低成本微调垂直领域专属 ChatGPT

省流：我用ChatGPT总结了本视频要点：

1. 微调大模型常见的方法和步骤；

2. LMFlow工具包：低成本微调大模型的全流程框架；

3. LMFlow benchmark：全自动可扩展的模型评测基准；

4. 全新的对齐算法raft；

5. ChatGPT的应用存在高成本和安全隐私问题；

6. 个人数据需保护，垂直领域需要数据安全；

7. 安全和隐私对于金融、法律、医疗等领域至关重要；

8. ChatGPT无法满足个性化且低成本的需求；

9. ChatGPT的微调模型能够满足个性化需求。

10. 机器人可以进行心理陪伴，安慰和鼓励用户。

11. DetGPT模型可以进行多模态的处理，如根据用户需求在图片中定位物体。

12. 复杂推理能力是搭建智能家居机器人的基础。

13. 微调模型可以提高机器人的个性化表现，满足用户需求更加精准。

14. ChatGPT和DetGPT微调模型适应性强、处理多模态能力出色。

15. 智能家居机器人可通过微调模型提高个性化表现。

16. LMFlow框架易扩展、可定制、轻量级、成本低。

17. 训练模型的成本在几十元到100元以内。

18. 有监督数据对比可用于微调模型，提升机器人的推理和表现。

19. ChatGPT模型训练流程包括预训练、微调和强化学习等多个步骤。

20. 预训练是代价较大的步骤，一般会跳过。

21. 二次预训练和有监督微调等方法可提升模型性能。

22. LMFlow框架提供了全流程的代码与模型，方便使用者进行训练和部署。

23. 基于flow框架可提升机器人推理表现。

24. 医疗领域的微调提高了模型性能。

25. 数据集准备是使用流程中的重要步骤。

26. 提供开源数据集供用户下载和调试模型。

27. 进行微调和部署是整个流程的关键步骤。

28. 提供基于flow框架的模型微调脚本和数据集。

29. 微调时需要注意深度和速度的配置，还要调整超参数。

30. 提供多种部署方案，包括网页形式、shell脚本、本地部署等。

31. 针对对话式模型的评测一直是难点，目前常见的几种方法各有优劣。

32. 提出新的对话式模型评测方式，使用负对数自然进行评测。

33. 建议使用负对数资源的方式，因为长度的不同会影响困惑度的打分。

34. 在封闭数据集上的accuracy与负对数自然的客观评分高度相关。

35. Rolling模型在负对数自然评测中效果优于其他常见模型。

36. 通过负对数自然评测，模型能够应对实际问题并作出有效回应。

37. rolling模型在对话式模型评测中优于其他常见模型。

38. 负对数自然可以作为对话式模型的评测指标。

39. 对模型进行预训练和扩大数据集规模可以得到更好的效果。

40. 自研算法RAFT用于模型对齐和微调，比传统算法效率更高稳定度更好。

41. 本段介绍了RAFT算法的实现流程和存在的一些限制。

42. 提出了新算法RAFT，基于奖励对话模型进行排序并微调，可以提高模型的精度和鲁棒性。

43. 通过自动数据生成进行对话模型对齐和微调，可以提高模型的效果，但成本比较高。

44. RAFT算法比PPO更高效，对显存的占用较为友好。

45. RAFT算法不仅可以用于对话模型的对齐和微调，也可以用于其他模型的对齐和微调。

46. 展示了RAFT算法在不同数据集上的实验结果，并提供了相关的示例。

47. 参与RAFT算法项目可以获得算力支持和奖赏金，并有面试直通车的机会。

48. RAFT算法支持多种项目，包括前沿算法、多模态对话、分类器、模型打包工具等。

49. RAFT算法框架可以基于不同的底座模型做微调，支持商业许可。

50. RAFT算法目前已上线两个项目，即将上线14个项目。

51. RAFT算法通过自然语言评测和其他评测方法评估大模型的能力，目前效果不错。

52. RAFT算法项目涉及多元化的主题和参与者奖励机会。

53. 算法框架支持底座模型微调和效果评测。

54. 14个项目即将上线，读者需要注意已上线的两个项目即将结束报名。

55. 该算法项目中，对人类智能的理解包括指令理解和常识判断。

56. 该算法对中文的支持非常好，读者可以去官网试用，网站背后模型也是开源的。

57. 微调数据量不必非常大，几百条也可以

58. 使用self-instruct方法可自动扩充微调数据量

59. 要做微调需要一块消费级的GPU，如3090

60. 微调数据可从公开数据、个人业务数据等多种渠道获取

61. LoRa模型训练速度快。

62. 调整参数更迭代效率高。

63. 对话评估指标可通过收集测试集跑负对数似然来实现。

64. 二次预训练和微调在数据量和形式上有差异。