Hello folks，我是 Luga，今天我們繼續來聊一下人工智能(AI)生態領域相關的技術 - LLM Fine-Tuning ，本文將繼續聚焦在針對 LLM Fine-Tuning 技術進行剖析，使得大家能夠了解 LLM Fine-Tuning 實現機制以便更好地對利用其進行應用及市場開發。

LLMs (Large Language Models )正在引領人工智能技術的新浪潮。這種先進的 AI 通過利用統計模型分析海量數據，學習單詞和詞組之間的復雜模式，從而模擬人類認知和語言能力。LLMs 的強大功能已引起了眾多頭部企業以及科技愛好者的濃厚興趣，他們紛紛競相采用這些由人工智能驅動的創新解決方案，旨在提高運營效率、減輕工作負擔、降低成本支出，并最終激發出更多創造業務價值的創新想法。

然而，要真正發揮 LLMs 的潛力，關鍵在于“定制化”。即企業如何將通用的預訓練模型，通過特定的優化策略，轉化為契合自身獨特業務需求和用例場景的專屬模型。鑒于不同企業和應用場景的差異，選擇合適的LLM集成方法便顯得尤為重要。因此，準確評估具體的用例需求，并理解不同集成選項之間細微的差異和權衡，將有助于企業做出明智的決策。

什么是 Fine-Tuning (微調) ?

在當今知識普及化的時代，獲取有關 AI 和 LLM 的信息和觀點變得前所未有的容易。然而，要找到切實可行、符合具體情境的專業解答仍然面臨挑戰。在我們的日常生活中，經常遇到這樣一種普遍存在的誤解:人們普遍認為，Fine-Tuning (微調)模型是使 LLM 獲取新知識的唯一(或者可能是最佳)方式。事實上，無論是為產品增添智能協作助手，還是使用 LLM 分析存儲在云端的大量非結構化數據，企業的實際數據和業務環境都是選擇合適 LLM 方法的關鍵因素。

在許多情況下，與傳統的微調方法相比，采用操作復雜度更低、對頻繁變化的數據集具有更強魯棒性、能產生更可靠準確結果的替代策略，往往更能有效地實現企業的目標。微調雖然是一種常見的 LLM 定制化技術，通過在特定數據集上對預訓練模型進行額外的訓練，使其更好地適應特定任務或領域，但它也存在一些重要的權衡和局限性。

那么，什么是 Fine-Tuning (微調)?

LLM (大型語言模型) 微調是近年來 NLP (自然語言處理) 領域發展迅猛的一項技術，通過在預訓練模型的基礎上進行進一步訓練，使模型能夠學習特定領域或任務相關的知識，從而顯著提升其在該領域或任務上的性能。

LLM 微調的核心思想是利用預訓練模型的參數，將其作為新任務的起點，并通過少量特定領域或任務的數據進行“塑造”，從而使得模型盡可能快速適應新的任務或數據集。

在實際的業務場景中，微調的主要目的通常包括如下幾點:

(1) 領域適配

LLM 通常是在跨領域的通用數據上訓練，但在應用到特定領域時，如金融、醫療、法律等場景，性能可能會大打折扣。通過微調，可以將預訓練模型調整適配到目標領域，使其更好地捕捉特定領域的語言特點和語義關系，從而提高在該領域下的性能表現。

(2) 任務定制

即使在同一領域，不同的具體任務也可能有差異化的需求。比如文本分類、問答、命名實體識別等 NLP 任務，都會對語言理解和生成能力提出不同的要求。通過微調，可以根據下游任務的具體需求，優化模型在特定任務上的性能指標，如準確率、Recall、F1值等。

(3) 性能提升

即使在某個特定任務上，預訓練模型也可能存在準確率、速度等方面的瓶頸。通過微調，我們可以進一步提升模型在該任務上的性能表現。比如，針對推理速度要求很高的實時應用場景，可以對模型進行壓縮優化;對于要求更高準確率的關鍵任務，也可以通過微調進一步提升模型的判斷能力。

Fine-Tuning (微調)有哪些收益以及面臨的困境 ?

通常而言，Fine-Tuning (微調)的主要好處在于能夠有效提升現有預訓練模型在特定應用場景下的性能表現。通過在目標領域或任務上對基礎模型進行持續訓練和參數調整，可以使其更好地捕捉特定場景下的語義特點和規律，從而顯著提高模型在該領域或任務上的關鍵指標。例如，通過對 Llama 2 模型進行微調，在某些功能上的性能就可以優于 Meta 原始的語言模型實現。

雖然 Fine-Tuning 為 LLM 帶來了顯著的好處，但也有一些缺點需要考慮。那么，Fine-Tuning (微調)面臨的困境有哪些呢?

挑戰和限制：

• 災難性遺忘：微調可能會導致“災難性遺忘”，即模型忘記在預訓練期間學到的一些常識。 如果微調數據過于具體或主要集中在狹窄的領域，則可能會發生這種情況。
• 數據要求：雖然與從頭開始訓練相比，微調需要的數據較少，但對于特定任務仍然需要高質量且相關的數據。 數據不足或標記不當可能會導致性能不佳。
• 計算資源：微調過程的計算成本仍然很高，特別是對于復雜模型和大型數據集。 對于較小的組織或資源有限的組織來說，這可能是一個障礙。
• 所需的專業知識：微調通常需要機器學習、NLP 和手頭的特定任務等領域的專業知識。 對于那些沒有必要知識的人來說，選擇正確的預訓練模型、配置超參數和評估結果可能會很復雜。

潛在問題：

• 偏差放大：預訓練的模型可以從其訓練數據中繼承偏差。 如果微調數據反映了類似的偏差，則微調可能會無意中放大這些偏差。 這可能會導致不公平或歧視性的結果。
• 可解釋性挑戰：微調模型比預訓練模型更難解釋。 了解模型如何得出結果可能很困難，這會阻礙調試和對模型輸出的信任。
• 安全風險：經過微調的模型可能容易受到對抗性攻擊，其中惡意行為者操縱輸入數據，導致模型產生不正確的輸出。

Fine-Tuning (微調)與其他定制方法相比如何 ?

