微調的吸引力：超越 RAG 的限制
大型語言模型 (LLMs) 的快速發展為針對特定任務和資料集量身打造這些強大工具開啟了令人興奮的可能性。微調，也就是在較小的、特定領域的資料集上進一步訓練預訓練模型的過程，已成為 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 方法的一個引人注目的替代方案，特別是在處理專有或內部程式碼庫和文件時。RAG 系統雖然有價值，但通常難以完全捕捉專業程式碼庫或內部文件的細微差別和複雜性。它們依賴於從較大的語料庫中檢索相關資訊，這可能會導致在理解特定上下文的模式和關係方面存在局限性。另一方面，微調提供了讓模型更深入理解目標領域的潛力，從而產生更準確和相關的輸出。
將程式碼調整為適合微調的過程涉及將其轉換為合適的格式，通常是一系列輸入-輸出對或結構化資料表示。這種轉換所需的工作量可能會因程式碼庫的複雜性和組織結構而異。然而，包括 Hugging Face 函式庫和範例腳本在內的幾種工具和技術可以顯著簡化此過程。
導航微調領域：挑戰與考量
雖然微調具有巨大的潛力，但承認固有的挑戰和權衡至關重要：
- 模型版本依賴性： 微調會將您綁定到基礎模型的特定版本。升級到較新的模型可能需要重複微調過程，這可能會產生額外的時間和資源成本。
- 持續微調： 隨著底層程式碼庫的發展，微調後的模型可能會過時。持續微調雖然理想，但會帶來其自身的一系列操作複雜性。
- 微調的煉金術： 儘管該領域取得了進展，但微調仍然保留了一種藝術元素。獲得最佳結果通常需要實驗和仔細的參數調整。
- 生命週期管理： 管理微調模型的實際方面，包括資料更新、模型版本控制和服務基礎設施，帶來了重大挑戰，尤其是在大型組織中。
微調實踐：真實世界的應用案例
儘管存在這些挑戰，微調已在不同領域找到了成功的應用：
- 內部知識管理： 大型組織正在利用微調來增強其內部知識庫。通過在專有程式碼、文件和工作流程上訓練模型，他們可以創建理解組織特定上下文的智慧助理。
- 預測性流程指導： 在複雜的工作流程中，微調模型可以預測流程中的後續步驟，引導使用者完成複雜的任務。例如，可以開發軟體以根據使用者目前的活動突出顯示使用者介面 (DOM) 中的相關部分。在這種情況下，微調通常涉及大量的 JSON 和 DOM 資料。
- 程式碼完成和生成： 微調，尤其是像 ‘fill in the middle’ 這樣的技術，可以顯著提高整合開發環境 (IDEs) 中的程式碼完成能力。該過程通常涉及從文件中提取一段程式碼，並讓 AI 預測缺失的部分。
- 金融、法律和醫療保健應用： 具有嚴格資料隱私和準確性要求的行業越來越多地採用微調。這些應用包括：
- 交易和即時資料分析
- 標題解析和訊號創建
- 醫療診斷和文件處理
- 模型蒸餾： 微調可用於將更大、更強大的模型的知識提煉成更小、更高效的模型。這對於在資源受限的設備上部署模型特別有用。
- 來自人類反饋的強化學習 (RLHF) 和直接偏好優化 (DPO)： 擁有大量使用者反饋資料的組織可以利用 DPO 等微調技術來使模型與使用者偏好保持一致。
- 視覺語言模型 (VLMs)： 微調在增強 VLMs 的能力方面被證明是無價的，特別是在以下任務中：
- 從結構化文件（表格、報告）中提取資料
- 改善圖像理解和分析
- 促進 VLMs 產生精確和結構化的輸出
關於視覺語言模型的說明：
在桌面應用程式中使用小型、量化的視覺模型（2B-7B 參數）是一個特別有趣的發展。雖然原始圖像理解能力可能不會因為輕量級的 LORA 微調而發生巨大變化，但引出結構化、詳細和上下文相關輸出的能力卻得到了顯著增強。這種微調允許較小的模型可靠地產生符合下游應用程式期望的輸出。
