大模型微调实践心得与认知深化

以下内容均为个人经验（臆测），不具有指导意义--快乐子涵酱。

关于continue

1.pre-train大模型的知识来自于pt阶段，如果你想引入一些新的知识，那CPT是一个不错的选择。

2.但你首先要确保你有足够大量的数据集，至少有几B的token；

3.否则几十条数据的情况我更推荐模型编辑更建议全量微调。

4.不确定lora是不是一个好的选择，后面会展开讲。

5.通常CPT开始的阶段会出现一段时间的loss上升，随后慢慢收敛，所以学习率是一个很重要的参数，这很容易理解：如果lr过大，那loss值收敛会更困难，旧能力损失的会更大；如果lr过小，那可能难以学到新知识。

6.当你数据集比较小（例如100B以下？），那建议使用较小的学习率。例如可以使用pre-train阶段最大学习率的10%。通常7B模型pre-train阶段的学习率大概是3e-4，所以我们可以选择3e-5。

7.记得根据你的batch size做相应缩放。通常lr缩放倍数为batch size倍数的开方。例如batch size增大4倍，学习率对应扩大2倍即可。

8.warmup_ratio也很重要。通常LLM训练的warmup_ratio是epoch * 1%左右。例如pre-train阶段一般只训一个epoch，则ratio是0.01；

9.SFT通常3个epoch，ratio对应为0.03但是如果做CPT，建议warmup_ratio调大一点。如果你的数据集很大，有几百b，那warmup其实不影响最重的模型效果。但通常我们的数据集不会有那么大，所以更小的ratio可以让模型“过渡”得更平滑。

10.我甚至试过3个epoch的训练(SFT)，第一个epoch全部用来warmup，结果是work的。这里参考了Qwen-7b的技术报告。

11.所以学习率和warmup_ratio是两个相辅相成的概念，二者通常是成正比的关系。或者说如果你正在用一个较大的学习率，那你或许可以同时尝试增加warmup来防止模型“烂掉”。

12.这几点不只适用于CPT，对一些特殊情况下的SFT阶段同样适用。

13.这里吐槽一下Trainer，到现在都不支持最小lr参数。

关于SFT

1.请勿迷信3个epoch的训练，实测1个epoch就能对话。当然，更多的epoch确实会让模型的评测效果更佳。

2.但如果你资源严重受限，跑一轮也能用～尤其当你从一个SFT模型启动（如chatGLM）时，尝试小点的epoch，防止灾难性遗忘。

3.如果数据量比较小，如只有1k，可以尝试更多的epoch。无他，人为过拟合而已。

关于continue

1.pre-train+SFT首先提出一个问题，假设你想做一个领域模型，并且你的领域模型和通用chatBot的输出内容、格式都区别很大；此外你还期望要通过CPT来注入一定的知识，那可用的技术路线有哪些呢？

从pre-train模型开始SFT训练，先做CPT，SFT数据使用你的领域数据
会得到一个只能解领域问题的模型，丢失掉通用对话能力，如果完全不考虑通用对话能力可以，否则不推荐

从pre-train模型开始SFT训练，先做CPT，SFT数据选用通用SFT数据+领域SFT数据
如果你的领域数据和通用能力很接近，如医疗问答，那这是一个非常不错的技术路线，推荐

对于2，如果你的新任务和通用任务差别很大，甚至输出格式都完全不一样甚至冲突
虽然可行，但直觉上一些通用SFT数据的answer会对你的任务目标造成一定程度的负向影响

从pre-train模型开始SFT训练，先做CPT，再做通用SFT，再做领域SFT
这会导致你的任务目标（最后阶段）和你的知识注入阶段（CPT阶段）中间存在一个阶段的gap，可能不是最佳路线

从sft模型开始训练，先做CPT，再做领域SFT
与4同理，任务目标（最后阶段）和通用对话能力阶段隔了一个阶段，仿佛也不够优雅

2.思来想去，好像所有现有常见的技术路线都不太work～所以可能要试一些非常规的方法。

3.一个很有意思的问题是，过去我们都被GPT论文的三个阶段束缚，老老实实串行跑三个阶段：PT->SFT>RLHF

4.但是越来越多人尝试SFT+DPO混合训练，看上去也是work的。

5.同理，我相信很多国内大模型的大厂，或多或少可能都在PT模型里偷偷掺了一些SFT数据，这会让模型的性能有一定程度的提升。

6.很久以前也有人在SFT阶段掺杂一些PT数据，来防止灾难性遗忘。

7.此外，不管是SFT还是PT，任务目标其实都一样，都是基于teacher forcing的自回归任务，next token predict而已，唯一的不同只是数据格式不一样。

