身为一名常常协助业务部门开展模型落地工作的算法工程师，我察觉到好多人对于“手动微调适配”存有误解，认为这是给模型打补丁，或者仅仅是更换几行代码去运行一个脚本。事……
身为一名常常协助业务部门开展模型落地工作的算法工程师，我察觉到好多人对于“手动微调适配”存有误解，认为这是给模型打补丁，或者仅仅是更换几行代码去运行一个脚本。事实上，手动微调适配乃是将通用大模型转变为专精工具至关重要的环节，其考验的是对数据、模型以及业务场景的综合理解。接下来我自实战层面，分享几个常常被问到的具体问题。
手动微调适配怎么做
明确基座模型是首要步骤，切不可盲目挑选最大量级的，需与自身算力以及数据量相适配。我通常偏好先运行几百条样本开展小规模实验，以此来观测模型初始回复的风格特征。数据清洗位列随后的步骤之中，切莫秉持标注完成便直接输入的想法，我会动用不少于三分之一的时间来达成格式的统一规整，并将噪声样本予以剔除。超参数试探为第三步，起始于较小的学习率，诸如2e – 5或者1e – 5，进而留意loss曲线是否呈平稳态势下降。整个流程具备迭代特性：实施一定程度的调整，随即予以验证，而后再度施行调整，直至业务指标契合标准为止。
手动微调适配需要多少数据
这是被客户问得频次最高的问题，我的经验表明，对于分类或者抽取类任务而言，数百条具备高质量的样本便能够察觉到显著效果，对于生成式任务来讲，需要两三千条涵盖主要场景的对话才行。重点并非是数量，而是质量。我曾有一回凭借一百条经过精确标注的数据就将合同条款提取问题给解决了，还有一回用五千条经过粗略标注的数据却致使模型学会瞎编术语了。所以我的提议是，得先花费精力去做几十条起到标杆作用的样本，从而让模型掌握范式之后，再来扩充规模。
手动微调适配常见坑
第一个坑乃灾难性遗忘，模型于新任务方面或许表现出色，然而却丧失了原本具备的通用能力，我的解决办法是于训练之际混入百分之十到百分之二十的通用语料，或者运用诸如 EWC 这类正则化方法。第二个坑是过拟合，特别是数据量较少之时，模型将个别噪音视作规律，验证集指标看似很高，上线后却崩溃，此时要果断降低训练轮次、增加 dropout。第三个坑是评估指标背离业务，例如用 rouge 打分颇高，但用户却觉得回复十分啰嗦，如今每个项目我都会要求业务方参与构建测试集。
在手动做微调适配期间，你所遭遇且踩过的最大的坑究竟是什么呢，欢迎于评论区去分享你的相关经历，要是觉得有有用之处的相关方面的话，请进行点赞转发这一行为，从而致使有更多的正在被模型调参所折磨着的同行能够看见。
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