微調策略和技術
可以採用多種策略和技術來優化微調過程：
- Low-Rank Adaptation (LoRA)： LoRA 是一種記憶體高效的微調技術，它只關注更新模型參數的一小部分。這允許即使在資源受限的硬體上也能微調較大的模型。
- 量化： 降低模型參數的精度（例如，降至 4 位）可以顯著減少記憶體佔用和計算需求，使微調更容易實現。
- 聊天範本選擇： 選擇適當的聊天範本對於確保微調模型在對話環境中有效互動至關重要。許多使用者忽略了這一步，導致性能欠佳。
- 廣義秩保持優化 (GRPO)： GRPO 是一種強大的推理微調技術，特別是在缺少標記的 ‘chain-of-thought’ 資料時。它允許僅使用輸入和輸出以及自定義獎勵函數進行微調。
- 模型合併： 像 TIES（在 mergekit 中引入）這樣的技術允許合併基礎模型、微調模型（階段模型）和聊天模型的權重。這可以創建一個保留所有三個模型優點的最終模型。
- 迭代微調： 對於搜尋應用程式，迭代地將程式碼或文件塊饋送到 LLM 可以提高性能。這種方法可以減輕 ‘haystack’ 問題，即 LLMs 在處理非常大的上下文時會遇到困難。
硬體和基礎設施考量
微調的硬體要求取決於模型的大小和所選的技術：
- 單個 GPU： 對於較小的模型和實驗，單個消費級 GPU（例如 4090、5090）可能就足夠了。但是，訓練仍然可能需要幾個小時。
- 基於雲端的 GPUs： RunPod、Vast.ai 和 Google Colab 等線上服務提供對高性能 GPUs（例如 H100）的租用訪問。對於較大的模型或較長的訓練運行，這通常是最具成本效益的選擇。
- 多 GPU 和多節點擴展： 雖然可行，但擴展到多個節點或 GPU 通常比在具有更大和更多 GPU 的單個機器中擴展更複雜。
- Apple Silicon (Mac)： 具有充足統一記憶體（例如 128GB）的 Mac 可用於訓練 LORA 適配器，儘管速度比 NVIDIA GPUs 慢。
推理和部署
一旦模型經過微調，將其部署以進行推理就會帶來一系列自身的考量：
- 自託管： 自託管允許更大的控制和自定義，但需要管理基礎設施。像 vLLM（用於推理）和隧道解決方案（例如基於 SSH 的）這樣的工具可以簡化此過程。
- 無伺服器 LoRA 提供者： 像 Together AI 這樣的服務提供 LoRA 適配器的無伺服器部署，無需管理基礎設施，並且通常除了基本模型價格外不產生額外費用。
- 量化模型： 部署微調模型的 4 位量化版本可以顯著降低推理成本和資源需求。
- OpenAI 和 Google Cloud： 這些平台還提供微調和推理服務，提供可擴展和託管的解決方案。
成本因素
微調的成本可能會因所選方法而異：
- 租用 GPUs： 租用 A100 GPUs 幾個小時的費用可能在兩位數美元範圍內。這是微調的一次性費用。
- 推理成本： 使用生成的模型運行推理可能會產生持續的成本，對於生產應用程式，每月可能達到數百或數千美元。
- 免費/低成本選項： Google Colab 提供免費的 GPU 時間（有限制），Kaggle 每週提供 30 個免費小時。這些平台可能適用於實驗和較小規模的微調。
微調的未來
微調領域正在迅速發展。隨著模型變得更有能力和效率，以及工具和技術的不斷改進，微調有望變得更加容易獲得和具有影響力。對工具調用和結構化輸出生成等任務的更好支持的開發將進一步增強微調在實際應用中的實用性。更易於訪問的微調趨勢，特別是使用較小的模型、QLoRA 和 GRPO，為個人和較小的團隊進行實驗和創新開闢了可能性。