note

• Hugging Face 的 PEFT是一个库（LoRA 是其支持的技术之一，除此之外还有Prefix Tuning、P-Tuning、Prompt Tuning），可以让你使用各种基于 Transformer 结构的语言模型进行高效微调。
• AIpaca羊驼：让 OpenAI 的 text-davinci-003 模型以 self-instruct 方式生成 52K 指令遵循（instruction-following）样本，以此作为 Alpaca 的训练数据，最后训练的羊驼只有7B参数量。可以使用LoRA微调优化。
• LLM技术思路：
  • 语言模型：llama、bloom、glm等
  • 指令微调数据：alpaca_data、bella_data、guanaco_data等。目前指令微调数据上，很依赖alpaca以及chatgpt的self-instruct数据。数据处理参考下图：
  • 微调加速： lora（如Alpaca-Lora）等，还可以使用peft库、量化工具包bitsandbytes、deepspeed（先读torch.distributed和ColossalAI在搞）、llama.cpp量化模型。在LoRA方法提出之前，也有很多方法尝试解决大模型微调困境的方法。其中有两个主要的方向：
    • 添加adapter层。adapter就是固定原有的参数，并添加一些额外参数用于微调；
    • 由于某种形式的输入层激活。
• 训练优化方法：量化、3D并行、cpu卸载
  

零、AIGC生成式模型

1. 核心要素

AIGC模型：
NLP：GPT、chatGLM、其他常见LLM模型参考下图
CV：stable diffusion等

2. LLM evolutionary tree

引爆LLM的chatGPT的三大核心技术：

• LLM:（Large Language Models）指经过大规模预训练且体量较大的语言模型，一般是 transformer-based 模型。
• IFT:（Instruction Fine-Tuning）指令微调，指令是指用户传入的目的明确的输入文本，指令微调用以让模型学会遵循用户的指令。
• CoT:（Chain-of-Thought）指令形式的一种特殊情况，包含 step-by-step 的推理过程。

3. 什么样的模型更适合zero-shot

几个bigScience里的概念

1. 架构：自回归、非自回归、编码器-解码器
2. 目标：全语言模型、前缀语言模型、掩码语言模型
3. 适配器：不添加适配器、将自回归模型用于掩码目标训练的适配器、将掩码为目标的模型转化为纯语言模型目标
4. 是否经过多任务微调
5. 评估数据集：EAI-Eval、T0-Eval

二、LLM大模型

• 当前主流的大预言模型都是decoder-only结构
• OPT、BLOOM、LLaMA 三个模型是主要面向开源促进研究和应用的，中文开源可用的是 GLM，后续很多工作都是在这些开源的基础模型上进行微调优化的
• transformer中encoder和decoder有异同（如下图）：
  • encoder：将输入序列转为一系列特征向量，encoder由多个层组成，每个子层都包括【多头自注意力层 multi-head self-attention layer】和【全连接前馈层feed-forward layer】，这些子层都用resnet残差连接和 layer normalization层归一化加速训练
    • encoder的多头注意力用于学习输入序列内不同位置之间的以来关系，以及不同维度的重要性；
    • 全连接前馈层用于学习每个位置的特征表示；
  • decoder：next token prediction方式，每个层包括【多头自注意力层】、【多头注意力层】、【全连接前馈层】，也使用resnet和ln加速训练；
    • decoder的多头自注意力：学习序列内不同位置之间的依赖关系
    • decoder的多头注意力：学习输入序列和输出序列之间的依赖关系，并生成一个加权的输入序列特征向量作为当前的特征表示
    • 全连接前馈层：将当前位置的特征表示转为输出序列的一个单词或标记
  • decoder比encoder多一个多头注意力层，用于学习输入序列和输出序列之间的依赖关系

1. ChatGLM

（1）GLM-130B

ChatGLM 参考了 ChatGPT 的设计思路，在千亿基座模型 GLM-130B中注入了代码预训练，通过有监督微调（Supervised Fine-Tuning）等技术实现人类意图对齐。ChatGLM 当前版本模型的能力提升主要来源于独特的千亿基座模型 GLM-130B。它是不同于 BERT、GPT-3 以及 T5 的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。2022年8月，向研究界和工业界开放了拥有1300亿参数的中英双语稠密模型 GLM-130B，该模型有一些独特的优势：

