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近年來，像 GPT-4 這樣的大型語言模型 （LLM） 因其在自然語言理解和生成方面的驚人能力而受到廣泛關注。但是，要根據特定任務或領域定制LLM，定制培訓是必要的。本文提供了有關自定義訓練 LLM 的詳細分步指南，其中包含代碼示例和示例。
先決條件
在深入研究之前，請確保您已：
訪問預先訓練的 GPT-4 模型。
足夠的計算資源（GPU 或 TPU）。
用于微調的特定域或任務中的數據集。
步驟 1：準備數據集
要微調LLM，您需要一個與目標域或任務一致的數據集。數據準備涉及：
1.1 收集或創建數據集
確保您的數據集足夠大，以涵蓋域或任務中的變體。數據集可以是原始文本或結構化數據的形式，具體取決于您的需求。
1.2 預處理和標記化
清理數據集，刪除不相關的信息并規范化文本。使用 GPT-4 分詞器對文本進行標記化，以將其轉換為輸入標記。
Python
from transformers import GPT4Tokenizer?
tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("gpt-4")
data_tokens = tokenizer(data_text, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")
步驟二：配置訓練參數
微調涉及根據自定義數據集調整LLM的權重。設置訓練參數以控制訓練過程：
Python
from transformers import GPT4Config, GPT4ForSequenceClassification config = GPT4Config.from_pretrained("gpt-4", num_labels=) model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("gpt-4", config=config) training_args = { "output_dir": "output", "num_train_epochs": 4, "per_device_train_batch_size": 8, "gradient_accumulation_steps": 1, "learning_rate": 5e-5, "weight_decay": 0.01, }
替換為數據集中唯一標簽的數量。
步驟 3：設置培訓環境
使用庫中的 and 類初始化訓練環境：TrainingArgumentsTrainertransformers
Python
from transformers import TrainingArguments, Trainer
training_args = TrainingArguments(**training_args)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=data_tokens
)
步驟 4：微調模型
通過在實例上調用方法啟動訓練過程：trainTrainer
Python
trainer.train()
此步驟可能需要一段時間，具體取決于數據集大小、模型體系結構和可用的計算資源。
步驟 5：評估微調模型
訓練后，使用實例上的方法評估微調模型的性能：evaluateTrainer
Python
trainer.evaluate()
trainer.evaluate()
步驟 6：保存并使用微調模型
保存微調后的模型并將其用于推理任務：
Python
model.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")
tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")
model.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")
? ? ? tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_gpt4")
要使用微調的模型，請將其與分詞器一起加載：
Python
model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")
tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")
model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")
? ? ? tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")
示例輸入文本：
Python
input_text = "Sample text to be processed by the fine-tuned model."
標記輸入文本并生成模型輸入：
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
運行微調的模型：
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
數據提取預測：
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
將預測映射到相應的標簽：
model = GPT4ForSequenceClassification.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")
tokenizer = GPT4Tokenizer.from_pretrained("fine_tuned_gpt4")
?
# Example input text
input_text = "Sample text to be processed by the fine-tuned model."
?
# Tokenize input text and generate model inputs
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
?
# Run the fine-tuned model
outputs = model(**inputs)
?
# Extract predictions
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
?
# Map predictions to corresponding labels
label = label_mapping[predictions]
?
print(f"Predicted label: {label}")
替換為從預測指數到其相應標簽的特定映射。此代碼片段演示如何使用微調的模型對新的輸入文本進行預測。label_mapping
雖然本指南為自定義培訓 LLM 提供了堅實的基礎，但您可以探索其他方面來增強該過程，例如：
試驗不同的訓練參數，如學習率計劃或優化器，以提高模型性能
在訓練期間實現早期停止或模型檢查點，以防止過度擬合并在訓練的不同階段保存最佳模型
探索先進的微調技術，如逐層學習率計劃，這可以通過調整特定層的學習率來幫助提高性能
使用與您的任務或域相關的指標執行廣泛的評估，并使用交叉驗證等技術來確保模型泛化
調查特定于領域的預訓練模型的使用情況，或者如果可用的LLM不能很好地覆蓋您的特定領域，則從頭開始預訓練您的模型
審核編輯：郭婷
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工商網監
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