总体思路

微调大模型主要以开源的通用大模型为基础，喂给模型自己准备的数据，将通用的大模型往自己想要的方向引导，变成更偏向某一领域的大模型。其中最主要的是数据，你希望大模型变成一个什么的大模型，就需要给他喂相应的数据。然后就是算力，微调的代码比较简单，可以自己搭一个环境，写几行模型训练的代码就能训练，也可以找一个模型训练平台，0代码进行大模型微调。比如讯飞星辰平台。

实操案例

以医疗方面的对话大模型为例，演示一下如何微调一个能够回答医疗方面问题的大模型。

数据集构造

收集数据

因为是医疗相关的大模型，需要有医疗相关的数据，比如患者与医生的对话数据集，通过网上搜索，在github上搜索到一份中文医疗对话数据集。

一共有内科，男科，妇科，肿瘤科，儿科和外科的数据，已经涵盖了大部分常见医疗问题。

数据构造

微调大模型，要求的数据格式分为两种，Alpaca和ShareGPT，具体如下，其实是JSON文件格式，只是必须按照相应的字段名称进行存储。

原始数据如下：

需要将ask字段对应的内容变成Alpaca格式中的instruction字段中，把answer的内容变到output字段中。处理代码可以参考下面代码

处理完的数据长下面这样：

模型微调

这里采用讯飞星辰平台进行模型微调训练

选择模型

输入模型名称，因为是医疗对话模型，回答患者问题，因此选择文本对话模型，在选择基础模型，这个根据问题的复杂度，越复杂需要选择的模型就越大，简单的可以选择小模型，减少训练时长。

选择数据集

点击创建数据集，创建自己自定义的数据集。

将自己构造的数据集拖到数据导入框中，完成确认即可。

参数配置

大部分参数可以不改变，因为我的数据集8万条，数据量还可以，设置训练次数3次就行，也可以默认参数即可，后续根据模型的表现进行参数调整，提高模型效果。

开始训练

耐心等待模型训练结束。

模型使用

训练完成后，可以将模型发布成一个服务，进行接口调用使用。