大模型进阶微调篇(一):以定制化3B模型为例,各种微调方法对比-选LoRA还是PPO,所需显存内存资源为多少?

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: 本文介绍了两种大模型微调方法——LoRA(低秩适应)和PPO(近端策略优化)。LoRA通过引入低秩矩阵微调部分权重,适合资源受限环境,具有资源节省和训练速度快的优势,适用于监督学习和简单交互场景。PPO基于策略优化,适合需要用户交互反馈的场景,能够适应复杂反馈并动态调整策略,适用于强化学习和复杂用户交互。文章还对比了两者的资源消耗和适用数据规模,帮助读者根据具体需求选择最合适的微调策略。

在大模型的微调过程中,选择合适的方法来高效地提高模型性能是非常关键的。今天我们来聊一聊两种常见的微调方式——LoRA(Low-Rank Adaptation)和 PPO(Proximal Policy Optimization),以及它们各自的优缺点和适用场景。通过详细的对比分析,希望能帮助你选择最适合你的应用需求的微调策略。

本文又是一系列文章的开端,先挖个坑(因为我也搞不定为何应用开发岗位需求包含大模型微调等--!) - 面向想深入学习大模型的读者,逐步拆解如何定义化微调大模型 - 因为资源有限,所以选了3B的模型,有资源的估计也不需要看这文了吧,哈哈

LoRA 微调

LoRA 是一种参数高效的微调方法,其主要原理是通过在模型的部分权重中引入低秩矩阵来进行微调,而不需要调整整个模型的参数。这种方法非常适合资源受限的环境,因为它只需要修改模型中极少数的参数,从而显著降低显存和计算资源的需求。

LoRA 的优势

  • 资源节省:LoRA 的显存需求和计算量远低于传统的全模型微调。由于只更新少量参数,通常只需要全模型微调的 10%-20% 的计算资源。因此在资源受限的环境下,LoRA 可以轻松实现大规模语言模型的微调。
  • 训练速度快:LoRA 的训练速度相比于其他全模型微调方法要快得多。由于减少了参数的更新量,可以显著加快训练过程,这在需要快速迭代的场景中尤为重要。

适用场景

  • 监督学习:如果你有一个已经收集好的高质量数据集,例如用户已经选择了最佳答案的数据,那么 LoRA 是非常适合的。它可以直接使用这些输入-输出对进行训练,快速微调模型。
  • 简单交互:当用户只需要从多个答案中选择最佳答案时,LoRA 可以非常高效地利用这些选择结果进行微调。

代码示例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType

# 加载预训练的语言模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 配置LoRA
lora_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,  # 指定任务类型(例如语言建模)
    r=8,  # 低秩矩阵的秩
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.1
)

# 应用LoRA进行微调
model = get_peft_model(model, lora_config)

# 准备训练数据
training_data = [
    "用户问题1的答案",
    "用户问题2的答案"
]

# 对每个训练数据进行微调
for data in training_data:
    inputs = tokenizer(data, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    # 根据具体任务的损失函数进行反向传播和优化
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    # 这里可以根据需要进行优化器的更新

以上代码展示了如何使用 LoRA 配置一个语言模型,并应用 LoRA 来进行参数高效的微调,同时也展示了如何利用训练数据进行训练,使模型能够学习目标任务的特定特征。LoRA 的高效性使得它在资源有限但需要快速调整的情况下,成为非常好的选择。

PPO 强化学习微调

PPO(Proximal Policy Optimization)是一种基于策略优化的强化学习算法,适合需要用户交互反馈的场景。在使用 PPO 进行微调时,用户的反馈(例如对多个答案的评分)会被用作奖励信号,模型通过这些奖励信号调整其生成策略,从而不断改进答案的质量。

PPO 的优势

  • 适应复杂反馈:PPO 能够利用用户对多个答案的打分来进行学习,使得模型能够根据多维度的反馈信号不断优化。这种机制特别适合涉及复杂、模糊或多方面考虑的任务。
  • 动态调整策略:PPO 可以在用户不断提供反馈的过程中动态调整模型策略,使得模型能够在面对不确定性较高的场景中表现得更加出色。它能够不断学习和改进生成策略,以提升答案的相关性和准确性。

适用场景

  • 强化学习:当用户需要对每个答案进行评分(例如打分 0-1),PPO 更加适合。它通过奖励信号进行策略优化,适合逐步提高模型生成质量的场景。
  • 复杂用户交互:如果用户的反馈需要更精细的量化(如每个答案的分数),PPO 可以通过这些反馈信号进行策略调整,更好地满足用户需求。

代码示例

from transformers import PPOTrainer, PPOConfig
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载预训练的语言模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 配置 PPO
ppo_config = PPOConfig(
    learning_rate=5e-5,
    batch_size=16,
    log_interval=10
)