• 双语： 同时支持中文和英文。
• 高精度（英文）： 在公开的英文自然语言榜单 LAMBADA、MMLU 和 Big-bench-lite 上优于 GPT-3 175B（API: davinci，基座模型）、OPT-175B 和 BLOOM-176B。
• 高精度（中文）： 在7个零样本 CLUE 数据集和5个零样本 FewCLUE 数据集上明显优于 ERNIE TITAN 3.0 260B 和 YUAN 1.0-245B。
• 快速推理： 首个实现 INT4 量化的千亿模型，支持用一台 4 卡 3090 或 8 卡 2080Ti 服务器进行快速且基本无损推理。
• 可复现性： 所有结果（超过 30 个任务）均可通过我们的开源代码和模型参数复现。
• 跨平台： 支持在国产的海光 DCU、华为昇腾 910 和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。

（2）ChatGLM-6B

ChatGLM-6B 是一个具有62亿参数的中英双语语言模型。通过使用与 ChatGLM（chatglm.cn）相同的技术，ChatGLM-6B 初具中文问答和对话功能，并支持在单张 2080Ti 上进行推理使用。具体来说，ChatGLM-6B 有如下特点：

• 充分的中英双语预训练： ChatGLM-6B 在 1:1 比例的中英语料上训练了 1T 的 token 量，兼具双语能力。
• 优化的模型架构和大小： 吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统FFN结构。6B（62亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。
• 较低的部署门槛： FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到 10GB（INT8） 和 6GB（INT4）， 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。
• 更长的序列长度： 相比 GLM-10B（序列长度1024），ChatGLM-6B 序列长度达 2048，支持更长对话和应用。
• 人类意图对齐训练： 使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback） 等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为 markdown，方便展示。

因此，ChatGLM-6B 具备了一定条件下较好的对话与问答能力。当然，ChatGLM-6B 也有相当多已知的局限和不足：

• 模型容量较小： 6B 的小容量，决定了其相对较弱的模型记忆和语言能力。在面对许多事实性知识任务时，ChatGLM-6B 可能会生成不正确的信息；她也不擅长逻辑类问题（如数学、编程）的解答。
• 可能会产生有害说明或有偏见的内容：ChatGLM-6B 只是一个初步与人类意图对齐的语言模型，可能会生成有害、有偏见的内容。
• 较弱的多轮对话能力：ChatGLM-6B 的上下文理解能力还不够充分，在面对长答案生成，以及多轮对话的场景时，可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。
• 英文能力不足：训练时使用的指示大部分都是中文的，只有一小部分指示是英文的。因此在使用英文指示时，回复的质量可能不如中文指示的回复，甚至与中文指示下的回复矛盾。
• 易被误导：ChatGLM-6B 的“自我认知”可能存在问题，很容易被误导并产生错误的言论。例如当前版本模型在被误导的情况下，会在自我认知上发生偏差。即使该模型经过了1万亿标识符（token）左右的双语预训练，并且进行了指令微调和人类反馈强化学习（RLHF），但是因为模型容量较小，所以在某些指示下可能会产生有误导性的内容。

2. LLaMA

结构区别：ChatGLM-6B是Prefix LM(PLM)，LLaMA-7B是Causal LM(CLM)。
（参考google的论文《UL2: Unifying Language Learning Paradigms》）

LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 比较也具有竞争力。

链接：https://github.com/facebookresearch/llama
论文地址：https://scontent-tpe1-1.xx.fbcdn.net/v/t39.8562-6/333078981_693988129081760_4712707815225756708_n.pdf

from transformers import LlamaForCausalLM
# use 8-bit quantization; otherwise, use fp16
USE_8BIT = True model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("pretrained/path",load_in_8bit=USE_8BIT,torch_dtype=torch.float16,device_map="auto",)
if not USE_8BIT:model.half()  # use fp16
model.eval()

与原始的 transformer Decoder 相比, LLaMA主要有以下改进:

• 预归一化(Pre-normalization)[GPT3]：为了提高训练的稳定性, LLaMA对每个transformer子层的输入进行归一化, 而不是对输出进行 归一化。同时使用RMSNorm归一化函数。
• SwiGLU激活函数 $[\mathrm{PaLM}]$：LLaMA用SwiGLU激活函数取代RELU非线性, 以提高性能。SwiGLU激活函数的实现如下:
  $$\mathrm{SwiGLU}(x,W,V,b,c,\beta )={\mathrm{Swish}}_{\beta }(xW+b)\otimes (xV+c)$$
  其中 $\mathrm{Swish}=x\cdot \sigma (\beta x),GLU(x)=\sigma (Wx+b)\otimes (Vx+c)$
• 旋转嵌入(Rotary pos)[GPTNeo]

