如 ChatGPT、GPT4 这样的大型语言模型就像是你为公司请的一个牛人顾问，他在 OpenAI、Google 等大公司被预训练了不少的行业内专业知识，所以加入你的公司后，你只需要输入 Prompt 给他， 介绍一些业务上的背景知识，他就能马上上手干活了。然而，由于这个顾问专家不是你们公司所独有的，最重要的是你们之前没有签订任何数据安全协议，他既不能保证数据安全，也不能保证内容受控不外流。
此外，由于它们都是公有的大型语言模型，可以作为一个基础模型来帮助解决一些基本问题，但是当您需要更好地应对特定领域的问题时，比如法律领域内的专业案例分析时，它的回答就不够理想了。尤其对于变化快、专业词汇复杂的领域时，这类大模型的回答就会显得不够令人满意了，甚至常有事实性错误发生。
随着这些大型语言模型、文本图像生成模型在各行各业的应用越来越广泛，我们如何在既享有公有的 ChatGPT 知识和能力的基础上，再微调训练出一个 私有化部署的、数据安全的、更擅长特定行业应用的 ChatGPT 或 Midjourney，让它能更好地服务企业自己或客户使用呢？
而这就是我们推出 Finetuner+ 的原因：让通用的大模型转变为客户所在行业的专家。我们将根据客户的数据和需求，对这类通用大型语言模型进行定制化微调，让它更适合解决客户所在行业的问题。并且将微调权重完全保留在客户组织的基础设施内。也就是说，微调后的模型将完全部署在企业的内网里，从而大大降低了数据泄露的风险。
Finetuner+ 如何微调大模型
Finetuner+ 拥有一套完善的功能体系，涵盖了模型微调的各个环节。无论是数据预处理、模型训练、还是模型评估，Finetuner+ 都能够提供专业的支持，用户无需编写复杂的代码，只需提供需求和数据，即可获得一个私有化的大型语言模型或文本图片生成模型。企业只需要关注模型需要在哪些场景里落地和使用。
我们使用到的技术包括但不限于：
1. 无监督的二阶预训练
对于目前流行的大模型，由于缺乏中文语料，在很多行业特定领域内的表现仍有很多不足。我们将利用客户的所在领域的中文语料，采用无监督学习的方式，将根据客户的具体需求和任务设计特定的微调方法和策略，让模型专注学习特定领域的知识，以确保模型在处理该领域的中文任务时能够达到最佳的效果。
2. 指令微调
如图，我们进行了一项实验证明，基于 Jina 文档中提取的 4,000 个问答对，我们让拥有 110 亿参数的大型语言模型学习到了大量知识，仅用 3 张 Nvidia 3090 显卡，40 分钟，3 轮训练，我们就实现了精准微调。微调结果表明了大型语言模型在学习知识方面的出色表现，同时证明了我们的微调技术设计和执行的可靠性和有效性。
3. 高效参数微调
通过新增少量参数(近似一个小模型的参数量)并保持原有模型预训练参数不变，我们能有效调整模型以学习新任务，并大幅降低了训练计算和存储成本。同时，可插拔的 Adapter （适配器）能够为不同任务提供灵活性，同时保留大模型的原有能力。
4. 基于人类反馈的强化学习
通过结合强化学习技术，让模型根据人类反馈打分进行学习和调整。在训练过程中，人类评估者对模型生成的输出进行评分，模型根据这些评分调整参数以提高性能。让模型更好地适应特定任务和场景，并增强其与人类交互的能力，从而生成更高质量的结果。
5. 检索增强
基于检索增强的微调技术是一种结合外部知识库的大模型微调方法。它由检索组件和大型语言模型组成。它先从知识库中检索与问题相关的信息，然后将这些信息作为输入来生成回答。它能够适应新的信息，实现更准确、深入的回答，并且在需要特定知识的任务上表现得更好。除上述技术之外，我们还采用了很多针对于文本到图像生成模型的前沿微调技术，我们将针对客户的具体案例和需求，选择采用最合适的微调技术。
Finetuner+ 如何确保您的数据安全
近日，三星被曝光芯片机密代码遭 ChatGPT 泄露，引入不到 20 天就发生 3 起事故。都是由于内部软件工程师将公司的机密代码、会议内容等输入到 ChatGPT 中，导致公司机密信息泄露。之后三星采取行动，限制了员工对 ChatGPT 的 Prompt（提示词）输入长度。
🔗 新闻源: https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2023-04-06/doc-imypmqmf6501481.shtml
然而，许多企业在使用 ChatGPT 时，往往需要将上下文信息喂给它，比如内部会议纪要总结、内部文档翻译等等，这就意味着 很多隐私数据可能会被泄露。
而使用 Finetuner+ 微调的大模型，则规避了这一风险。微调完成后，客户将获得一个可在本地部署的大模型，从而不必再依赖于 ChatGPT、MidJourney 等第三方接口，确保数据安全始终掌握在自己手中。对于对数据安全有极高要求的客户，我们还提供了 本地化模型微调和部署 的解决方案。在客户的内网下，针对特定应用场景进行定制化微调，数据和模型都不会离开客户的基础设施，无需担忧数据泄露的风险。
