趋近智
微调大型语言模型的目标是利用特定任务数据更新我们预训练模型的所有参数 。训练循环是此过程的运行核心。此循环根据在微调数据集上计算得到的损失函数提供的反馈,指导模型权重的迭代调整。
构建一个有效的训练循环需要若干相互关联的组成部分,每个部分都在引导模型在目标任务上取得更好表现方面发挥着不同作用。
典型的全参数微调循环遵循标准的监督学习模式,并适用于大型模型。以下是每次迭代中执行的重要步骤分解:
这些步骤会重复指定的轮数(遍历整个数据集)或迭代次数,逐步调整模型参数以更好地适应微调数据。
尽管具体实现方式因所选框架(如 PyTorch、TensorFlow 或 Hugging Face Trainer 等更高级别的库)而异,但基本结构保持一致。
# 训练循环结构(使用类似 PyTorch 的语法)
model = load_pretrained_llm(...)
tokenizer = load_tokenizer(...)
dataset = load_finetuning_dataset(...)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=...)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 可选:学习率调度器
# scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(...)
model.train() # 将模型设置为训练模式
for epoch in range(num_epochs):
for batch in dataloader:
# 1. 准备输入(移至适当设备,例如 GPU)
inputs = prepare_batch(batch, tokenizer, device)
targets = inputs["labels"] # 假设标签已准备好
# 2. 前向传播
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 3. 损失计算
loss = compute_loss(logits, targets) # 例如,交叉熵损失
# 4. 反向传播
loss.backward() # 计算所有参数的梯度
# 5. 优化器步骤
optimizer.step() # 更新参数:theta = theta - lr * grad
# 可选:调度器步骤
# scheduler.step()
# 6. 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 日志记录、评估、检查点保存(稍后讨论)
log_metrics(loss)
# 可选:在每个 epoch 结束时评估
evaluate_model(model, eval_dataloader)
# 保存检查点
save_checkpoint(model, optimizer, epoch)
大语言模型体量庞大,而全参数微调需要大量的计算能力,通常是 GPU 或 TPU。请确保您的模型和数据批次在每次迭代开始时都明确地移至目标计算设备(例如 PyTorch 中的 .to(device)),以便使用硬件加速。
设置此循环也涉及配置控制训练过程的参数:
这些设置与模型表现之间的相互关系很复杂,构成了超参数调整的根据,我们将在下一节进行讨论。
训练循环表示一个由数据驱动的计算和参数更新循环。
流程图示意了微调训练循环单次迭代中的核心步骤。
理解并正确实现此训练循环是成功适配大语言模型的根本所在。尽管库可以抽象掉一些细节,但了解其底层机制有助于更好地进行调试、优化和定制微调过程。后续部分将在此根据上继续讲解,讨论超参数选择、正则化以及全参数微调特有的资源管理。
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Trainer类,这是一个用于微调Transformer模型的高级API,它抽象了训练循环的许多细节,以便高效地适应LLM。© 2026 ApX Machine Learning用心打造