3. RoBERTa

源码：https://github.com/pytorch/fairseq
论文：https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf

• 更大的模型参数量（论文提供的训练时间来看，模型使用 1024 块 V100 GPU 训练了 1 天的时间）
• 更大bacth size。RoBERTa 在训练过程中使用了更大的bacth size。尝试过从 256 到 8000 不等的bacth size。
• 更多的训练数据（包括：CC-NEWS 等在内的 160GB 纯文本。而最初的BERT使用16GB BookCorpus数据集和英语维基百科进行训练）

4. Bloom

• BLOOM 是 BigScience（一个围绕研究和创建超大型语言模型的开放协作研讨会）中数百名研究人员合作设计和构建的 176B 参数开源大语言模型，同时，还开源了BLOOM-560M、BLOOM-1.1B、BLOOM-1.7B、BLOOM-3B、BLOOM-7.1B 其他五个参数规模相对较小的模型。
• BLOOM 是一种 decoder-only 的 Transformer 语言模型，它是在 ROOTS 语料库上训练的，该数据集包含 46 种自然语言和 13 种编程语言（总共 59 种）的数百个数据来源。
• 链接：https://huggingface.co/bigscience

5. PaLM

PaLM 是使用谷歌提出的 Pathways[10] 系统（一种新的 ML 系统，可以跨多个 TPU Pod 进行高效训练）在 6144 块TPU v4 芯片上训练完成的。作者在 Pod 级别上跨两个 Cloud TPU v4 Pods 使用数据并行对训练进行扩展，与以前的大多数 LLM 相比，是一个显著的规模增长。

三、大模型高效指令微调

1. 指令微调的注意事项

• 高效指令微调：ChatGLM-6B官方支持的p-tuning-v2，以及最常见的LoRA方式都可以微调，节省显存又高效。
• 参数微调后的常见问题：原有能力可能受损，或循环输出重复文本。可以认为指令微调是为了获得执行指令的能力，而不是从头学习。
• 微调后，可以合并模型为单一模型：根据LoRA的论文，训练得到低秩的权重delta矩阵，所以支持合并
• finetune阶段的batch size通常远小于pretrain阶段，微调的数据量也远小于预训练的数据量。（参考MPT-7B模型的实验）
• 基于LLM大模型构建应用：llama-index（原gpt-index）做文档式的对话系统。或者使用MOSS的思路，把大语言模型做成各种插件
• 基于Alpaca的指令微调：
  • Lora是在原始预训练模型增加一个旁路，做一个降维再升维的操作（对应降维矩阵A和升维矩阵B，前者用高斯分布初始化，后者用初始化为0），模型的输入输出维度不变，输出时将BA和预训练模型的参数叠加
  • 在推理时，将左右两部分的结果加到一起，即h=Wx+BAx=(W+BA)x，所以，只要将训练完成的矩阵乘积BA跟原本的权重矩阵W加到一起作为新权重参数替换原始预训练语言模型的W即可，不会增加额外的计算资源。
  • 微调目标：原始Alpaca对中文支持不好，我们使用中文语料库（执行wget https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.json?raw=true下载数据，内容是三元组为instruction指令，input输入，output模型的输出），例子如下：

{"instruction": "\"解释以下分数为什么等于1/4\"。","input": "4月16日。","output": "\"分数4/16等于1/4，因为分子和分母都可以被4整除。将分子和分母都除以4得到1/4。\""
}

2. prompt tuning

该方法出自论文2021年的论文“GPT Understands, Too”
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf
github链接：https://github.com/THUDM/P-tuning

HuggingFace 开源的一个高效微调大模型的 PEFT 库（Parameter-Efficient Fine-Tuning），目前包含LoRA，Prefix Tuning，Prompt Tuning，P-Tuning 四种算法。首先来看prompt tuning。

固定预训练参数，为每一个任务额外添加一个或多个embedding，之后拼接query正常输入LLM，并只训练这些embedding。左图为单任务全参数微调，右图为prompt tuning。

prompt tuning将fine tune任务转为mlm任务。自动学习模板：离散的主要包括 Prompt Mining, Prompt Paraphrasing, Gradient-based Search, Prompt Generation 和 Prompt Scoring；连续的则主要包括Prefix Tuning, Tuning Initialized with Discrete Prompts 和 Hard-Soft Prompt Hybrid Tuning。