Finetuner+ 独有优势
Finetuner+ 的优势并不止于此，它还具备以下独特和创新之处：
1. 价格和速度
对于客户来说，如果选择从零到一训练垂直领域大模型，大约需要 数年的时间、数千万的花费；而选择 Finetuner+ 就相当于前人栽树，后人乘凉。已有的大模型已经为你的牛人顾问预训练了广泛的知识和经验，Finetuner+ 通过提升他的特定知识或专业表现使其更适应企业环境和需求，让企业真正受益于大模型。相比从头开始训练大模型所面临的挑战和风险，Finetuner+ 的模式明显更为高效和经济实惠，而这也正是 ChatGPT、MidJourney 等技术落地企业时，能够取得实效的关键所在。
2. 采用前沿技术
Finetuner+ 在微调技术方面进行了大量研究和创新。它采用了一种全新的微调方法，结合了 Instruction、Parameter-efficient Fine-tuning 等先进技术，使得模型在较短的时间内就能适应特定任务。这种方法与传统的微调方法相比，既能保持模型性能的优越性，又能减少微调所需的计算资源。它可以帮助您在已有的 ChatGPT 知识和能力的基础上，微调出一个私有化的 ChatGPT，以更好地服务您的企业和客户。
3. 在保持数据隐私的同时，加速微调过程
Finetuner+ 采用了一种数据并行训练策略，使得模型在多个 GPU 设备上并行训练。这一策略既能充分利用计算资源，提高微调速度，又能确保数据在各设备间的隔离，从而保护数据隐私。这一创新性设计使得 Finetuner+ 在保持数据安全的同时，还能为用户节省宝贵的时间和成本。
4. 方便与客户现有系统集成
Finetuner+ 致力于为客户提供全方位的支持服务，确保他们将经过微调的 AI 模型无缝集成到现有的系统和流程中。我们的客户支持团队将根据客户的具体需求，提供专业的指导和支持，帮助客户顺利地完成集成过程，让客户能充分发挥模型的价值。
5. 和客户共建评估标准
我们可以与客户共同建立评估标准，根据客户的具体需求，在其所属领域中创建特定任务，并将其划分为领域内和领域外任务。这些标准可以用来评估微调后大型语言模型的原始能力是否丧失，以及是否提供了更好地在客户领域内所需效果的模型。
6. 提供多种部署方式
此外，为了让 Finetuner+ 能够服务于各种类型的客户，我们还提供了多种部署方式。对于注重数据安全的客户，可以选择完全交付模型，直接在企业的内网部署；对于缺少 GPU 算力资源的客户，我们也提供了 API 的方式来帮助部署。
Finetuner+ 适用领域
基本上，Finetuner+ 可以适用于任何行业领域，包括但不仅限于以下领域：
金融领域
以金融领域为例，企业可以使用大型语言模型来分析金融市场的舆情，并根据这些信息为投资者提供策略建议。金融数据往往涉及客户隐私和商业机密，因此对数据安全要求极高。Finetuner+ 能够提供一个本地微调的解决方案，在企业内网下针对应用场景进行定制，数据不会离开企业的基础设施，从而使其能够在完全保证数据安全的前提下，对大型语言模型进行定制微调。这样一来，金融企业就可以基于这个微调好的大模型开发出安全稳定的服务给企业自己或客户使用。
汽车营销领域
汽车营销企业可以使用大型语言模型来分析消费者的购车需求、市场趋势和竞争对手策略。汽车营销涉及大量的客户数据、市场调研信息和销售策略，对于提供精准营销和优化销售渠道至关重要。通过 Finetuner+ 对大模型进行微调，提升模型在特定领域内任务上的表现，或帮助企业分析消费者行为，为新产品的研发和营销策略提供有力支持；或帮助企业开发出 针对消费者需求的智能推荐系统，提供个性化的车型推荐、配置建议、价格优惠信息等服务。并且基于原有大型语言模型的自然语言生成能力，企业还可以在确保数据安全的情况下，生成吸引人的广告文案和社交媒体内容，提高品牌知名度和市场份额。
如何使用 Finetuner+
- 了解 Finetuner+ 的功能和优势，确定是否适合您的业务需求；
- 填写申请表单，Jina AI 中国区产品团队将主动联系您；
- 我们将根据您的需求和数据，开始进行大模型的微调；
- 完成后，我们提供便于集成的格式提供微调后的模型权重，并在您的基础设施上部署模型；
微调的成本取决于很多因素，任务的复杂性、训练数据的数量和质量以及所需的性能指标。因此我们提供了 灵活的定价计划和选项，以满足不同客户的具体需求。 我们还提供了完善的客户支持，来帮助您更好地了解和使用 Finetuner+。
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