大模型微调入门：使用LoRA高效微调Llama

从数据准备到模型微调，手把手教你使用LoRA技术对开源大模型进行领域适配。

微调是让大模型适应特定领域的关键技术。LoRA通过低秩适配，让微调成本降低90%以上。

LoRA原理

LoRA（Low-Rank Adaptation）在原始权重矩阵旁添加低秩分解矩阵，仅训练这些小矩阵即可达到接近全量微调的效果。训练参数量通常仅为原模型的0.1%-1%。

数据准备

微调数据应采用instruction格式，包含instruction、input和output三个字段。数据质量远比数量重要，1000条高质量数据往往优于10000条低质量数据。

使用PEFT微调

from peft import LoraConfig, get_peft_model\nconfig = LoraConfig(\n    r=16, lora_alpha=32,\n    target_modules=["q_proj", "v_proj"],\n    lora_dropout=0.05, task_type="CAUSAL_LM"\n)\nmodel = get_peft_model(base_model, config)

评估与迭代

微调后要在独立测试集上评估，关注目标任务的提升而非通用能力的下降。常见问题包括过拟合和灾难性遗忘。