正常微调举例：[cls]今天天上都出太阳了，阳光明媚。[SEP]
prompt输入举例：[cls]今天天气是[MASK]。[SEP] 今天天上都出太阳了，阳光明媚。[SEP]

from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model
model_name_or_path = "./unsup-simcse-roberta-base"
peft_type = PeftType.PROMPT_TUNING
lr = 1e-3
peft_config = PromptTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=10)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)
model.print_trainable_parameters()

3. prefix tuning

prefix tuning还是固定预训练参数，但除为每一个任务额外添加一个或多个embedding之外，利用多层感知编码prefix，注意多层感知机就是prefix的编码器，不再像prompt tuning继续输入LLM。

embedding = torch.nn.Embedding(num_virtual_tokens, token_dim)
transform = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(token_dim, encoder_hidden_size),torch.nn.Tanh(),torch.nn.Linear(encoder_hidden_size, num_layers * 2 * token_dim),
)

5. LoRA模型微调

LoRA冻结了预训练模型的参数，并在每一层decoder中加入dropout+Linear+Conv1d额外的参数。LoRA速度更快，并且使用更少内存。

model_name_or_path = "./unsup-simcse-roberta-base"
peft_type = peft_type = PeftType.LORA
lr = 3e-4
peft_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS", inference_mode=False, r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)
model.print_trainable_parameters()

6. p-tuning

p-tuning依然是固定LLM参数，利用多层感知机和LSTM对prompt进行编码，编码之后与其他向量进行拼接之后正常输入LLM。

chatglm使用p tuning v2微调代码：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning

参考：大模型微调之P-tuning方法解析

self.lstm_head = torch.nn.LSTM(input_size=self.input_size,hidden_size=self.hidden_size,num_layers=num_layers,dropout=lstm_dropout,bidirectional=True,batch_first=True,)self.mlp_head = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.hidden_size * 2),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.output_size),
)
self.mlp_head(self.lstm_head(input_embeds)[0])

7. Adapter tuning

该方法出自2019年的论文“Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP ”

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1902.00751.pdf
github链接：GitHub - google-research/adapter-bert

• adpater层会引入推理延迟，如上图，在原始的transformer block中添加2个adapter（上图右边），adpater学习下游任务知识；先降维，再升维

四、微调模型实践

1. 基于微调的医学问诊模型HuaTuo

LLM模型（如LLaMa，ChatGLM）因为缺乏一定的医学专业知识语料而表现不佳。该项目通过医学知识图谱和GPT3.5API构建了中文医学指令数据集，并对LLaMa模型进行了指令微调得到了一个针对医学领域的智能问诊模型HuaTuo，相比于未经过医学数据指令微调的原LLaMa而言，HuaTuo模型在智能问诊层面表现出色，可生成一些更为可靠的医学知识回答。

华佗 HuaTuo: Tuning LLaMA Model with Chinese Medical Knowledge
PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.06975v1.pdf
Code: https://github.com/scir-hi/huatuo-llama-med-chinese

2. stanford alpaca指令微调

【stanford_alpaca】一个可复制的指令对齐模型。Stanford Alpaca羊驼 是在 LLaMA 整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（full fine-tuning）。博客(https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html)中介绍到，在学术预算下训练高质量的指导跟踪模型有两个重要挑战：强大的预训练语言模型和高质量的指导跟踪数据。

• 第一个挑战通过最近发布的Meta的新LLaMA模型来解决。
• 对于第二个挑战，self-instruct论文建议使用现有的强语言模型来自动生成指令数据。羊驼是一种语言模型，使用从LLaMA 7B模型的监督学习，从OpenAI的文本davinci-003生成的52K指令进行后续训练。
• 地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca。alpaca_data.json数据包含微调羊驼模型的52k指令追踪数据，json里是字典类别，字典内容如下所示：

instruction：str，描述模型应该执行的任务。52K的每个指令都是独一无二的。  input：str，任务的可选上下文或输入。例如，当指令是“总结以下文章”时，输入是文章。大约40%的例子有输入。  output：str，由text-davinci-003生成的指令的答案。

• 成本：配备如上图的指令跟踪数据集，然后使用Hugging Face的训练框架微调了LLaMA模型，利用了完全分片数据并行和混合精度训练等技术。在初始运行中，在8个80GB A100上微调7B LLaMA模型花了3个小时，这在大多数云计算提供商中花费不到100美元。

羊驼仅用于学术研究，禁止任何商业用途。这一决定有三个因素：首先，羊驼是基于LLaMA的，它拥有非商业许可证，因此我们必然会继承这一决定。其次，指令数据基于OpenAI的text-davinci-003，其使用条款禁止开发与OpenAI竞争的模型。

