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第10章 低资源单GPU微调ChatGLM3实战
10.1 什么是大模型微调
10.1.1 大模型微调的作用
10.1.2 大模型微调技术有哪些
10.1.3 参数高效微调详解
10.2 ChatGLM3大模型微调的准备内容
10.2.1 从数据准备看ChatGLM3微调：有监督微调详解
10.2.2 从实施看ChatGLM3微调：LoRA详解
10.2.3 适配ChatGLM3微调的辅助库：PEFT详解
10.3 虚拟客服多轮问答实战
10.3.1 ChatGLM3数据输入结构和处理函数
10.3.2 ChatGLM3微调训练
10.3.3 ChatGLM3微调推理
10.4 加速的秘密：accelerate训练方法与模型量化详解
10.4.1 加速器accelerate详解与完整代码编写
10.4.2 加速的秘密1：大模型的量化技术
10.4.3 加速的秘密2：大模型的INT8量化方案
10.4.4 加速的秘密3：大模型ChatGLM3中的量化源码分析与实践
10.5 更快的量化训练方案：QLoRA基础内容详解
10.5.1 加速的秘密4：基于bitsandbytes的ChatGLM3量化QLoRA实现
10.5.2 加速的秘密5：QLoRA详解
10.5.3 微调的目的：让生成的结果更聚焦于任务
10.6 QLoRA微调文本生成实战
10.6.1 数据处理
10.6.2 损失函数设计
10.6.3 基于QLoRA的ChatGLM3文本生成微调实战
10.6.4 基于QLoRA的ChatGLM3文本生成
第11章 会使用工具的ChatGLM3
11.1 ChatGLM3调用工具源码详解与实战
11.1.1 Python调用工具详解
11.1.2 ChatGLM3工具调用流程详解
11.1.3 大模型ChatGLM3工具调用实战详解
11.1.4 大模型ChatGLM3工具调用原理详解
11.1.5 ChatGLM3消息传递方式详解
11.2 ChatGLM3官方工具注册与调用源码分析与实战
11.2.1 Python中的装饰器与回调函数
11.2.2 ChatGLM3官方工具函数的注册源码分析详解
11.2.3 大模型ChatGLM3官方工具调用的判定依据详解
11.2.4 ChatGLM3官方工具函数的调用分析详解
11.2.5 ChatGLM3调用工具分析与实战演示
11.3 ChatGLM3实战：构建个人助理之美妆助手
11.3.1 背景和参考资料设定
11.3.2 美妆助手的使用实战
第12章 上市公司财务报表非结构化信息抽取实战
12.1 超长文本处理功能的ChatGLM3与真实财务报表的处理
12.1.1 ChatGLM3-6B-32K模型的获取与缓存
12.1.2 超大规模的2020—2023年真实中国股票市场年度财务报表数据库的建立
12.2 单报表非结构化信息抽取实战
12.2.1 单报表数据探查与提取信息结构化处理
12.2.2 单报表数据非结构化信息抽取的实现
第13章 上市公司财务报表智能问答与财务预警实战
13.1 基于ChatGLM3的非结构化数据抽取与大规模财务报表数据库的建立
13.1.1 逐行代码讲解使用ChatGLM3对关键数据进行抽取
13.1.2 大规模上市公司财务报表目标字段抽取函数的建立
13.1.3 大规模上市公司财务报表目标字段数据库的建立
13.2 基于自然语言的上市公司财务报表智能问答与财务预警实战
13.2.1 使用自然语言结合ChatGLM3实现上市公司财务报表智能问答与预警解决方案
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ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调(下)
小册名称：ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调(下)
