大模型修炼秘籍 第十章：多才多艺——多任务微调

第十章多才多艺——多任务微调多任务修多才艺混合数据需平衡。【本章导读】真正的大模型应该文能提笔安天下武能上马定乾坤。多任务微调让模型学会多种技能成为全能选手。一、一专多能【任务类型】任务类型描述示例文本生成创作各类文本写文章、写诗问答系统回答问题知识问答、客服文本摘要压缩文本新闻摘要、论文摘要翻译语言转换中英翻译代码生成编写代码Python、JavaScript数学推理解决数学问题应用题、证明题分类文本分类情感分析、主题分类二、任务混合策略【混合比例】任务类型 比例 ───────────────────── 对话问答 30% 写作创作 20% 代码生成 15% 数学推理 10% 翻译任务 10% 分类任务 10% 摘要生成 5% ───────────────────── 总计 100%【混合原则】重要性加权核心任务占比更高难度平衡难任务可能需要更多数据多样性保证确保覆盖各种场景动态调整根据训练效果调整比例三、防止遗忘温故知新【遗忘问题】多任务训练时模型可能在学习新任务时忘记旧任务。【解决方案】1. 混合预训练数据在SFT数据中混入部分预训练数据SFT数据: 80% 预训练数据: 20%2. 课程学习从简单任务开始逐步增加难度阶段1: 简单任务分类、抽取 阶段2: 中等任务问答、摘要 阶段3: 复杂任务推理、创作3. 弹性权重巩固EWC保护重要参数不被大幅修改重要参数 → 小学习率 不重要参数 → 大学习率四、领域适应专精之道【领域适应心法】通用模型在特定领域可能表现不佳。领域适应让模型成为某个领域的专家。【领域适应方法】1. 领域数据微调收集领域特定数据进行微调领域数据来源医疗医学论文、病历法律法律文书、判例金融财报、研报编程代码仓库、文档2. 持续预训练先在领域数据上继续预训练再进行SFT通用预训练模型 ↓ 领域数据继续预训练 ↓ 领域SFT ↓ 领域专家模型3. 混合专家MoE不同专家处理不同领域输入 → 路由网络 → 选择专家 → 专家处理 → 输出 ↓ ┌──────┼──────┐ ↓ ↓ ↓ 专家1 专家2 专家3 (医疗) (法律) (通用)五、指令模板设计【模板心法】好的指令模板能让模型更好地理解任务。【模板设计原则】清晰明确指令表述清楚格式统一同类任务格式一致包含示例复杂任务提供示例约束条件明确输出要求【模板示例】【写作任务】 请根据以下要求写一篇文章 主题{主题} 字数{字数} 风格{风格} 要点{要点列表} 【代码任务】 请用{编程语言}编写一个程序实现以下功能 {功能描述} 要求 - 代码注释完整 - 包含错误处理 - 时间复杂度不超过{复杂度要求} 【翻译任务】 请将以下{源语言}文本翻译成{目标语言} {原文} 要求 - 保持原文语气 - 专业术语准确 - 语句通顺自然六、评估与迭代【评估维度】维度评估方法任务性能各任务基准测试泛化能力未见过的任务遗忘程度旧任务性能变化效率推理速度、资源占用【迭代流程】训练模型 ↓ 全面评估 ↓ 分析弱点 ↓ 调整数据/策略 ↓ 重新训练 ↓ 循环七、本章心法总结【口诀】多任务修多才艺混合数据需平衡。防止遗忘温故新领域适应成专家。【要点回顾】要点说明任务混合按重要性和难度分配比例防止遗忘混合预训练数据、课程学习领域适应领域数据微调、持续预训练模板设计清晰明确、格式统一评估迭代全面评估、持续改进第三卷总结第三卷招式淬炼篇到此结束。我们学习了SFT基础数据构建、训练过程、高效微调对话能力多轮对话、思维链、Few-shot学习多任务微调任务混合、防止遗忘、领域适应经过SFT训练模型已经能够理解指令、进行对话、完成多种任务。但还需要最后一步——对齐训练确保模型输出符合人类价值观。【下一卷预告】第四卷心性对齐篇我们将学习**强化学习RLHF/DPO**之道让模型学会符合人类偏好确保安全可控。