3. Chinese-LLaMA-Alpaca中文模型

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.08177.pdf
github链接：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

chinese LLaMA alpaca模型
论文：《EFFICIENT ANDEFFECTIVETEXTENCODING FORCHINESELLAMAANDALPACA》

Alpaca基于LLaMA的构造数据进行微调：

• 增加词表，增加编码效率：为了增强分词器对中文文本的支持，首先使用SentencePiece在中文语料库上训练一个中文分词器，词汇量为20,000。然后将中文分词器与原始LLaMA分词器合并，组合它们的词汇表。最终，得到一个合并后的分词器，称为中文LLaMA分词器，词汇量为49,953。
• 使用低秩自使用LoRA，减少训练参数。LLaMA参数量在7B-65B。使用GPT4作为评分工具。Georgi Gerganov. llama.cpp.https://github.com/ggerganov/llama.cpp, 2023
• LLaMA包括预归一化、多transformer块和一个语言模型head层、如预归一化、SwiGLU激活和Rotary Embeddings等的改进；LLaMA缺乏指令微调，非商业许可，Alpaca是基于该模型生成；指令数据是基于OpenAI的text-davinci-003，其使用条款禁止开发与OpenAI竞争的模型
• 指令精调阶段的任务形式基本与Stanford Alpaca相同。训练方案同样采用了LoRA进行高效精调，并进一步增加了可训练参数数量。在prompt设计上，精调以及预测时采用的都是原版Stanford Alpaca不带input的模版。对于包含input字段的数据，采用f"{instruction}+\n+{input}"的形式进行拼接。
  • 指令精调使用了约200w数据，如中英翻译数据500k、pCLUE数据 300K、斯坦福Alpaca数据（中英）50K、Self-instruction数据等。
  • Self-instruction数据即自动生成指令，和standard alpac一样一次批量生成20组数据，

4. Alpaca-Lora：基于LLaMA(7B)微调

项目链接：https://github.com/tloen/alpaca-lora
权重地址：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf

• 项目诞生原因：Stanford Alpaca羊驼 是在 LLaMA 整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（full fine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。LLaMA没有经过指令微调，生成效果较差
• 因此，Alpaca-Lora：利用 Lora 技术，在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块 RTX 4090 显卡，只用 5 个小时就训练了一个与 Alpaca 水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（full fine-tuning）类似的效果。
  • 将LLaMA原始转钟转为transformers库对应的模型文件格式（也可以直接从huggingface上下载转好的模型，参考）
  • 用LoRA(Low-rank Adaptation)微调模型、模型推理
  • 将 LoRA 权重合并回基础模型以导出为 HuggingFace 格式和 PyTorch state_dicts。以帮助想要在 llama.cpp 或 alpaca.cpp 等项目中运行推理的用户

五、工程注意事项

• 可以使用peft库、量化工具包bitsandbytes、deepspeed、llama.cpp量化模型。在LoRA方法提出之前，也有很多方法尝试解决大模型微调困境的方法。其中有两个主要的方向：
  • 添加adapter层。adapter就是固定原有的参数，并添加一些额外参数用于微调；
  • 由于某种形式的输入层激活。
• GPU推理需求：单卡条件下，显存大小至少满足加载完整模型（fp16），每10亿(Billion)参数需要2GB，因为fp16精度1个参数要占16bits，2bytes。ChatGLM-6B官方说，fp16下最低需要13GB显存。选新一点的显卡，如A100新特性支持bf16、tf32。
• 显存不足时体验LLM：可以选择对模型进行量化（8bit或4bit）甚至更低。ChatGLM-6B官方说，在int8和int4模式下的推理最低显存要求会从13GB降到10GB和6GB。或者使用cpu进行推理，例如：llama.cpp。
  • huggingface的int8推理速度怎么样：LLM.int8()的BLOOM-176B比FP16版本慢了大约15%到23%。小模型下，int8推理会更慢。
• RLHF基于人类反馈的强化学习：需要有监督数据集进行微调（如下图）

关于强化学习又可以继续挖深（典型RL算法如下图），强化学习：监督学习中标注数据独立同分布，rl则有连续性，输入是序列数据，学习到哪些动作的奖励最多，探索和利用EE。

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[47] 预训练技术及应用. 华菁云 澜舟科技 算法研究员
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PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.06975v1.pdf
Code: https://github.com/scir-hi/huatuo-llama-med-chinese
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