微调后大模型容易出现灾难性遗忘,导致其他能力下降。使用什么数据和技术组合,能提升特定任务的同时,不造成其他能力丧失,对企业处理多业务功能需求有很大意义。
在进行大模型微调的过程中,确实存在着灾难性遗忘的问题,即模型在特定领域数据上的性能得到提升的同时,可能会导致对于其他能力的损失。为了在提升模型在特定任务上的表现而不牺牲其它能力,可以采取以下策略和技术组合:
在数据方面,一种方法是结合使用原始模型训练时所用的数据和特定领域的数据进行微调。这种方法虽然成本较高,但可以有效地维持模型的泛化能力。另外,通过对不同类别的数据进行采样训练,也可以提升模型的泛化性能,从而减轻灾难性遗忘的影响。
在微调技术的选择上,可以通过调整微调过程中参数的权重,减少对原始模型参数的影响。这种方法可以在一定程度上保护原始模型的能力,避免因为微调而导致的能力下降。
综上所述,通过合理的数据和技术组合,可以在提升模型在特定任务上的表现的同时,保持其在其他任务上的能力,这对于需要处理多种业务功能的企业而言具有重要的意义。
在微调大模型的过程中,确实可能会遇到灾难性遗忘的问题,即模型在优化某一特定任务时,可能会忘记之前学到的其他重要信息或能力。为了缓解这种情况,可以采用以下几种策略:
(1)重新训练:通过使用所有已知数据重新训练模型,可以使其适应数据分布的变化,从而避免遗忘。
(2)增量学习:增量学习是一种在微调过程中逐步添加新数据的方法。通过增量学习,大模型可以在不忘记旧知识的情况下学习新数据。
(3)知识蒸馏:知识蒸馏是一种将老模型的知识传递给新模型的方法。通过训练一个教师模型来生成数据标注或权重,然后将标注或权重传递给新模型进行训练,可以避免灾难性遗忘。
(4)正则化技术:限制模型参数的变化范围,从而减少遗忘,使得大模型在微调过程中保持稳定性。
(5)使用任务相关性数据:如果可能的话,尽量使用与原始任务相关或相似的数据进行微调。这样,模型在优化新任务时,更容易与先前学到的知识建立联系。
为了在微调大模型时避免灾难性遗忘,可以采用多种策略的组合。具体的选择应根据任务需求、数据集和模型特点进行权衡和实验。
在微调大模型时。为了避免灾难性遗忘,有几种策略可以考虑:
1. 使用所有已知数据重新训练:简单而有效的方法,但重新训练模型可能需要大量的时间和计算资源。
2. 增量学习:增量学习是一种策略,它试图在有限的计算和存储资源下平衡稳定性和可塑性。其目标是在新任务上逐渐适应现有模型,同时保留以前学习的知识。
3. 知识蒸馏:这是一种训练更小、更快速、更轻量的模型的技术,同时从大模型中获取知识。
4. 使用冻结部分权重:这种方法通过只更新部分网络权重来防止灾难性遗忘。例如,LoRA是一种权重冻结的方法,只学习部分网络权重。
5. 使用动态网络:这种方法允许模型在某些任务上改变其结构或参数,以适应新的任务。
6. 集成学习:集成方法通过结合多个模型来提高预测的稳定性和准确性。这种方法也可以帮助防止灾难性遗忘,因为它允许模型在新任务上适应现有模型,同时保持以前学习的知识。
7. 基于外挂知识库:避免大量微调。
以上策略可以单独或结合使用,以防止灾难性遗忘。具体使用哪种策略取决于具体的应用场景和需求。
收起在大模型微调过程中,为避免灾难性遗忘,可以采取以下方法:
1、如果大模型仅用在有限的几个领域,遗忘也没啥问题(过拟合反而对某些场景的效果是增强)
2、RAG,作为大模型的知识库,可以一定程度上解决这个问题。但是RAG的前提是,模型需要具备一定的基础能力,否则即使知识库检索很准确,但是大模型还是回答不对。
3、回退某个checkpoint,用更广泛的高质量重新做微调。
大模型对数据存储资源的需求与传统业务场景有一定的相似之处,但也存在一些显著的不同。
相同之处:
大模型微调过程中出现的灾难性遗忘是一个值得关注的问题。灾难性遗忘发生在模型在适应一个新任务的过程中忘记了先前学习任务的知识。这对于希望模型能够处理多种任务的企业来说,无疑是一个障碍。幸运的是,有一些方法和技巧可以帮助缓解这个问题。
针对银行行业中的大语言模型微调,为了避免灾难性遗忘,可以采用以下数据和技术组合:
1.增量学习:增量学习是一种连续学习的方法,可以在不丢失先前学习的情况下,持续学习新的数据。这种方法可以帮助大模型避免灾难性遗忘,同时提高特定任务的准确性。
2.对抗训练:对抗训练是一种训练模型的方法,通过对抗攻击来提高模型的鲁棒性。这种方法可以帮助大模型在处理特定任务时更加稳健,从而避免其他能力的丧失。
3.数据增强:数据增强是一种通过对原始数据进行变换来生成新数据的方法。这种方法可以帮助大模型更好地适应不同的任务,同时避免灾难性遗忘。
4.迁移学习:迁移学习是一种将已经学习的知识应用于新任务的方法。这种方法可以帮助大模型在处理新任务时更快速地学习,同时避免其他能力的丧失。
综上所述,以上数据和技术组合可以帮助大模型在处理特定任务时提高准确性,同时避免其他能力的丧失,对于银行行业处理多业务功能需求有很大意义。