大模型 Llama 微调如何适配中文

Llama 是 Meta AI 开源的一系列大型语言模型 (LLM)，在各种 NLP 任务上表现出色。然而，Llama 主要是在英文语料上进行预训练的，对中文的支持相对较弱。为了让 Llama 更好地服务于中文用户，我们需要对其进行微调 (Fine-tuning)，并进行一些扩展。

本文将探讨如何对 Llama 进行微调，并针对中文支持进行扩展，使其更好地处理中文任务。

Llama 微调的一般流程

Llama 的微调通常遵循以下步骤：

数据准备：收集和清洗中文数据，并将其转换为 Llama 可以处理的格式。
模型加载：加载预训练的 Llama 模型。
微调配置：设置微调参数，例如学习率、batch size、训练轮数等。
训练：使用准备好的中文数据对 Llama 模型进行微调。
评估：使用测试集评估微调后的模型性能。
部署：将微调后的模型部署到实际应用中。

扩展 Llama 对中文的支持

为了更好地支持中文，我们需要在数据准备、模型微调等方面进行一些扩展。

数据层面的扩展

收集高质量的中文语料：
- 多样性：涵盖中文文本，例如新闻、百科、小说、论坛、社交媒体等。
- 规模：尽可能收集大量的中文数据，数据越多，微调效果越好。
- 质量：对数据进行清洗和过滤，去除低质量、噪声数据。
中文数据预处理：
- 分词：使用中文分词工具 (例如 Jieba、THULAC) 对中文文本进行分词。
- 构建词表: 基于新的中文数据集，可以考虑对原有的词表进行扩充，或者重新构建，以纳入更多中文领域特有的词汇。
- 数据增强：可以采用一些数据增强方法，例如回译、同义词替换等，增加数据的多样性。

示例：使用 Jieba 进行中文分词

import jiebatext = "我爱自然语言处理。"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print(" / ".join(seg_list))
# 输出: 我 / 爱 / 自然语言 / 处理 / 。

模型层面的扩展

词表扩展 (Vocabulary Expansion)：
- Llama 使用 SentencePiece 构建词表，为了更好地支持中文，可以考虑在原有词表的基础上，加入中文特有的词汇。
- 可以使用中文语料重新训练 SentencePiece 模型，得到一个更大的词表。
适配中文的 Embedding 初始化：
- 可以使用在中文语料上预训练的词向量 (例如 Word2Vec、FastText) 来初始化 Llama 的 Embedding 层，特别是对于新加入的中文词汇。

示例：使用中文 Word2Vec 初始化 Embedding

import gensim
import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer# 加载中文 Word2Vec 模型
word2vec_model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format("chinese_word2vec.bin", binary=True)# 加载 Llama 模型和 tokenizer
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")# 获取 Llama 的 Embedding 层
embedding_layer = model.get_input_embeddings()# 遍历 Word2Vec 词表
for word, index in word2vec_model.key_to_index.items():# 如果该词在 Llama 词表中，则用 Word2Vec 向量初始化if word in tokenizer.vocab:token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(word)embedding_layer.weight.data[token_id] = torch.tensor(word2vec_model[word])

微调策略的优化

分阶段微调：
- 第一阶段：固定 Embedding 层和部分 Transformer 层的参数，只微调部分 Transformer 层和最后的输出层，并使用较小的学习率。
- 第二阶段：逐步解冻更多层，并使用更小的学习率进行微调。
使用更小的学习率：中文微调时，可以使用比英文微调更小的学习率，避免灾难性遗忘。
调整训练轮数：根据中文数据集的大小和质量，调整训练轮数。
优化器选择：可以尝试不同的优化器，例如 AdamW、Adafactor 等。
使用中文特定的 Prompt：在进行指令微调 (Instruction Tuning) 时，可以使用中文特定的 Prompt，使模型更好地理解中文指令。

使用中文进行指令微调

指令微调 (Instruction Tuning) 可以提高模型对指令的理解和执行能力。我们可以收集一些中文指令数据，对 Llama 进行指令微调。

示例：中文指令数据格式

[{"instruction": "请写一首关于春天的诗。","input": "","output": "春风拂面柳絮飞，百花争艳鸟儿啼。"},{"instruction": "将这句话翻译成英文：今天天气很好。","input": "","output": "The weather is very nice today."},{"instruction": "根据以下信息回答问题：中国的首都是哪里？","input": "中国是一个位于亚洲的国家。","output": "北京"}
]