AI测试入门：什么是微调（Fine-tuning）？
- 1. 什么是微调？
- 2. LLM微调的类型
- 2.1 无监督微调
- 2.1.1 无监督微调的原理
- 2.1.2 无监督微调的应用场景
- 2.2 监督微调
- 2.2.1 监督微调的原理
- 2.2.2 监督微调的应用场景
- 2.3 通过提示工程进行的指令微调
- 2.3.1 指令微调的原理
- 2.3.2 指令微调的应用场景
1. 什么是微调？
微调（Fine-tuning）是深度学习领域中常见的技术，尤其在大规模预训练模型（LLM，Large Language
Model）中被广泛应用。
微调的核心思想是，通过使用特定领域的数据，进一步训练已经预训练好的模型，使其在该领域内表现更加出色。简单来说，预训练模型类似于一位博学的通才，而微调则是将这位“通才”训练成某个特定领域的“专家”。
大语言模型经过海量数据的预训练，具备了丰富的知识，但要让它们更好地处理特定任务或适应特定领域，仍需通过微调来提高模型的适应性。例如，一个预训练模型可以用于各类自然语言处理任务，如文本生成、翻译、总结等，但当需要专门处理医学或法律领域的内容时，预训练模型可能无法达到最佳效果。这时，我们可以通过微调，使模型更好地理解特定领域的术语、规则及惯例。
微调不仅仅是进一步训练模型，而是利用已有的知识，在更小的范围内进行优化。通过这种方式，我们可以有效避免从零开始训练模型的巨大计算开销，并且充分利用已经学习到的语言模式和结构。
2. LLM微调的类型
微调方法多种多样，根据实际应用场景的不同，微调可以分为多种类型。大致可以分为无监督微调、监督微调（SFT），以及通过提示工程进行的指令微调等。下面将分别介绍这些微调方法。
2.1 无监督微调
无监督微调是一种无需标签数据的微调方式。这种方法通常用于模型的语言理解能力的增强，而不针对特定任务。
它的目标是利用新的未标注数据，继续训练模型，以提升模型在新的数据分布下的表现。这种微调方法特别适合于在没有明确标注的情况下，希望模型对特定领域语言风格、术语及表达方式有更好的掌握。
2.1.1 无监督微调的原理
无监督微调的核心思想是让模型通过观察新的未标注文本，进一步学习语言的规律和特性。
例如，如果我们拥有大量的科技文章数据，虽然这些数据没有特定的任务标签，我们依然可以通过无监督微调，让模型更好地理解科技领域中的词汇、表达方式和句式结构。
具体而言，微调过程通过调整模型的参数，使其能够更好地适应新数据中的语言模式。这种方法有效减少了对人工标注数据的依赖，同时提升了模型在新领域的泛化能力。
2.1.2 无监督微调的应用场景
无监督微调广泛应用于语言生成、信息提取等任务中。
比如，某些公司可能希望将预训练模型应用于特定行业如金融或医疗，但又没有大量的标注数据，这时就可以利用大量的未标注文本，通过无监督微调，使模型能够更好地理解行业术语及表达方式。
此外，在某些对数据标注敏感或难以获取标注数据的场景中，无监督微调也是一个非常实用的选择。
2.2 监督微调
监督微调，也叫监督学习微调（Supervised Fine-tuning），是在具有标签数据的情况下进行的微调。
监督微调的目标是通过特定任务的数据来指导模型的学习，例如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。通过明确的输入-输出对，模型能够学会在某些特定场景下，如何根据输入信息生成更加精确的输出。
2.2.1 监督微调的原理
在监督微调过程中，模型会根据带标签的数据进行学习。
所谓带标签数据，指的是已经明确标注了输入和输出关系的数据集。模型通过反复训练，逐渐掌握如何根据输入的信息生成特定的输出。这种训练方法借助了任务特定的数据，可以显著提升模型在某些任务上的表现。
例如，在情感分析任务中，模型被给定了大量已经标注好情感的文本。通过训练，模型会学会如何区分正面和负面的情感表达，最终能够根据新的文本自动判断其情感倾向。
2.2.2 监督微调的应用场景
监督微调广泛用于任务特定的场景中。例如：
- 文本分类：通过监督微调，模型能够学会根据输入的文本内容，将其分类为不同类别。
- 问答系统：微调过的模型可以更好地根据问题生成精准的答案。
- 机器翻译：使用已标注好的语言对数据，可以显著提升模型的翻译准确性。
监督微调的优点是精度较高，尤其适用于任务明确且有标注数据的场景。
2.3 通过提示工程进行的指令微调
指令微调是一种较为新颖的微调方法，结合了提示工程的技术。
提示工程（Prompt Engineering）通过精心设计的提示（Prompts），引导模型按照预期生成特定的输出。而指令微调则进一步将提示转化为指导模型行为的“指令”，使得模型能够在不同情境下根据不同的指令执行相应任务。
这种微调方式尤其适合用于模型生成任务，如文章写作、编程辅助、对话生成等。
2.3.1 指令微调的原理
指令微调不同于传统的监督微调，它不需要明确的标签数据，而是通过一系列人类设计的提示，教会模型如何响应特定类型的请求。
提示可以包含任务描述、输入格式、输出要求等内容。通过逐渐调整提示的形式和内容，模型的生成效果可以不断优化。
指令微调依赖于人类对任务的理解及提示的设计能力，因此它具有较强的灵活性，可以应用于多种生成任务中。在实际操作中，通过不断调整和试验提示，开发者可以微调模型的行为，达到预期效果。
2.3.2 指令微调的应用场景
指令微调常用于以下场景：
- 文本生成：如生成特定风格的文章、回答复杂问题或生成报告等。
- 编程助手：根据输入的提示，自动生成代码或调试代码。
- 对话系统：通过设计不同的对话提示，模型能够模拟不同风格、语气或角色的对话。
指令微调不仅降低了对标注数据的依赖，还能使模型在生成任务上更加灵活和适应不同需求。