### 10.1 什么是大模型微调（Fine-tuning） 在深入探讨ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调的广阔领域时，理解“大模型微调”这一核心技术概念至关重要。本章将详细阐述大模型微调的定义、原理、重要性、流程、挑战以及在实际应用中的策略，为读者构建起从理论到实践的全面认知框架。 #### 10.1.1 大模型微调的定义 大模型微调，或称Fine-tuning，是深度学习领域中的一种技术方法，特指在预训练（Pre-training）的大规模语言模型（如ChatGLM3）基础上，针对特定任务或数据集进行适应性调整的过程。这些预训练模型通常在海量文本数据上进行训练，学习了丰富的语言知识和泛化能力。通过微调，模型能够更快地适应特定领域的任务要求，提高在特定任务上的性能表现。 #### 10.1.2 原理解析 **1. 预训练模型的优势** 预训练模型的优势在于其强大的泛化能力和知识迁移能力。通过在大量无标注或弱标注数据上的学习，模型掌握了丰富的语言结构和语义信息，这为后续针对特定任务的微调提供了坚实的基础。 **2. 微调的机制** 微调通常涉及两个关键步骤：首先，保持预训练模型的大部分参数不变（冻结部分层），仅对模型顶部几层或特定任务相关的层进行训练；其次，使用目标任务的标注数据对模型进行有监督学习，调整这些层的参数以优化任务性能指标（如准确率、F1分数等）。这一过程允许模型在保留原有知识的基础上，快速学习并适应新任务的数据分布和特征。 #### 10.1.3 重要性分析 **1. 提升性能** 针对不同任务进行微调，可以显著提升模型在该任务上的性能。由于预训练模型已经捕获了广泛的语言知识，微调能够使其更加专注于解决具体任务，减少过拟合风险，提高泛化能力。 **2. 加速训练过程** 相比于从头开始训练模型，微调可以利用预训练模型的权重作为起点，从而大大减少训练时间和计算资源需求。这对于资源有限或时间紧迫的项目尤为重要。 **3. 促进知识迁移** 微调是实现知识迁移的有效手段。通过在不同任务之间共享模型结构和部分参数，可以实现跨领域的知识共享和迁移，促进模型的通用性和可扩展性。 #### 10.1.4 微调流程 **1. 数据准备** - **收集数据**：根据目标任务收集足够量的标注数据。 - **数据清洗**：去除噪声、错误标签等低质量数据。 - **数据划分**：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。 **2. 选择预训练模型** 根据任务需求和资源条件选择合适的预训练模型，如ChatGLM3。 **3. 微调设置** - **超参数调整**：包括学习率、批量大小、训练轮次等。 - **层选择**：决定哪些层参与微调，哪些层保持冻结。 - **优化器与损失函数**：选择合适的优化算法和损失函数以优化训练过程。 **4. 训练与评估** - **训练模型**：在训练集上训练模型，同时监控验证集上的性能变化。 - **模型评估**：使用测试集评估模型性能，确保模型具有良好的泛化能力。 **5. 部署与应用** 将微调后的模型部署到实际应用场景中，进行进一步的验证和优化。 #### 10.1.5 面临的挑战 **1. 数据稀缺性** 对于某些特定领域或任务，高质量的标注数据可能非常稀缺，这限制了微调的效果。 **2. 过拟合与欠拟合** 微调过程中容易出现过拟合（模型在训练集上表现过好，但在新数据上泛化能力差）或欠拟合（模型未能充分学习训练数据的特征）的问题。 **3. 计算资源需求** 尽管微调比从头训练更节省资源，但对于大规模模型而言，仍需要相当的计算资源支持。 **4. 模型选择与层冻结策略** 如何选择合适的预训练模型和确定哪些层应该被微调，是一个需要经验和实验探索的问题。 #### 10.1.6 应用策略与实践 **1. 跨领域迁移** 当目标任务与预训练模型所使用的数据领域差异较大时，可以尝试使用更通用的预训练模型，并在微调过程中更加注重数据预处理和特征工程。 **2. 多任务学习** 通过同时微调模型以处理多个相关任务，可以利用任务之间的共享信息提升整体性能。 **3. 增量学习** 当新数据不断产生时，可以采用增量学习的方式持续更新模型，保持其与时俱进的性能。 **4. 参数共享与模块化** 将模型分解为多个可复用的模块，通过参数共享和模块化设计提高微调效率和灵活性。 总之，大模型微调作为深度学习领域的一项重要技术，为ChatGLM3等大规模语言模型的本地化部署、应用开发与性能优化提供了强有力的支持。通过深入理解其原理、流程、挑战及应用策略，我们可以更好地利用这项技术推动AI技术的创新与发展。
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