核心内容摘要
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本文详解Qwen
5大模型架构特点包括分组查询注意力、SwiGLU激活函数等组件。
重点介绍LoRA/QLoRA微调策略和知识增强三层方法提示词工程-RAG-微调。
微调修改模型权重传授技能RAG提供实时知识为开发者提供大模型应用优化技术路线。
简介Qwen
5涵盖常识、百科知识等可以支持通用对话和理解能力。
重点加强了代码和数学的数据训练。
Decode-only架构Qwen
5关键组件和Llama类似主要包含(
分组查询注意力2SwiGLU激活函数非线性3旋转位置编码适合处理长序列4RMSNorm在每个Transformer子层前加预归一化保证训练过程的稳定性5QKV偏执在注意力机制查询Query、键Key和值V艾略、投影中加入偏置项增强模型表达能力。
微调策略微调数据构造成“输入-》期望输出”的应该序列格式task_type为“CAUSAL_LM”。
LORA适配器注入到最密集的组件自注意力和前馈网络模块包括注意力模型中的查询、键、值、输出投影层和前馈网络的门控、上行和下行投影层。
基础模型 (Base Model)**如Qwen/Qwen
2.
B是经过海量文本预训练的擅长文本续写但通常不直接用于对话或问答。
指令/对话模型 (Instruct/Chat Model)**如我们使用的-Instruct版本是在基础模型之上用高质量的“指令-回答”数据对进行额外微调的产物。
这个过程会教会模型如何遵循指令、扮演特定角色并以对话形式进行交流。
指令微调模型在训练时使用带有格式的对话结构定义角色如system、user、assistant等。
构建训练语料使用参数多的大模型设置提示词生成问答对语料。
设置提示词让教师模型将知识转化为问答对。
将生成的问答对通过数据增强构建更多的训练语料。
模型微调LoRA冻结基础权重仅训练注入的低秩适配器。
LoRA 本身不限定基础模型精度也可以在4-bit 量化的基础模型上使用但当采用 NF4/双重量化等特定 4-bit 配置并仅以 16-bit 训练适配器时通常称为 QLoRA。
QLoRA将冻结的基础权重量化为4-bit常用 NF4启用双重量化与分页优化器PagedAdamW同时仅以16-bit推荐 BF16训练 LoRA 适配器以在极低显存下保持较高性能。
可以设置LoRA相关参数r设置为2 3 8 16等学习率设置为1e-4如果设置bf16为True则使用混合精度训练和FP32几乎相同的动态范围但是节省显存提升计算速度。
6知识增强策略技术选型的决策框架**提示词工程 - RAG - 微调**先尝试成本最低的“上下文优化”策略通过精心设计提示词来引导模型适用于任务简单、模型已有相关知识的场景。
如果模型缺乏特定或实时知识而无法回答尝试使用 RAG通过外挂知识库为大模型提供上下文信息。
这两种方法的核心是“引导”和“提供知识”能解决大部分问题但无法从根本上改变模型的“行为”或“技能”。
当上述方法都无法满足需求时就需要成本较高也是效果最好的微调登场。
微调通过在高质量示例上继续训练直接修改模型权重从根本上重塑其能力。
它并非用于灌输新知识这是 RAG 的强项而是用于传授特定的“技能”或“行为模式”。
例如将极其复杂的指令“蒸馏”进模型权重中以优化 API 调用。
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6
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