如何做LLM微调

Q1; 如何测量验证模型准确度，是否有公开的测试数据集

用什么样的训练数据？ https://zhuanlan.zhihu.com/p/645037756
训练全流程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/643611622
github/lit-llama.git 可以做lora微调： https://blog.csdn.net/weixin_43508499/article/details/131412735
二十分钟完成微调，比肩斯坦福： https://zhuanlan.zhihu.com/p/619426866

Q2：如何监控模型性能
Q3：如何持续部署模型

为了构建一个企业内的知识库，您可以按照以下步骤使用预训练的通用语言LLM进行fine-tune，同时确保数据的安全性：

1. 数据收集：由于您不能将100个PDF文件传到企业外的LLM上，您可以在企业内部进行数据收集。请找到合适的人员，负责将这些PDF文件转换为文本格式，可以使用OCR技术或其他合适的工具。

2. 数据预处理：对于转换为文本格式的数据，进行必要的预处理，例如去除特殊字符、标点符号等，并进行文本清洗和规范化，以确保数据的质量和一致性。

3. 标注数据：由于您的要求是不超过1000条标记数据，您可以选择一个小的子集进行标注。请找到合适的人员，负责阅读和理解这些文本数据，并为其添加相关的标签、关键词或分类信息。标注的目的是为了提供有监督的训练样本，以指导LLM模型的fine-tune过程。

4. 构建蒸馏数据集：使用标注的数据子集构建蒸馏数据集。蒸馏数据集是由带有标签的样本和无标签的样本组成的，其中带有标签的样本用于监督模型的训练，无标签的样本用于辅助模型的训练和提高泛化能力。

5. 划分数据集：将蒸馏数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能，测试集用于评估模型的最终性能。

6. 编码数据：将文本数据转换为模型可以理解的数字表示形式，例如使用词嵌入（Word Embedding）技术，将单词映射为向量。

7. 模型训练：使用预训练的通用语言LLM作为初始模型，在蒸馏数据集上进行fine-tune训练。可以使用适当的优化算法和损失函数进行训练，并根据验证集的性能调整模型的超参数。

8. 模型评估：在测试集上评估训练好的模型的性能。可以使用各种指标如准确率、召回率、F1分数等来评估模型的效果。

9. 模型部署：将训练好的模型部署到企业内部的服务器或其他合适的环境中，以构建您的企业内知识库。确保在部署过程中考虑到数据的安全性和访问权限的管理。

请根据您的具体情况和资源分配，将以上步骤分配给适当的人员或团队，并确保数据的安全性和合规性。

如果你希望减少标注的工作量，可以考虑以下方法：

1. 弱监督学习：使用弱监督学习方法，可以利用标签不完全的数据进行训练。例如，可以使用部分标注的数据、关键词标记或者规则来代替完全标注的数据。这样可以减少标注的工作量，但可能会对模型的性能产生一定的影响。

2. 主动学习：主动学习是一种主动选择需要标注的样本的方法。模型可以根据当前的不确定性或者置信度来选择最有价值的样本进行标注，以提高模型的性能。通过这种方式，可以减少不必要的标注工作，集中精力在最有价值的样本上。

3. 远程监督：远程监督是一种利用外部知识源来辅助标注的方法。例如，可以使用规则、知识库或者其他自动化方法来生成标签，然后再进行人工审核和纠正。这样可以减少标注的工作量，但需要确保外部知识源的准确性和可靠性。

4. 半监督学习：半监督学习是一种结合有标注数据和无标注数据进行训练的方法。可以使用少量的标注数据来指导模型的学习，然后使用大量的无标注数据来进一步优化模型。这样可以减少标注的工作量，同时利用无标注数据提供的信息来提升模型性能。

