大模型微调技术

p-tuning v2 在多种任务上下进行微调，之后对于不同的任务如token classification与sentence classification添加了随机初始化的任务头（AutoModelForTokenClassification、AutoModelForSequenceClassification），而非使用自然语言的方式，可以说V2是集大成者。手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于

原味奶茶_三分甜

1218人浏览 · 2024-02-21 13:37:10

原味奶茶_三分甜 · 2024-02-21 13:37:10 发布

在这里插入图片描述

微调的两种方式：1.权重W的微调（强化原始模型参数中的某些值，使得模型在特定任务上表现的更好） 2.输入参数X的微调（使得输入能够更加符合模型的要求）

理解篇

prompt tuning方式

注：改变X输入

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。

代码样例：

from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model
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)

prefix tuning 方式

在这里插入图片描述

prefix tuning依然是固定预训练参数，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，采用小的神经网络模型对输入数据进行编码，并将编码后的向量进行拼接。

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),
)

代码样例：

peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="CAUSAL_LM", num_virtual_tokens=20)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

LoRA方式

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（加外挂，以并联的形式在一侧加入AB两个矩阵，注：初始化时B矩阵采用全0矩阵）

代码样例：

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)

4.p-tuning方式

在这里插入图片描述

手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于是便有了自动离散提示搜索的方法（作图），但提示是离散的，神经网络是连续的，所以寻找的最优提示可能是次优的。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。注意，训练之后只保留prompt编码之后的向量即可，无需保留编码器。

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])

以上代码可清晰展示出prompt编码器的结构。

p-tuning v2方式

p-tuning的问题是在小参数量模型上表现差，于是有了V2版本，类似于LoRA每层都嵌入了新的参数（称之为Deep FT）。p-tuning v2 在多种任务上下进行微调，之后对于不同的任务如token classification与sentence classification添加了随机初始化的任务头（AutoModelForTokenClassification、AutoModelForSequenceClassification），而非使用自然语言的方式，可以说V2是集大成者。

在这里插入图片描述

v1到v2的可视化：蓝色部分为参数冻结，橙色部分为可训练部分

代码样例：

peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path, return_dict=True)
model = get_peft_model(model, peft_config)

代码篇

注：以下代码在pytorch 1.12.1版本下运行，其他包都是最新版本

按照官方文档搭建环境：

pip install deepspeed>=0.9.0

git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples.git
cd DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat/
pip install -r requirements.txt

全参数微调，会爆OOM

deepspeed --num_gpus 1 main.py
–data_path Dahoas/rm-static
–data_split 2,4,4
–model_name_or_path facebook/opt-6.5b
–gradient_accumulation_steps 2
–lora_dim 128
–zero_stage 0
–deepspeed
–output_dir $OUTPUT
&> $OUTPUT/training.log

修改为deepspeed ，便能愉快的run起来

deepspeed main.py
–data_path Dahoas/rm-static
–data_split 2,4,4
–model_name_or_path facebook/opt-6.7b
–per_device_train_batch_size 4
–per_device_eval_batch_size 4
–max_seq_len 512
–learning_rate 9.65e-6
–weight_decay 0.1
–num_train_epochs 2
–gradient_accumulation_steps 1
–lr_scheduler_type cosine
–num_warmup_steps 0
–seed 1234
–lora_dim 128
–gradient_checkpointing
–zero_stage 3
–deepspeed
–output_dir $OUTPUT_PATH
&> $OUTPUT_PATH/training.log

可以加上LoRA

deepspeed --num_gpus 1 main.py
–data_path Dahoas/rm-static
–data_split 2,4,4
–model_name_or_path facebook/opt-6.7b
–per_device_train_batch_size 8
–per_device_eval_batch_size 8
–max_seq_len 512
–learning_rate 1e-3
–weight_decay 0.1
–num_train_epochs 2
–gradient_accumulation_steps 16
–lr_scheduler_type cosine
–num_warmup_steps 0
–seed 1234
–gradient_checkpointing
–zero_stage 0
–lora_dim 128
–lora_module_name decoder.layers.
–deepspeed
–output_dir $OUTPUT_PATH
&> $OUTPUT_PATH/training.log

peft代码实战，以下代码省略了数据处理

from datasets import load_dataset,load_from_disk
import transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,default_data_collator
from peft import prepare_model_for_int8_training, LoraConfig, get_peft_model

MICRO_BATCH_SIZE = 1  
BATCH_SIZE = 1
GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS = BATCH_SIZE // MICRO_BATCH_SIZE
EPOCHS = 3  
LEARNING_RATE = 3e-6  
CUTOFF_LEN = 256  
LORA_R = 16
LORA_ALPHA = 32
LORA_DROPOUT = 0.05

