在红衣大叔周鸿祎看来，2024年是大模型的场景之年。他曾说。“如果有1万家企业寻找了1万个场景，开发了1万个专业大模型，大模型就真的能在中国遍地开花、进入百行千业，大模型的成本就会从高昂的‘原子弹’转变为人人可负担的‘茶叶蛋’，AI引发的新一轮工业革命就可能在中国率先实现。”
做全量大模型的成本不是一般企业能承受的起的，用周鸿祎自己的话换一种说法就是：“我们要对大模型有要求，但不能要求它又能写诗，又能绘画，又能解奥数题，还是要让它瞄准企业里的专项场景，解决专项问题。如此一来，大模型的要求更为专业、精准，其所需参数随之降低，也会带来成本的降低。”
专业模型不需要从头训练，而是在通用大模型的基础上，加上垂直场景和内部专有知识打造而成。
说了这么多，今天AI科普小站要给大家介绍的知识点就是大模型微调技术。因为就是通过它，可以让周总上面说的话变成现实的关键技术。大大的节约成本，让中小企业也有可能用上大模型。
那什么叫大模型微调呢？
就是在已经训练好的大型语言模型上，再用一些特定数据集继续训练，让它更懂你的任务或领域。咱们就好像是给一个大杂烩加点新料，让它更贴合你的需求。
为啥要搞大模型微调呢？
因为虽然有了预训练模型，也能干很多事，比如回答问题、整理数据、编程什么的。但是总有些问题，尤其是那些行业内专业问题，或者公司内部的事情，这些通用模型可解决不了。这时候，就得用上特定的数据集，给合适的基础模型来一次微调，才能应付特殊任务和问题。
微调有两种大招：
一、全微调（Full Fine-tuning）：就是对整个预训练模型来个全套改造，包括所有的模型参数。这种招式适合任务和预训练模型之间相差大的情况，或者任务要求模型超级灵活自适应的时候。虽然这招消耗资源多，时间也长，但效果杠杠的。
二、部分微调（Repurposing）：这个招式就是只调整模型的上层或者少数几层，底层参数不动。这招适合任务和预训练模型比较相似，或者数据集不大的情况。因为只动少数层，所以资源消耗少，速度快，不过有时候效果可能差点。
选用全微调还是部分微调，要看任务性质和手头资源。如果任务跟预训练模型差距大，或者要求模型特别灵活，那全微调最合适。如果任务和预训练模型比较像，或者资源不多，那部分微调更省事。最终选择要看具体情况和试验结果，找到最适合自己的方法。
微调的两种类型：
1、监督微调（Supervised Fine-tuning）：
就是用有标签的训练数据集进行微调。这些标签告诉模型在微调中应该怎么做。比如分类任务，每个样本都有对应的标签。用这些标签指导模型微调，可以让它更适应具体任务。
2、无监督微调（Unsupervised Fine-tuning）：这个就是用无标签的训练数据集进行微调。也就是模型只能看数据，不知道啥是对啥是错。这种方法通过学习数据内在结构或者生成数据，来提取有用特征或者改善模型表示能力。
监督微调就是直接在有标签的数据上搞活模型，所以能直接提升模型表现。无监督微调就是利用数据特征和表示，提取更有用的东西。这两种方法可以单独用，也可以一起搞，得看任务和数据的特点。
大模型微调有个大概的流程，虽然每个方法可能细节有点不同，但基本步骤都是差不多的：
1.准备数据集：找到和任务相关的数据，保证数据质量和标签准确，然后做好清洗和预处理。
2.选模型：根据任务和数据，选一个合适的预训练模型。
3.定策略：根据任务需求和资源，选择合适的微调策略，是全改还是局部改，以及改哪些部分。
4.设参数：确定超参数，比如学习率、批大小、训练轮数等，这些对微调效果影响很大。
5.初始化模型参数：根据预训练模型初始化微调模型参数，全改的话都要重置；局部改的话只改顶层或者几层。
6.训练模型：用准备好的数据和策略，开始训练模型。按照设定的超参数和优化算法，调整参数降低损失。
7.评估和调优：训练过程中，用验证集评估模型，根据结果调整超参数或者策略。这能提高模型表现和泛化能力。
8.测试性能：微调完了，用测试集评估最终模型性能，看看实际效果怎么样。
9.部署和使用：把调好的模型投入实际应用，再做些优化和调整，以适应实际需求。
这些步骤基本能给你个微调的流程，当然具体情况可能有所不同，得灵活调整。不过，虽然微调省事，但也要有经验、技术和资源才行，要不然谁叫你玩呢？