以上方法可以帮助减少标注的工作量，但需要根据具体的任务和数据情况选择合适的方法，并在实践中进行实验和调整。

有很多通用的标注工具可供选择，具体选择哪个工具取决于你的需求和个人偏好。以下是一些常用的标注工具：

Brat：Brat是一个开源的标注工具，适用于文本标注和关系标注任务。它提供了一个可视化界面，方便用户进行标注和编辑。

Labelbox：Labelbox是一个在线标注平台，支持各种文本和图像标注任务。它提供了丰富的标注工具和协作功能，适用于团队协作和大规模标注项目。

Prodigy：Prodigy是一个商业标注工具，支持文本、图像和语音标注任务。它提供了快速、灵活的标注流程，并且可以与机器学习模型集成。

Doccano：Doccano是一个开源的标注工具，适用于文本分类、序列标注和文本关系标注任务。它提供了一个简单易用的界面和协作功能。

标注后的数据可以保存成多种格式，具体取决于你的需求和后续处理的方式。一些常见的数据格式包括：

JSON：将标注信息以JSON格式保存，每个样本包含原始文本和标注的信息。

CSV：将标注信息保存为逗号分隔的文本文件，每一行包含一个样本和对应的标注。

BIO/BIOES：对于序列标注任务，可以使用BIO（Begin, Inside, Outside）或BIOES（Begin, Inside, Outside, End, Single）格式来表示标注的实体。

将标注数据输入到模型中需要进行数据预处理和特征提取。具体的方法取决于你使用的模型和框架。通常情况下，你需要将文本转换为模型可以处理的数值表示，如词嵌入或词袋表示，并将标注信息转换为对应的标签或目标向量。然后，你可以使用这些数值表示作为模型的输入进行训练或推理。

常用的文档向量化方法有词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、Word2Vec和Doc2Vec。

这些方法在不同的应用场景中有不同的用途：

1. 词袋模型（Bag-of-Words）：适用于文本分类、情感分析、信息检索等任务。它可以将文档表示为向量，用于计算文档之间的相似性或进行分类。

2. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：常用于文本检索、关键词提取和文档聚类等任务。TF-IDF可以帮助衡量一个词汇在文档中的重要性，从而进行文本相关性的计算和排序。

3. Word2Vec：适用于语义相似性计算、词汇嵌入和文本生成等任务。Word2Vec可以将词汇表示为连续向量空间中的向量，捕捉到词汇之间的语义关系。

4. Doc2Vec：适用于文档分类、文档相似性计算和文本生成等任务。Doc2Vec可以将整个文档表示为向量，用于计算文档之间的相似性或进行分类。

这些方法在自然语言处理和信息检索领域得到广泛应用，根据具体的任务需求和数据特点，选择合适的文档向量化方法可以提高模型的性能和效果。

标注方法：
关键词标注，段落标注
问答样本
实体标注 及关系
情感标注

2-gram结合word2vec:
当处理文本数据时，你可以按照以下步骤来结合使用 n-gram 模型和 Word2Vec，以充分考虑词语的顺序信息和语义信息，从而提高模型的性能。

1. 使用 n-gram 模型：首先，你可以使用 n-gram 模型来捕捉词语之间的顺序关系。n-gram 模型会考虑相邻词语的组合，从而提取词语的上下文信息。你可以选择适当的 n 值，例如 2-gram 或 3-gram，来平衡上下文信息的精确性和模型的复杂度。

2. 提取 n-gram 特征：使用 n-gram 模型处理文本数据后，你会得到一系列的 n-gram 特征。这些特征反映了词语之间的顺序关系。

3. 结合 Word2Vec 的词向量：接下来，将得到的 n-gram 特征与 Word2Vec 的词向量进行组合。Word2Vec 通过将词语映射到低维向量空间中，捕捉了词语之间的语义关系。你可以将 n-gram 特征与词向量进行拼接或加权平均，得到一个综合的特征表示。

4. 作为输入特征进行训练：将组合后的特征作为输入，用于训练文本分类模型。这样，模型就能够同时考虑词语的顺序信息和语义信息，从而提高分类模型的性能。

通过这种方式，你可以充分利用 n-gram 模型和 Word2Vec 的优势，同时避免它们各自的劣势，从而更好地处理文本数据并提升模型表现。举例来说，在文本分类任务中，你可以使用 n-gram 模型提取词语的上下文信息，然后将这些信息与 Word2Vec 的词向量进行拼接或加权平均，作为输入特征来训练分类模型。这样，模型就能够同时考虑词语的顺序信息和语义信息，提高分类的准确性。