揭秘 ChatGPT背后的秘密：大模型微调训练全流程解析

大模型微调训练全流程的思考

融合 ChatGPT大模型的训练方法，总结出精简高效的训练流程：

预训练：从海量文本中学取基础知识。

微调：针对特定任务优化模型，提高性能。

对齐：使用对齐技术确保响应安全、实用，符合用户意图。

训练流程的四个阶段，分别如下：

强化学习阶段采用 PPO 算法，基于 RL 方式，持续优化 fine-tuned ChatGLM-6B 模型。此阶段旨在进一步增强模型性能，使其在与人类交互时表现得更加自然和高效。

预训练阶段-PT

使用非结构化自然语言文本数据训练模型，通过设置最大序列长度和块大小分块文本数据并批量处理。每条处理后的数据包括 input_ids、attention_mask 和标签。模型的目标是根据提供的文本预测下一个单词。

监督微调阶段-SFT

优化后：

该阶段训练数据采用指令式结构，格式为指令/输入/输出/历史。根据场景需求，输入与历史可缺省。指令数据集需人工标注，以灵活应对不同场景。

对齐

优化语言模型，使其与人类偏好和价值观保持一致。这通过 RHLF 机制实现，它包括：

- 训练模型预测人类反馈

- 根据反馈微调模型

基于有监督微调模型基础上创建一个 reward model（RM）模型；

通过综合 PPO/DPO 算法和 RM 模型，我们微调了 SFT 模型，优化其响应生成能力。经验证，这一方法可显著提升模型性能，提供最佳响应。

奖励模型-RM

RHLF 第一阶段旨在于强化学习阶段应用模型评分，训练一个回归模型 (RM)，其结构格式可自定义。阶段数据经过人工标注，提供多种格式供选择，需要程序预先处理。

强化学习-RL

RHLF 的核心阶段，旨在优化 RM 模型，提升其打分性能。采用特定的算法 (DPO/PPO) 引导优化，使模型生成的内容更符合人类偏好。此阶段与 SFT 相同的数据格式，通过优化，模型可产生更优化的内容。

总结

微调领域模型的精髓

微调医疗大模型并非一蹴而就。遵循预训练、监督微调和 RHLF 的训练流程至关重要，涵盖了海量知识和要素。把握微调精髓，解锁模型潜力。

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