# 初始化 PPO 训练器
ppo_trainer = PPOTrainer(model, ppo_config)

# 示例训练数据
training_data = [
    {
   "input": "用户问题1", "reward": 0.8},
    {
   "input": "用户问题2", "reward": 0.6}
]

# 训练循环
for data in training_data:
    input_ids = tokenizer(data["input"], return_tensors="pt").input_ids
    reward = data["reward"]
    # 进行策略优化
    ppo_trainer.step(input_ids, reward)

以上代码展示了如何使用 PPO 来对模型进行强化学习微调。PPO 的核心在于通过用户的反馈信号来引导模型的策略优化,使其不断提高回答的质量,适合那些需要反复训练和调优的应用场景。

如何选择?

选择 LoRA 还是 PPO,取决于你的应用场景和用户反馈方式:

  • 如果你的场景是让用户选择最佳答案,并且希望通过这种选择来提高模型性能,那么 LoRA 是更简单高效的选择。它不需要复杂的奖励机制,直接用监督数据进行微调即可。
  • 如果你的场景是让用户对每个答案进行评分,并且希望根据这些评分来动态调整模型的生成策略,那么 PPO 更加适合。PPO 通过奖励机制和策略优化,能够更好地利用多样化的用户反馈。

资源消耗对比

方法 资源消耗 适用场景 显存需求 内存需求
LoRA 监督学习 约 6-8 GB 约 16 GB
PPO 强化学习/用户评分 约 16-24 GB 约 32-64 GB

对于一个 3B 参数的模型,显存和内存的需求会随着微调方式的不同而显著变化:

  • LoRA 的资源消耗相对较低,适合在资源有限的情况下进行高效微调。它只需要微调极少数参数,因此可以在单 GPU 环境下完成。对于一个 3B 参数量级的模型,LoRA 通常需要 6-8 GB 的显存以及 16 GB 左右的内存,这使得它非常适合在消费者级 GPU 上进行训练。
  • PPO 的资源消耗较高,主要因为它需要通过用户反馈不断进行策略优化,通常需要更多的计算资源和更长的训练时间。对于 3B 参数的模型,PPO 可能需要 16-24 GB 的显存以及 32-64 GB 的内存。PPO 的计算过程相对复杂,通常需要多个 GPU 并行,以处理复杂的策略更新和奖励计算。

微调时不同规模数据的场景

在选择微调方法时,数据规模的大小对 LoRA 和 PPO 的适用性也有显著影响。

数据规模对比

数据规模 LoRA 表现 PPO 表现
1k-10k LoRA 在小规模数据集上表现较好,能够在有限的数据下实现良好的模型调整效果,特别适合小样本场景。 PPO 在小规模数据下表现受限,可能无法获得足够的奖励信号来有效训练策略。
10k-50k LoRA 在中等规模数据集上依然表现良好,数据量足够支撑有效微调,适合快速迭代的场景。 PPO 在这个数据规模下开始展现优势,能够通过奖励机制进行有效策略优化。
50k+ LoRA 在大规模数据集上可以发挥其高效微调的优势,但可能难以完全挖掘数据潜力,尤其是复杂任务中。 PPO 在大规模数据集上优势明显,能够通过大量数据进行持续优化,适合需要大量交互和复杂用户反馈的场景。

数据规模选择建议

  • 1k-10k 数据集:如果你的数据集规模较小且质量较高,LoRA 是非常合适的选择,因为它可以在较少的数据上高效地完成微调。
  • 10k-50k 数据集:对于中等规模的数据集,LoRAPPO 都可以考虑,但如果你希望利用用户反馈的奖励机制来优化模型,PPO 可能会有更好的效果。
  • 50k+ 数据集:如果你的数据集规模很大,并且你希望通过用户的持续反馈来改进模型,PPO 是更合适的选择,因为它能够充分利用大量的数据进行策略优化。

总结

  • 如果你想要快速、高效地对模型进行微调,且用户反馈较为简单(例如只选择最佳答案),LoRA 是一个不错的选择。
  • 如果你需要在复杂的交互环境中不断优化模型性能,且用户能够提供详细的反馈(如评分),那么 PPO 是更合适的选择。
  • 当数据规模较小时,LoRA 更加高效;而在数据规模较大时,PPO 更能发挥其优势。
  • 根据数据规模(1k-10k、10k-50k、50k+),选择合适的微调方法可以最大化地提高模型的性能和训练效率。

希望这篇文章能帮助你更好地理解 LoRA 和 PPO 微调方式的区别,以及如何根据具体场景选择合适的微调策略。通过深入了解它们各自的特点和适用场景,你可以更有信心地选择最适合你项目需求的微调方案,以最大化提高模型性能和用户体验。

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