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文心千帆创建大模型调优任务

2023-07-19 16:07 更新

大模型调优实际上是Fine-Tuning的训练模式，开发者可以选择适合自己任务场景的训练模式并加以调参训练，从而实现理想的模型效果。

登录到文心千帆大模型操作台，在左侧功能列选择大模型调优，进入大模型调优主任务界面。

创建任务

您需要在大模型调优任务界面，选择“创建调优任务”按钮。

填写好任务名称后，在范围内选择所属行业和应用场景，再进行500字内的业务描述即可。

创建并训练直接开启训练模型的运行配置界面；“完成创建”仅创建任务不创建训练模型的运行。

您可以在创建任务时选择“创建并训练”，或者在大模型调优任务列表中，选择指定任务的“新建运行”按钮。进入模型训练的任务运行配置页，填写基本信息。

训练配置大模型参数，调整好基本配置。

百度自行研发的大语言模型，覆盖海量中文数据，具有更强的对话问答、内容创作生成等能力。

训练方法	简单描述
全量更新	全量更新在训练过程中对大模型的全部参数进行更新

超参数	简单描述
迭代轮次	迭代轮次（epoch），控制训练过程中的迭代轮数。
批处理大小	批处理大小（Batchsize）表示在每次训练迭代中使用的样本数。较大的批处理大小可以加速训练，但可能会导致内存问题。
学习率	学习率（learning_rate）是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数，过高会导致模型难以收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢，平台已给出默认推荐值，可根据经验调整。

知名的大语言模型，由HuggingFace研发并开源，能够以46种语言和13种编程语言输出文本。

训练方法	简单描述
全量更新	全量更新在训练过程中对大模型的全部参数进行更新
Prompt Tuning	在固定预训练大模型本身的参数的基础上，增加prompt embedding参数，并且训练过程中只更新prompt参数。
LoRA	在固定预训练大模型本身的参数的基础上，在保留自注意力模块中原始权重矩阵的基础上，对权重矩阵进行低秩分解，训练过程中只更新低秩部分的参数。

超参数	简单描述
迭代轮次	迭代轮次（epoch），控制训练过程中的迭代轮数。
批处理大小	批处理大小（Batchsize）表示在每次训练迭代中使用的样本数。较大的批处理大小可以加速训练，但可能会导致内存问题。
学习率	学习率（learning_rate）是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数，过高会导致模型难以收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢，平台已给出默认推荐值，可根据经验调整。
梯度累积次数	梯度累积次数（gradient_accumulation_steps），累积几次原本的loss就要除以几，这是为了对多个批次的数据的梯度做累积，从而达到节省显存的目的。

训练任务的选择数据及相关配置，大模型调优任务需要匹配多轮对话-非排序类的数据集。

建议数据集总条数在1000条以上，训练模型更加精准。

数据集来源可以为千帆平台已发布的数据集版本，也可以为已有数据集的BOS地址，详细内容可查看数据集部分内容。当预置模型选择BLOOMZ-7B时，需要设置数据拆分比例。比如设置20，则表示选定数据集版本总数的80%作为训练集，20%作为验证集。

需注意：当选择BOS目录导入数据集时，数据放在jsonl文件夹下。您需要选择jsonl的父目录：

百度BOS服务开通申请。

以上所有操作完成后，点击“开始训练”，则发起模型训练的任务。