微调实操一: 增量预训练(Pretraining)

1、前言

《微调入门篇:大模型微调的理论学习》我们对大模型微调理论有了基本了解,这篇结合我们现实中常见的场景,进行大模型微调实操部分的了解和学习,之前我有写过类似的文章《实践篇:大模型微调增量预训练实践(二)》利用的MedicalGPT的源码在colab进行操作, 由于MedicalGPT代码比较难以理解,而且模型只能从hugging face上下载,对于一些国内服务器无法访问,我重构了代码,让训练代码更有可读性,并参考LLAMAFactory的项目,增加了modelscope上下载模型,轻松在国内服务器运行.

2、微调领域参考

从0到1太难了,正所谓站在巨人的肩膀创新,我们可以学习其他人在各个领域的一些落地实践,从中得到自己的一些思考,以下是在《垂直领域大模型更亲民》中提到过垂直领域的落地:
在这里插入图片描述

特别是医学、金融等民生行业,已经开始落地,我相信这些行业和大模型的结合会让大模型走得更远和更稳.

3、微调大模型的基本思路

按方法来分:

(1)、Continue PreTraining(增量预训练): 一般垂直大模型是基于通用大模型进行二次的开发。为了给模型注入领域知识，就需要用领域内的语料进行继续预训练。

(2)、SFT( Supervised Finetuning,有监督微调): 通过SFT可以激发大模型理解领域内的各种问题并进行回答的能力(在有召回知识的基础上)

(3)、RLHF(奖励建模、强化学习训练): 通过RLHF可以让大模型的回答对齐人们的偏好，比如行文的风格。

(4)、DPO(直接偏好优化)

按阶段来分的话:

一般来说, 垂直领域的现状就是大家积累很多电子数据,从现实出发,第一步可以先做增量训练.所以会把模型分成3个阶段:

(1)、第一阶段:(Continue PreTraining)增量预训练，在海量领域文档数据上二次预训练GPT模型，以注入领域知识.

(2)、第二阶段: SFT(Supervised Fine-tuning)有监督微调，构造指令微调数据集，在预训练模型基础上做指令精调，以对齐指令意图

(3)、第三阶段 : RLHF和DPO二选一

RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)基于人类反馈对语言模型进行强化学习，分为两步：RM(Reward Model)奖励模型建模，构造人类偏好排序数据集，训练奖励模型，用来建模人类偏好，主要是"HHH"原则RL(Reinforcement Learning)强化学习，用奖励模型来训练SFT模型，生成模型使用奖励或惩罚来更新其策略，以便生成更高质量、更符合人类偏好的文.

DPO(Direct Preference Optimization)直接偏好优化方法，DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制，而无需使用复杂的强化学习，也可以有效学习到人类偏好，DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练，效果更好

4、Pretraining阶段数据集准备

这是非常在微调中非常关键的一步,领域的核心就是构建高质量的数据集,那么如何准备数据: 网上已有、企业私有、+chatgpt扩充. 这一步的数据集相对比较简单,上面说过, pretraining就是注入专业知识,其实就是一些垂直文章的内容,比如书籍、博客等. MedicalGPT的pretraining数据类似:
在这里插入图片描述

5、微调模型选择

微调模型选择的宗旨主要有3个:

自己有什么样的资源

模型的开源性

模型的开放性和所需的资源

在这里插入图片描述

本人使用kaggle、clolab等免费GPU平台,综合下来,选择bloomz-560m模型进行微调测试.

6、kaggle上微调bloomz-560m

为了快速实验, 依然用的还是MedicalGPT中的数据集,也方面后续对比效果, 验证重构代码的准确性


# pretraining 训练
%cd /kaggle/working/autoorder
!git pull
!pip install -r algorithm/llm/requirements.txt
!pip install Logbook
import os
os.environ['RUN_PACKAGE'] = 'algorithm.llm.train.pretraining'
os.environ['RUN_CLASS'] = 'PreTraining'
print(os.getenv("RUN_PACKAGE"))
!python main.py \
    --model_type bloom \
    --model_name_or_path bigscience/bloomz-560m \
    --train_file_dir /kaggle/working/MedicalGPT/data/pretrain \
    --validation_file_dir /kaggle/working/MedicalGPT/data/pretrain \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --per_device_eval_batch_size 4 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --use_peft True \
    --seed 42 \
    --max_train_samples 10000 \
    --max_eval_samples 10 \
    --num_train_epochs 0.5 \
    --learning_rate 2e-4 \
    --warmup_ratio 0.05 \
    --weight_decay 0.01 \
    --logging_strategy steps \
    --logging_steps 10 \
    --eval_steps 50 \
    --evaluation_strategy steps \
    --save_steps 500 \
    --save_strategy steps \
    --save_total_limit 13 \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --preprocessing_num_workers 10 \
    --block_size 512 \
    --group_by_length True \
    --output_dir outputs-pt-bloom-v1 \
    --overwrite_output_dir \
    --ddp_timeout 30000 \
    --logging_first_step True \
    --target_modules all \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0.05 \
    --torch_dtype bfloat16 \
    --device_map auto \
    --report_to tensorboard \
    --ddp_find_unused_parameters False \
    --gradient_checkpointing True \
    --cache_dir ./cache