8.那么我们可不可以认为，其实这不同阶段的区别其实没有那么大？是不是可以CPT+SFT混合训练，不再区分阶段。

9.例如我们可以在CPT阶段加入大量SFT对话数据（同样mask掉question），这个SFT数据甚至可以是海量的、未经清洗的、低质量的数据，仅训练1个epoch即可；接下来我们使用通用SFT数据（少而精的）+领域SFT数据，混合训练1个epoch；最后1个epoch我们只用领域数据做微调。

10.可以根据数据集大小、重要程度，修改各阶段epoch轮次，或在某个阶段内扩大某数据集的倍数。

11.至此，CPT数据共训练1个epoch，通用SFT数据2个，领域数据2个。

12.个人使用这种技术路线，感觉还是比较work的。由于CPT成本太大，未设置更多的消融实验。那除此以外是否有其他技术路线呢？答案或许是Lora？

关于Lora

1.个人对lora使用得不多，之前仅仅是了解原理+会用，没有深入探索过一些参数。最近尝试理解一下。

2.lora真的没省多少GPU也没省多少训练时长，所以我真的不太爱用它。（包大人备注：其实是很省显存的，但不太省训练时长）

3.lora更像是一个能力插件，可以帮助模型学到一些新的输出格式/领域话题，但对新知识或新能力的注入可能不太擅长。

4.对于能力注入，当前的认知是：pre-train > full SFT > lora。

5.所以用lora来进行pretrain可能不是一个最优解，还是更推荐用全参数。

6.但是对于领域任务，lora好像天然适合？

7.第2、3点没有经过实验论证，近期会跑个实验，有结论会做补充。

8.lora_rank是一个很重要的参数，它影响旁路矩阵的大小。

9.如果你的数据量比较小，那推荐用比较小的rank就可以了，我记得原论文里8和32区别不大（懒得翻论文了，全凭记忆，如果有错误请指正）

10.如果你数据量较大，那建议用更大的rank，来得到一个更大的旁路矩阵，它显然可以记住更多的东西。

11.与此同时，除了q_proj,v_proj，强烈建议再试一下把所有的线性层都上lora，如k_proj, up_proj, down_proj这些。

12.此外lora_alpha也很重要，它通常和lora_rank是正比关系，表示一个缩放系数。alpha越大，表示新建的旁路矩阵影响力越大、新数据学得越“猛”；alpha越小，表示原始模型参数对结果的影响力越大。

13.很多人喜欢设置alpha是rank的2倍，其实可以二者1: 1跑个baseline看看效果。

网友补充：

1、SFT和pretrain的任务在有些大模型例如ChatGLM是不一样的，对于把pretrain放到SFT来保持所谓的防止遗忘并没有感觉到明显差异。

2、对于小数据集，设置一个好的prefix，在很多epoch（大于100）的情况仍然保持不错的提升。

3、lora对显存的节约是很明显的，只是很多代码类似zero的思想并不契合lora（把模型切分放到最后，认为是最不占用显存的，然而lora相反）。

4、lora的效果和全量在我做的实验下是有明显差距的（例如在某些指标上经常>4%绝对值的差距），和论文中的理想情况不同，并且lora比较吃分层学习率，程度和crf比较接近了

5、lora的秩的值设置在1-16上还是存在不小的区别，从16到128上经常只是一些收敛上的差异，例如128可能n个epoch收敛到x，16可能要2n，但并不绝对，而且r大时间久，一般16-32是比较推荐的

6、DPO和RLHF根据个人理解，对chosen-rejected数据的质量需求是不同的，选择RLHF仍然是更好的选择，对于显存不够的部分人来说，可以例如lora，将actor和ref共用一个，critic和reward共用一个，把显存从4x降低为2x。宁可这样也尽量把显存尽可能用来提高critic模型的参数量

网友：暂时先写这么多，可能过俩月再看又是一篇漏洞百出的想法，

但总是要在摸索中前进吧～

审核编辑：黄飞