通过监督微调和低秩适应技术提高Llama2在Python中的熟练度
介绍
我们之前的文章详细介绍了Llama 2，介绍了Meta最近推出的大型语言模型（LLM）系列，并为研究和商业用途提供了可用于社区的模型。已经设计了针对特定任务的变体；例如，用于聊天应用的Llama2-Chat。但是，我们可能希望获得一个更适合我们应用程序的LLM。
在这种思路下，我们所指的技术是迁移学习。这种方法涉及利用像Llama2这样的模型中已有的丰富知识，并将该理解转移到新的领域中。微调是迁移学习的一个子集或具体形式。在微调中，通常允许整个模型的权重，包括预训练层，根据新数据进行调整。这意味着在预训练期间获得的知识将根据新任务的特定要求进行优化。
在本文中，我们概述了一种系统的方法，通过在自定义数据集上进行微调，提高Llama2在Python编码任务中的熟练度。首先，我们整理和对齐一个具有Llama2提示结构的数据集，以满足我们的目标。然后，我们使用监督微调（SFT）和量化低秩适应（QLoRA）来优化Llama2基础模型。优化后，我们将我们模型的权重与基础Llama2模型结合起来。最后，我们展示如何使用经过微调的模型进行推理，并将其与基准模型进行比较。
要注意的一个重要细节是，微调有时是不必要的。其他方法更容易实现，并且在某些情况下更适合我们的用例。例如，使用向量数据库进行语义搜索可以高效处理信息查询，利用现有知识而无需进行自定义训练。需要微调的用例是当我们需要定制交互时，例如专门的问答或使用自定义数据的上下文感知响应。