大模型LLM-微调经验分享&总结
写在前面
大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。目前也有很多开源项目进行大模型微调等，笔者也做了一阵子大模型了，特此来介绍一下ChatGLM-6B模型微调经验，并汇总了一下目前开源项目&数据。笔者与很多人微调结论不同，本人在采用单指令上进行模型微调，发现模型微调之后，「并没有出现灾难性遗忘现象」。
项目地址github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning
update-2023.04.18 增加文本生成任务评测
ChatGLM-6B模型微调
模型越大对显卡的要求越高，目前主流对大模型进行微调方法有三种：Freeze方法、P-Tuning方法和Lora方法。笔者也通过这三种方法，在信息抽取任务上，对ChatGLM-6B大模型进行模型微调。为了防止大模型的数据泄露，采用一个领域比赛数据集-汽车工业故障模式关系抽取，随机抽取50条作为测试集。
详细代码见上面的GitHub链接，并且也被ChatGLM官方收录。
Freeze方法
Freeze方法，即参数冻结，对原始模型部分参数进行冻结操作，仅训练部分参数，以达到在单卡或不进行TP或PP操作，就可以对大模型进行训练。
微调代码，见finetuning_freeze.py，核心部分如下：
for name, param in model.named_parameters():
if not any(nd in name for nd in ["layers.27", "layers.26", "layers.25", "layers.24", "layers.23"]):
param.requires_grad = False针对模型不同层进行修改，可以自行修改。训练代码均采用DeepSpeed进行训练，可设置参数包含train_path、model_dir、num_train_epochs、train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir、prompt_text等，可根据自己的任务配置。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed finetuning_freeze.py --num_train_epochs 5 --train_batch_size 2三元组抽取的推理代码，见predict_freeze.py，其他任务可以根据自己的评价标准进行推理预测。
PT方法
PT方法，即P-Tuning方法，参考ChatGLM官方代码 ，是一种针对于大模型的soft-prompt方法。
- P-Tuning，仅对大模型的Embedding加入新的参数。
- P-Tuning-V2，将大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数。
微调代码，见finetuning_pt.py，核心部分如下：
config = ChatGLMConfig.from_pretrained(args.model_dir)
config.pre_seq_len = args.pre_seq_len
config.prefix_projection = args.prefix_projection
model = ChatGLMForConditionalGeneration.from_pretrained(args.model_dir, config=config)
for name, param in model.named_parameters():
if not any(nd in name for nd in ["prefix_encoder"]):
param.requires_grad = False当prefix_projection为True时，为P-Tuning-V2方法，在大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数；为False时，为P-Tuning方法，仅在大模型的Embedding上新的参数。
可设置参数包含train_path、model_dir、num_train_epochs、train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir、prompt_text、pre_seq_len、prompt_text等， 可根据自己的任务配置。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed finetuning_pt.py --num_train_epochs 5 --train_batch_size 2 --pre_seq_len 16三元组抽取的推理代码，见predict_pt.py，其他任务可以根据自己的评价标准进行推理预测。
Lora方法
Lora方法，即在大型语言模型上对指定参数增加额外的低秩矩阵，并在模型训练过程中，仅训练而外增加的参数。当“秩值”远小于原始参数维度时，新增的低秩矩阵参数量很小，达到仅训练很小的参数，就能获取较好的结果。
微调代码，见finetuning_lora.py，核心部分如下：
model = ChatGLMForConditionalGeneration.from_pretrained(args.model_dir)
config = LoraConfig(r=args.lora_r,
lora_alpha=32,
target_modules=["query_key_value"],
lora_dropout=0.1,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM",
inference_mode=False,
)
model = get_peft_model(model, config)可设置参数包含train_path、model_dir、num_train_epochs、train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir、prompt_text、lora_r等，可根据自己的任务配置。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed finetuning_lora.py --num_train_epochs 5 --train_batch_size 2 --lora_r 8三元组抽取的推理代码，见predict_lora.py，其他任务可以根据自己的评价标准进行推理预测。
注意：对于结果需要保持一致的任务(即关掉dropout，解码关掉do_sample)，需要保存模型的adapter_config.json文件中，inference_mode参数修改成false，并将模型执行model.eval()操作。 主要原因是chatglm模型代码中，没有采用Conv1D函数。
