大模型面经——超细节大模型训练与微调实操经验总结

本篇主要从训练数据预处理、模型结构、训练参数设置与错误处理四大角度比较细节地分享大模型微调经验。

大模型的训练和微调过程相对于以前NLP中fine-tuning模式存在一些新的坑，并且做一些简单的消融实验相对于以前的模式试错成本也更高；此外目前很多算法工程师更多精力都放在了处理数据上，工作之余很难有精力去做探索实验。

所以小伙伴们在实践前可以多看看一些通用的实践经验，带着一些先验知识去探索，尽量规避自己陷入一些无意义的坑中。

本篇将开启一个新系列，尽量细节的讲讲大模型中训练和微调的经验。

本篇主要从训练数据预处理、模型结构、训练参数设置与错误处理四大角度来谈经验，下面是一个问题的快捷目录。

拿到业务产生的一批新的对话数据，需要进行SFT，怎样对这批数据进行优化？
模型训练时，历史对话长度是不是设置得越长越好，一般设置多少？
模型训练样本量规模增大，导致训练任务直接报OOM了，该怎么办？
微调大模型的时候在模型结构方面有哪些经验？
微调大模型的时候训练配置一般是怎样的？
微调大模型时出现错误崩溃该怎么办？

1.拿到业务产生的一批对话数据，需要进行SFT，怎样对这批数据进行优化？

1. 上下文内容处理

考虑具体模型历史对话长度，输入历史对话数据进行左阶段，保留最新的对话记录。

2. 语句顺滑处理

把一些口语化的语气词、语法错误等进行顺滑，如嗯嗯、呃、啊啊之类的口语词。

3. 去掉一些敏感或不合适的内容

这里可以从整句和词的角度来考虑。

整句

可以基于如fasttext等模型训练一个简单的文本分类模型，把价值观不正确的或不合适的样本数据筛出来；

还可以训练一个奖励模型，奖励模型怎么训练可以参考大模型强化学习实操（一）——如何训练一个自己偏好的大模型（附代码）这篇内容

这里比较直接，可以设置一个敏感词列表。

4. 扩充用户特征标签

基于年龄、性别、地域、人群等，针对对话的用户做一个特征标签，可以便于后期分析，做其他实验等。

2. 模型训练时，历史对话长度是不是设置得越长越好，一般设置多少？

这个消融实验是这么设计的，选同一个模型，分别用两种方案训练，变量是max_source_length和max_target_length，对训练好之后的模型从Loss、Bleu指标、离线人工评估等角度进行对比分析。

下面直接附上结论：

基于现有显存条件，从人工评估少量样本以及loss下降来看，历史对话长度设置得越长越好。历史对话长度1024比512长度好，后续如果训练可能上线模型，可以扩大到1024长度。

3. 模型训练样本量规模增大，导致训练任务直接报OOM了，该怎么办？

1. 方案

对数据并行处理，核心思想是使数据向量化耗时随处理进程的增加线性下降，训练时数据的内存占用只和数据分段大小有关，可以根据数据特点，灵活配置化。

2. 具体操作

均分完整数据集到所有进程（总的GPU卡数）；
每个epoch训练时整体数据分片shuffle一次，在每个进程同一时间只加载单个分段大小数据集；
重新训练时可以直接加载向量化后的数据。

4. 微调大模型的时候在模型结构有哪些经验？

模型结构：目前都用Causal Decoder + LM。有很好的zero-shot和few-shot能力，涌现效应
Layer normalization: 使用Pre RMS Norm
激活函数: 使用GeGLU或SwiGLU
Embedding层后不添加layer normalization，否则会影响LLM的性能
位置编码: 使用ROPE或ALiBi。ROPE应用更广
去除偏置项: 去除dense层和layer norm的偏置项，有助于提升稳定性

5. 微调大模型的时候在训练配置方面有哪些经验？

Batch size: 大模型在硬件显存满足的情况下，一般batch size越大越好，建议选用很大的batch size; 后期动态地增加batch size的策略，GPT3逐渐从32K增加到3.2M tokens。
学习率设置: 先warmup再衰减。学习率先线性增长，再余弦衰减到最大值的10%。最大值一般在 5e-5到1e-4之间。
梯度裁剪: 通常将梯度裁剪为1.0。
权重衰减: 采用AdamW优化器，权重衰减系数设置为0.1Adamw相当于Adam加了一个L2正则项。
混合精度训练: 采用bfloat16，而不是foat16来训练。

6. 微调大模型时出现错误崩溃该怎么办？

前面都好好的，过某个shard的时候突然崩溃了大概率是数据问题。

选择一个好的断点，跳过训练崩溃的数据段，进行断点重训。

选择一个好的断点的两点标准:

损失标度 lossscale>0；
梯度的L2范数<一定值且波动小。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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