使用trl库做微调时, 对数据集的要求是:
如果是多轮对话场景:
jsonl 文件，且需符合以下要求:
1.每行是一个独立的 JSON 对象;
2 每个对象须包含一个键名为 messages 的数组，数组不能为空;
3.messages 中每个元素必须包含 role 和 content 两个字段:
4.role 只能是 system,user 或 assisiant;
5.如果有 system 角色消息, 需在数组首位;
6.第一条非 system 消息必须是 user 角色;
7.user 和 assisiant 角色的消息应当交替、成对出现，不少于1对;
如果是指令微调场景:
jsonl 文件，且需符合以下要求:
1.每行是一个独立的 JSON 对象;
2 每个对象须包含且只能包含一个键名为 text 的键值对，值不能为空;
大模型开发出来后, 一般要经过以下几个阶段的训练:
预训练(Pre-Trained)
单纯提供文本: {"text":"..."}
训练模型由第一个文字开始, 预测后面的文字, 直到结束.
这种模型只会做完成文本的任务
监督微调(Supervised Fine Turning)
为了使模型能完成根据指令完成回答, 而不是随机生成回答
提供的文本: {"instruction":"...", "output":"..."}
高效参数微调(Parameter Efficient Fine Turning)
只调整部分参数, 具体实现方法有LoRA
参考:
大模型微调后的评估指标是衡量模型性能的关键，通常根据任务类型和具体需求选择不同的评估指标。以下是一些常见的评估指标及其适用场景：
1. 分类任务
- 准确率（Accuracy）：预测正确的样本占总样本的比例。
- 精确率（Precision）：预测为正类的样本中，实际为正类的比例。
- 适用场景：关注减少假阳性（False Positive）的任务。
- 召回率（Recall）：实际为正类的样本中，预测为正类的比例。
- 适用场景：关注减少假阴性（False Negative）的任务。
- F1分数（F1 Score）：精确率和召回率的调和平均值。
- 适用场景：类别不平衡或需要平衡精确率和召回率的任务。
- ROC-AUC：ROC曲线下的面积，衡量模型区分正负类的能力。
2. 回归任务
- 均方误差（MSE, Mean Squared Error）：预测值与真实值之差的平方的平均值。
- 均方根误差（RMSE, Root Mean Squared Error）：MSE的平方根。
- 平均绝对误差（MAE, Mean Absolute Error）：预测值与真实值之差的绝对值的平均值。
- R²（决定系数）：模型解释目标变量方差的比例。
3. 生成任务
- BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）：衡量生成文本与参考文本的n-gram重叠程度。
- ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）：衡量生成文本与参考文本的重叠程度，侧重于召回率。
- METEOR：综合考虑精确率、召回率和词序的评估指标。
- Perplexity（困惑度）：衡量模型预测概率分布的不确定性。
4. 多标签任务
- Hamming Loss：预测错误的标签比例。
- Jaccard Similarity：预测标签与真实标签的交集与并集之比。
5. 排序任务
- NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）：衡量排序结果的相关性。
- MAP（Mean Average Precision）：平均精确率的均值。
6. 其他指标
- 训练时间：模型微调所需的时间。
- 推理速度：模型生成结果的速度。
- 资源消耗：模型运行所需的计算资源（如GPU内存、CPU使用率）。
- 鲁棒性：模型对噪声、异常值或对抗样本的抵抗能力。
7. 领域特定指标
- 医学领域：敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、AUC-ROC。
- 金融领域：收益曲线、夏普比率（Sharpe Ratio）。
- 计算机视觉：mAP（mean Average Precision）、IoU（Intersection over Union）。
8. 人类评估
- 人工评分：通过人工评估生成结果的质量（如流畅性、相关性、准确性）。
- 用户满意度：通过用户反馈评估模型的实际效果。
9. 模型对比
- 基线对比：与未微调的模型或基线模型进行性能对比。
- 消融实验：评估微调过程中不同组件（如数据、超参数）对性能的影响。
10. 综合评估
- 多指标综合：根据任务需求，结合多个指标进行综合评估。
- 任务特定指标：针对特定任务设计自定义指标。
在实际应用中，选择合适的评估指标需要结合任务目标、数据特点和业务需求，同时注意避免单一指标的局限性。
@import url(http://www.blogjava.net/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
@import url(http://www.blogjava.net/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
如果要从结构化的数据中提取信息,用sql即可, 即要提取的信息在select 的字段中.
如果要从非结构化的数据中, 如纯文本, 则要靠nlp, 要对文本理解后, 才能提取相应的信息.
文本结构化 with SpaCy 攻略
使用openspg自动构建医疗知识图谱
@import url(http://www.blogjava.net/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
从实践案例介绍大模型应用经验和思考
LLaMA Factory：微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型实现新闻标题分类器
deepseek r1微调模型应用落地案例（医疗法律，PatientSeek）
文本转语音的模型ChatTTS体验极佳，真人般丝滑和流畅，自定义也比较灵活
医疗NLP领域 评测/比赛，数据集，论文和预训练模型资源汇总。