三元组抽取实验结果
- 模型训练时，最大长度为768，Batch大小为2，训练轮数为5，fp16训练，采用DeepSpeed的Zero-1训练；
- PT为官方的P-Tuning V2训练方法，PT-Only-Embedding表示仅对Embedding进行soft-prompt，Freeze仅训练模型后五层参数，Lora采用低秩矩阵方法训练，秩为8；
- 由于之前训练PT在48G-A40显卡上会出现OOM，因此之前进行PT实验时对模型开启了gradient_checkpointing_enable，使得模型显存占用变小，但训练时长增加。
- 训练示例：
prompt_text：你现在是一个信息抽取模型，请你帮我抽取出关系内容为\"性能故障\", \"部件故障\", \"组成\"和 \"检测工具\"的相关三元组，三元组内部用\"_\"连接，三元组之间用\\n分割。文本：
输入：故障现象：发动机水温高，风扇始终是低速转动，高速档不工作，开空调尤其如此。
输出：发动机_部件故障_水温高\n风扇_部件故障_低速转动时间换空间，可用很好的解决显卡的资源问题，简单玩玩还可以，如果想要模型达到最优效果或可用快速看到效果，还不如租张A100卡，快速实验，推理阶段再用自己的小破卡。
下面实验结果均是在租的80G-A100上进行的实验，与Github里用的A40的实验结果会有些差异，主要在训练时长(纯训练速度，剔除模型保存的时间)。说实话，真的要训练一个大模型，多个A100是必不可少的，可以减少很多模型并行的操作，效果上也更好把控一些。
| 微调方法 | PT-Only-Embedding | PT | Freeze | Lora |
|---|---|---|---|---|
| 显卡占用 | 37G | 56G | 24G | 39G |
| 总参数 | 6.259B | 7.211B | 6.255B | 6.259B |
| 可训练参数占比 | 0.0586% | 13.26% | 16.10% | 0.0586% |
| 训练耗时 | 20min | 52min | 46min | 25min |
| 测试结果F1 | 0.0 | 0.6283 | 0.5675 | 0.5359 |
结果分析：
- 效果为PT>Freeze>Lora>PT-Only-Embedding;
- 速度为PT-Only-Embedding>Lora>Freeze>PT;
- PT-Only-Embedding效果很不理想，发现在训练时，最后的loss仅能收敛到2.几，而其他机制可以收敛到0.几。分析原因为，输出内容形式与原有语言模型任务相差很大，仅增加额外Embedding参数，不足以改变复杂的下游任务;
- PT方法占用显存更大，因为也增加了很多而外参数;
- 测试耗时，采用float16进行模型推理，由于其他方法均增加了额外参数，因此其他方法的推理耗时会比Freeze方法要高。当然由于是生成模型，所以生成的长度也会影响耗时;
- 模型在指定任务上微调之后，并没有丧失原有能力，例如生成“帮我写个快排算法”，依然可以生成-快排代码;
- 由于大模型微调都采用大量instruction进行模型训练，仅采用单一的指令进行微调时，对原来其他的指令影响不大，因此并没导致原来模型的能力丧失;
- 上面测试仅代表个人测试结果。
很多同学在微调后出现了灾难性遗忘现象，但我这边并没有出现，对“翻译任务”、“代码任务”、“问答任务”进行测试，采用freeze模型，可以用test_forgetting.py进行测试，具体测试效果如下：
- 翻译任务
- 代码任务
- 问答任务
后面会把生成任务、分类任务做完，请持续关注Github，会定期更新。（太忙了，会抓紧时间更新，并且官方代码也在持续更新，如遇到代码代码调不通的情况，请及时联系我，我在github也给出了我的代码版本和模型版本）
文本生成
- 为了防止大模型的数据泄露，采用一个“万创杯”中医药天池大数据竞赛-中医文献问题生成挑战，随机抽取20条作为测试集
- PT为官方的P-Tuning V2训练方法，PT-Only-Embedding表示仅对Embedding进行soft-prompt，Freeze仅训练模型后五层参数，Lora采用低秩矩阵方法训练，秩为8；
- 训练示例：
prompt_text：你现在是一个问题生成模型，请根据下面文档生成一个问题，文档：
输入：紫色红薯是近年从日本引进的新品种红薯，中国农业大学农学与生物技术学院副院长刘庆昌指出，紫薯中的花青素具有显著的抗生物氧化作用，在延缓人体衰老方面具有非常好的效果。紫薯中所含赖氨酸、铜、锰、钾、锌的含量高于一般红薯5-8倍，尤其是抗癌物质碘、硒的含量比其他红薯高出20倍以上，占食物中的第一位。
输出：紫薯和红薯吃哪个好？模型训练，以freeze方法为例：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup deepspeed --master_port 5555 finetuning_freeze.py --train_path "data/d2q_0.json" --output_dir "output_dir_freeze/" --prompt_text "你现在是一个问题生成模型，请根据下面文档生成一个问题，文档：" > log_fz.log 2>&1 &由于生成模型的内容不能想信息抽取任务一样评价，用现有的BLUE或者Rouge来评价也是不合适，因此制定了评分规则。 通过多样性和准确性两个角度判断D2Q模型好坏，每个样本总计5分，共20个样本。
- 多样性：
- 问题是否高度相似，每重复一个问题扣0.25分；
- 问题对应答案是否相同，每有一个重复答案或找不到答案，扣0.25分；
- 准确性：
- 问题能否从文档中找到答案，每有一个找不到答案，扣0.25分；
- 问题内容是否流畅，每有一个问题不流畅，扣0.25分；
- 问题内容是否有害，每有一个有害，扣0.25分；
测试数据见d2q_result_data/，测试代码见predict_d2q.py
| 微调方法 | 原始模型 | PT-Only-Embedding | PT | Freeze | Lora |
|---|---|---|---|---|---|
| 分数 | 51.75 | 73.75 | 87.75 | 79.25 | 86.75 |
中文开源大模型&项目
虽然出来很多大模型，但Open的&中文可直接使用的并不多，下面对中文开源大模型、数据集和项目进行一下汇总。
中文开源大模型
直接可微调，无需指令增量训练：
原始模型多语言or英文，需要中文指令数据集增量训练：
中文开源指令数据
下面中文指令集，大多数从Alpaca翻译而来，请看下面项目中data目录。目前通过ChatGPT或者GPT4作为廉价标注工为自己的数据进行数据标注一个不错的思路。
开源项目
总结下面较火的开源项目：
总结
目前各大厂的大模型陆陆续续放出，堪称百家争鸣！个人玩家也是全面拥抱，想尽一切办法来训练微调大模型。只愿大家以后可以实现“大模型”自由。愿再无“model-as-a-service”。