模型微调概念
微调是采用预训练模型并调整模型以更好地适应数据的过程。 此过程可帮助你充分利用数据并提高模型的性能。 在本文中，你将了解微调的基本概念，以及何时适合对 AI 模型进行微调。
介绍
微调是一项功能强大的技术，可帮助你充分利用数据。 为了理解微调，必须了解迁移学习的概念。 迁移学习是一种机器学习技术，在一个任务上训练的模型被重新用于第二个相关任务。 这是通过采用预训练模型并对其进行调整以更好地适应新数据来完成的。 微调是迁移学习的一种形式，会对预训练模型进行调整以更好地适应新数据。
对模型进行微调时，涉及几个步骤。 首先，需要选择适合任务的预训练模型。 接下来，需要准备示例数据并根据这些数据微调模型。 最后，需要迭代模型以提高其性能。
何时微调
微调适合于数据量较少且想要提高模型性能的情况。 从预训练模型开始，可以利用模型已经学习的知识并对其进行调整，以便好地适应数据。 这样有助于提高模型的性能，并减少训练模型所需的数据量。
当拥有大量数据时，通常不需要微调模型。 在这种情况下，可以从头开始训练模型，在不微调的情况下实现良好的性能。 但是，如果想要进一步提高模型的性能，微调仍然非常有用。 如果特定任务与预训练模型最初训练的任务不同，可能还需要微调模型。
可以通过使用提示工程或提示链接来避免成本高昂的模型微调。 这些技术可以帮助你生成高质量文本，而无需进行微调。
选择预训练模型
应选择适合你的任务要求的预训练模型。 有许多可用的预训练模型已经过针对各种任务的训练。 应选择一个模型，该模型根据所处理的任务进行了训练。 这将帮助你利用模型已学习的知识并对其进行调整，以便更好地适应数据。
在寻找预训练模型时，HuggingFace 模型是一个很好的起点。 HuggingFace 模型根据训练的任务进行分类，以便轻松找到适合你的任务的模型。
这些类别包括：
- 多模式
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 音频
- 表格
- 强化学习
检查模型与环境以及所使用工具的兼容性。 例如，如果使用 Visual Studio Code，可以使用 适用于 Visual Studio Code 的 Azure Machine Learning 扩展来微调模型。
检查模型的状态和许可证。 某些预训练模型可能需要开放源代码许可证才能使用，而另一些模型可能需要商业或个人许可证才能使用。 HuggingFace 上的所有模型都包含许可证信息。 在微调模型之前，请确保拥有使用该模型所需的权限。
准备示例数据
准备示例数据时，需要清洗和预处理数据，使其适合训练。 还应将数据拆分为训练集和验证集，以评估模型的性能。 数据的格式应与你正在使用的预训练模型所需的格式相匹配。 可以在模型卡的指令格式部分中的 HuggingFace 上找到模型的相关信息。 大多数模型卡都包含一个模板，用于生成模型的提示和一些伪代码，以帮助你开始。
迭代模型
微调模型后，应评估其在验证集上的性能。 可以使用准确性、精确率、重新调用率和 F1 分数等指标来评估模型的性能。 如果模型的性能不尽如人意，则可以通过调整超参数、更改体系结构或微调模型来迭代模型。 还可以检查数据的质量和多样性，看看是否存在任何需要解决的问题。 作为一般规则，较小的高质量数据集比较大的低质量数据集更有价值。
另请参阅
若要详细了解如何微调 AI 模型，请查看以下资源：