模型加载，并使用int8进行训练

model_path = "facebook/opt-6.7b"
output_dir = "model"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, add_eos_token=True)
model = prepare_model_for_int8_training(model)  
config = LoraConfig(
    r=LORA_R,
    lora_alpha=LORA_ALPHA,
    target_modules=None,
    lora_dropout=LORA_DROPOUT,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
)
model = get_peft_model(model, config)
tokenizer.pad_token_id = 0  
data = load_from_disk("data")

训练与保存

trainer = transformers.Trainer(
    model=model,
    train_dataset=data["train"],
    eval_dataset=data["validation"],
    args=transformers.TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=MICRO_BATCH_SIZE,
        per_device_eval_batch_size=MICRO_BATCH_SIZE,
        gradient_accumulation_steps=GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS,
        warmup_steps=1000,
        num_train_epochs=EPOCHS,
        learning_rate=LEARNING_RATE,
        # bf16=True,  
        fp16=True,  
        logging_steps=1,
        output_dir=output_dir,
        save_total_limit=4,
    ),
    data_collator=default_data_collator,
)
model.config.use_cache = False
trainer.train(resume_from_checkpoint=False)
model.save_pretrained(output_dir)

直接运行依然会OOM
编写accelerate配置文件accelerate.yaml

compute_environment: LOCAL_MACHINE
deepspeed_config:
gradient_accumulation_steps: 1
gradient_clipping: 1.0
offload_optimizer_device: none
offload_param_device: none
zero3_init_flag: true
zero3_save_16bit_model: true
zero_stage: 3
distributed_type: DEEPSPEED
downcast_bf16: ‘yes’
dynamo_backend: ‘yes’
fsdp_config: {}
machine_rank: 0
main_training_function: main
megatron_lm_config: {}
mixed_precision: fp16
num_machines: 1
num_processes: 2
rdzv_backend: static
same_network: true
use_cpu: true

deepspeed配置文件：ds.json

{
“fp16”: {
“enabled”: true,
“loss_scale”: 0,
“loss_scale_window”: 500,
“initial_scale_power”: 16,
“hysteresis”: 2,
“min_loss_scale”: 1
},

"optimizer": {
    "type": "AdamW",
    "params": {
        "lr": "auto",
        "betas": "auto",
        "eps": 1e-8,
        "weight_decay": "auto"
    }
},

"scheduler": {
    "type": "WarmupLR",
    "params": {
        "warmup_min_lr": 0,
        "warmup_max_lr": 2e-05,
        "warmup_num_steps": 0
    }
},

"zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "offload_optimizer": {
        "device": "cpu",
        "pin_memory": false
    },
    "allgather_partitions": true,
    "allgather_bucket_size": 2e8,
    "overlap_comm": true,
    "reduce_scatter": true,
    "reduce_bucket_size": 2e8,
    "contiguous_gradients": true
},

"gradient_accumulation_steps":2,
"gradient_clipping": "auto",
"steps_per_print": 2000,
"train_batch_size": 4,
"train_micro_batch_size_per_gpu": 1,
"wall_clock_breakdown": false
}

启动

accelerate launch --dynamo_backend=nvfuser --config_file accelearte.yaml finetune.py
注：其他方法与Lora使用方法差距不大，不再赘述，在peft项目中均有代码样例。

（1） Fine-Tuning（标准微调）
优点：

    简单易用：直接在预训练模型上进行微调。
    适应性强：可以针对特定任务调整整个模型的参数。
    效果显著：通常能显著提高模型在特定任务上的表现。

缺点：

    计算成本高：需要调整模型的大量参数。
    数据需求较高：为了有效微调，通常需要较多的标注数据。

适用场景：当有足够的标注数据和计算资源时，适用于大多数NLP任务。

（2）Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）
优点：

    参数高效：只修改或优化模型的一小部分参数。
    节省计算资源：比完全微调需要的资源少。

缺点：

    可能效果有限：对于某些复杂任务，仅优化少量参数可能不足以达到最佳效果。

适用场景：资源受限的情况，或者需要快速适应新任务时。

（3） Prompt-Tuning
优点：

    无需改变模型架构：通过设计任务相关的提示（prompt），引导模型生成所需的输出。
    资源消耗少：不需要改变模型参数。

缺点：

    需要精心设计prompt：有效的prompt设计可能需要丰富的经验和实验。

适用场景：快速适应新任务，尤其适用于资源有限的场景。

（4） LoRA（Low-Rank Adaptation）
优点：

    参数高效：通过引入低秩矩阵来调整模型，减少需要优化的参数数量。
    节省内存和计算资源。

缺点：

    效果可能有限：对于某些复杂任务可能无法达到完全微调的效果。
    需要一定的技术知识来实现和调试。

适用场景：需要参数高效调整的场景，特别是在资源有限的情况下。

（5） P-Tuning
优点：

    可解释性强：通过可训练的prompt向量进行微调。
    资源消耗相对较少。

缺点：

    需要适当的调整和实验来找到最佳配置。
    可能不适用于所有类型的任务。

适用场景：适用于需要提高模型解释性的任务，以及资源有限的情况。

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