通常來講，Fine-Tuning 并不是唯一的定制模型輸出或集成自定義數據的方法。實際上，它可能并不適合我們的具體需求和用例，有一些其他的替代方案值得探索和考慮，具體如下：

1. Prompt Engineering(提示工程)

Prompt Engineering 是一種通過在發送給 AI 模型的提示中提供詳細的說明或上下文數據來增加獲得所需輸出的可能性的過程。相比于微調，Prompt Engineering 的操作復雜性要低得多，而且可以隨時修改和重新部署提示，而無需對底層模型進行任何更改。

這種策略相對簡單，但仍應采用數據驅動的方法，對各種提示的準確性進行定量評估，以確保獲得所需的性能。通過這種方式，我們可以系統地優化提示，找到最有效的方式來指導模型生成所需的輸出。

不過，Prompt Engineering 并非沒有缺點。首先，它無法直接集成大型數據集，因為提示通常是手動修改和部署的。這意味著在處理大規模數據時，Prompt Engineering 可能會顯得效率較低。

另外，Prompt Engineering 也無法讓模型生成基礎訓練數據中不存在的新行為或功能。這種局限性意味著，如果我們需要模型具有全新的能力，單純依靠提示工程可能無法滿足需求，可能需要考慮其他方法，如微調或從頭訓練模型等。

2. RAG (檢索增強生成)

RAG (檢索增強生成)是一種有效將大型非結構化數據集(如文檔)與 LLM 相結合的方法。它利用語義搜索和向量數據庫技術，結合提示機制，使 LLM 能夠從豐富的外部信息中獲取所需的知識和背景，從而生成更加準確和有見地的輸出。

雖然 RAG 本身并不是一種生成新模型功能的機制，但它是將 LLM 與大規模非結構化數據集高效集成的一個極其強大的工具。利用 RAG ，我們可以輕松地為 LLM 提供大量的相關背景信息，增強它們的知識和理解能力，從而顯著提高生成性能。

在實際的場景中，RAG 的有效性最大的障礙在于，許多模型的上下文窗口有限，即模型一次性可以處理的最大文本長度受到限制。在某些需要廣泛背景知識的情況下，可能會阻礙模型獲取足夠的信息來實現良好的性能。

不過，隨著技術的快速發展，模型的上下文窗口正在快速擴大。甚至一些開源模型已經能夠處理多達 32,000 個標記的長文本輸入。這意味著 RAG 在未來將擁有更廣闊的應用前景，能夠為更復雜的任務提供有力支持。

接下來，讓我們來了解、對比一下這三種技術在數據隱私方面的具體表現情況，具體可參考如下所示:

(1) Fine-Tuning (微調)

Fine-Tuning (微調)的主要缺點是，訓練模型時使用的信息會被編碼到模型的參數中。這意味著，即使模型的輸出對用戶來說是隱私的，底層的訓練數據仍可能被泄露。研究表明，惡意攻擊者甚至可以通過注入攻擊從模型中提取原始訓練數據。因此，我們必須假設任何用于訓練模型的數據都可能被未來的用戶訪問到。

(2) Prompt Engineering(提示工程)

相比之下，Prompt Engineering 的數據安全足跡要小得多。因為提示可以針對每個用戶進行隔離和定制，不同用戶看到的提示中包含的數據可以是不同的。但我們仍需要確保提示中包含的任何數據對于任何有權訪問該提示的用戶來說都是非敏感的或允許的。

(3) RAG (檢索增強生成)

RAG 的安全性取決于其基礎檢索系統中的數據訪問權限控制。我們需要確保底層的矢量數據庫和提示模板都配置了適當的隱私和數據控制措施，以防止未經授權的訪問。只有這樣，RAG 才能真正確保數據隱私。

總的來說，在數據隱私方面，Prompt Engineering 和 RAG 相對于微調來說具有明顯的優勢。但無論采用哪種方法，我們都必須非常謹慎地管理數據訪問和隱私保護，確保用戶的敏感信息得到充分的保護。

因此，從某種意義上而言，無論我們最終選擇 Fine-Tuning、Prompt Engineering 還是 RAG，采用的方法都應該與組織的戰略目標、可用資源、專業技能以及預期的投資回報率等因素保持高度一致。這不僅涉及到純粹的技術能力，更要考慮這些方法如何與我們的業務戰略、時間表、當前工作流程以及市場需求相匹配。

對于 Fine-Tuning 這個選項來說，深入了解其復雜性是做出明智決策的關鍵。Fine-Tuning 涉及的技術細節和數據準備工作都比較復雜，需要對模型和數據有深入的理解。因此，與擁有豐富微調經驗的合作伙伴進行緊密合作至關重要。這些合作伙伴不僅要具備可靠的技術能力，還要能夠充分理解我們的業務流程和目標，為我們選擇最合適的定制化技術方案。

同樣地，如果我們選擇使用 Prompt Engineering 或 RAG，也需要仔細評估這些方法是否能夠與我們的業務需求、資源條件以及預期效果相匹配。只有確保所選擇的定制化技術能夠真正為我們的組織創造價值，才能最終取得成功。

Reference ：

• [1] https://medium.com/@younesh.kc/rag-vs-fine-tuning-in-large-language-models-a-comparison-c765b9e21328
• [2] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/the-ultimate-guide-to-fine-tuning-llms-2023