高效微调攻略：10个技巧助你显著提升大模型任务性能

在大型语言模型（LLMs）的研究和应用中，如何通过微调来适应特定任务是一个关键问题。尽管提示工程（PE）在提升LLMs的零样本学习和上下文内学习方面取得了显著成效，但关于如何设计有效的微调样本以进一步提升LLMs性能的研究还相对欠缺。

为解决上述问题，提出了样本设计工程SDE（Sample Design Engineering），这是一种系统化的方法，旨在通过精细化设计输入、输出和推理环节来增强LLMs在特定任务上的表现。以多方面情感分析（MASA）任务为例，分析了不同的SDE选项，包括指令放置、输入建模、多种预测格式化、未提及目标的处理、文本或数值标签的使用，以及推理设计选项，如链式思考（CoT），得出10条重要的结论！

在设计下游微调样本时需要考虑的典型SDE选项，以MASA任务为例。Ai表示第i个方面，Si表示其情感标签，[P]指的是占位符。

在这里插入图片描述

MASA任务的一个示例

在这里插入图片描述

10条实验结论：

指令位置的重要性：将指令放在输入文本的前面（Inst-first）比放在后面（Inst-last）能更好地提升LLMs在下游任务中的表现。这强调了在微调过程中指令放置的重要性。
输入建模的影响：在微调过程中对输入部分进行建模（MI）相比于不将输入包括在损失计算中（No-MI）会降低性能。这表明在微调时可能需要谨慎考虑对任务的哪些方面进行建模。
输出格式的选择：对于需要多个预测的任务，“Lines”（每行一个方面）的输出格式在不同模型和任务中表现稳定且高效。它在提供结构化信息的同时保留了自然语言的可读性。
未提及目标的处理：与在输出中省略未提及的目标（OU）相比，使用占位符（PU）保持一致的输出格式有助于模型学习。
推理设计的影响：链式思考（CoT）对提升模型在不熟悉场景中的推理和适应性具有显著作用，特别是在OOD任务中。
集成SDE策略的有效性：基于实验结果，提出了一种集成的SDE策略（ES-SDE），它结合了表现最佳的选项，并在不同下游任务中验证了其相对于其他启发式设计的优越性。
稳定性与理解能力的平衡：在考虑LLMs的格式一致性的同时，还需要考虑其在下游应用中的理解能力，这表明在工业场景中需要一种平衡的方法。
PE与SDE的关系：通过额外的分析，有效的提示设计（PE）并不一定能够指导样本设计（SDE），这表明PE和SDE之间存在复杂的关系。
SDE的稳健性：ES-SDE策略在不同的训练大小、解码随机性或指令变化下显示出了良好的稳定性，表明其对于LLMs的下游任务是一个可靠和强大的方法。
SDE的适用性和局限性：尽管ES-SDE在当前实验中表现出色，但对于未测试的其他场景，其适用性仍不确定。此外，随着LLMs的快速发展，可能需要对新模型进行进一步的SDE研究。

多方面情感分析（MASA）任务上不同样本设计的示例

在这里插入图片描述

格式错误类型及其处理方式的示例

在这里插入图片描述

零基础如何学习大模型 AI

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型实际应用案例分享

①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。该系统不仅提高了客户服务效率，还显著降低了人工成本。
②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
③金融风险管理：一位金融分析师利用大模型课程中学到的知识，开发了一套信用评分模型。该模型帮助银行更准确地评估贷款申请者的信用风险，降低了不良贷款率。
④智能推荐系统：一位电商平台的工程师在学习大模型课程后，优化了平台的商品推荐算法。新算法提高了用户满意度和购买转化率，为公司带来了显著的增长。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。