参数来构建自己的定制版本，并针对您所需的任务或领域进行构建，而不是从头开始或完全微调这些大型模型。
适用于什么领域？
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专业领域
法律领域：微调法律文件、合同和判例法的语言模型，以创建用于法律文本分析、合同审查和法律研究的模型规范。
医疗和保险领域：使用医学文献、临床笔记和研究论文调整模型，为医学问答、文献搜索和患者报告生成等任务开发专门的语言模型。
金融领域：微调金融数据、报告和新闻，创建适合金融分析、风险评估和投资咨询应用的模型。
技术领域：通过对特定领域的文献和文档进行微调，使模型适应特定的技术领域，例如工程、计算机科学或物理学。 -
特定任务：
文本摘要：在文档摘要对的数据集上使用 LoRA 微调语言模型，以创建高效的摘要模型。
问答：通过对各个领域的问答数据集进行微调，调整模型以擅长问答任务。
情感分析：通过对来自产品评论、社交媒体帖子或客户反馈的情感标记数据进行微调，专门用于情感分析的语言模型。
实体识别 (NER)：在 NER 数据集上使用 LoRA 微调模型，以提高特定领域或实体类型的实体识别性能。 -
少样本学习和即时工程：
LoRA 可用于高效的即时探索和即时工程，使语言模型能够快速适应新任务或领域，而无需完全微调。
— 这在只有少量任务特定数据可用的小样本学习场景中特别有用。 -
个性化和定制：
LoRA 的参数高效特性使其非常适合针对个人用户、群体或特定用例进行个性化和定制语言模型。
— 应用程序包括个性化虚拟助理、聊天机器人、推荐系统和用户特定的语言模型。 -
多任务学习：
借助 LoRA，可以将多个微调模型组合成一个多任务模型，从而能够同时高效处理各种 NLP 任务。
— 这对于需要多种语言功能的应用程序（例如对话式人工智能系统或智能助手）非常有价值。
在这些应用程序中，LoRA 的主要优势是能够有效地适应和专门化大型语言模型，同时保留其一般知识和功能。通过引入一小组可训练参数，LoRA 最大限度地减少了计算和内存需求，使其成为针对特定任务、领域或用例微调和定制大型模型的可扩展且实用的解决方案。
如何使用？
假设您想要针对法律领域微调 GPT-2 或 BERT 等大型语言模型。借助 LoRA，您可以通过在法律文档数据集上微调模型来实现这一目标，同时仅更新 LoRA 权重，而绝大多数预训练权重保持不变。
from Transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
import peft
# 加载预训练模型和分词器
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained( "gpt2" )
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "gpt2" )
# 加载法律文件数据集
# ... (加载代码和预处理数据集)
# 创建 LoRA 配置
lora_config = peft.LoraConfig(
r= 16 ,
lora_alpha= 32 ,
target_modules=[ "q_proj" , "v_proj" ],
lora_dropout= 0.1 ,
)
# 创建 LoRA 模型
lora_model = peft.get_peft_model(model , lora_config)
# 使用 LoRA 进行微调
trainer = Trainer(
model=lora_model,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=val_dataset,
# ... (其他训练参数)
)
trainer.train()
# 将微调后的模型用于法律文本Generation
input_text = "被告被指控..."
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors= "pt" )
output_ids = lora_model.generate(input_ids, max_length= 100 , do_sample= True )
legal_text = tokenizer.decode(output_ids [ 0 ]，skip_special_tokens= True )
在此示例中，我们使用 LoRA 在法律文档数据集上微调预训练的 GPT-2 模型。然后，所得结果lora_model 可用于法律文本生成等任务，模型的输出特定于法律领域。根据用例，这可以跨多个域复制。
为什么要使用？
与传统的微调方法相比，LoRA 显着降低了计算和内存需求。LoRA 没有更新所有模型参数，而是引入了一小组可训练的权重，称为 LoRA 权重，它们与预训练的权重相结合。
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GPU 内存使用： LoRA 仅需要 GPU 内存的一小部分，根据 LoRA 权重的大小而不是完整模型的大小进行缩放。
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计算要求 (FLOP)： LoRA 减少了微调期间所需的浮点运算数量，从而缩短了训练时间。
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训练时间：由于减少了计算量和内存占用，LoRA 微调可以比传统微调快得多，尤其是对于大型模型。
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硬件要求： LoRA 的效率使得在消费级硬件（例如高端 GPU 甚至某些消费 CPU）上微调大型模型成为可能，具体取决于模型大小和 LoRA 配置。
实际资源使用情况取决于预训练模型大小、LoRA 配置和微调数据集大小等因素。然而，LoRA 始终能够节省大量资源，使其成为一种更高效、可扩展的解决方案，可以使大型语言模型适应特定任务或领域，特别是对于计算资源有限的个人或组织而言。
LoRA 的替代方案
用于微调 LLM 的计算资源不足？无需担心！QLoRA 是 LoRA 的量化版本，可提供高效的资源利用。然而，预计准确性会有所牺牲。明智地选择最适合您需求的产品。
更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123
