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llms 文本分类的微调

article 2025/1/1 13:08:35

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文本分类的微调
为增加性能，可以微调最后transformer层
微调的损失函数
进行微调
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文本分类的微调

分类微调模型只能预测它在训练期间看到的类（例如，“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”），而指令微调模型通常可以执行许多任务。
注意，微调往往使用监督学习。
准备数据，下载并解压缩数据集。

微调的目标是 gpt2 ，下载 gpt2 的权重并加载进模型。
model_size = CHOOSE_MODEL.split(" “)[-1].lstrip(”(“).rstrip(”)")
settings, params = download_and_load_gpt2(model_size=model_size, models_dir=“gpt2”)

model = GPTModel(BASE_CONFIG)
load_weights_into_gpt(model, params)
model.eval();

目标是替换和微调输出层，为了实现这一点，首先冻结模型，这意味着我们使所有层都不可训练
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
然后，我们替换输出层（ model.out_head ），它最初将层输入映射到 50,257 个维度（词汇表的大小）
由于我们对二元分类的模型进行了微调（预测 2 个类，“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”），因此我们可以替换如下所示的输出层，默认情况下该层是可训练的。
torch.manual_seed(123)

num_classes = 2
model.out_head = torch.nn.Linear(in_features=BASE_CONFIG[“emb_dim”], out_features=num_classes)

为增加性能，可以微调最后transformer层

从技术上讲，仅训练输出层就足够了, 在实验中发现的那样，微调额外的层可以显着提高性能（一开始就忘了，loss 很差而且不收敛）。
因此，我们还使最后一个 Transformer 模块和最后一个连接到 Transformer 层的 LayerNorm 模块可训练。
for param in model.trf_blocks[-1].parameters():
param.requires_grad = True

for param in model.final_norm.parameters():
param.requires_grad = True

微调的损失函数

在开始微调（/training）之前，我们首先必须定义要在训练期间优化的损失函数
目标是最大限度地提高模型的垃圾邮件分类准确性;但是，但分类精度不是一个可微函数
因此，将交叉熵损失最小化，作为最大化分类准确性的代理
def calc_loss_batch(input_batch, target_batch, model, device):
input_batch, target_batch = input_batch.to(device), target_batch.to(device)
logits = model(input_batch)[:, -1, :]
# Logits of last output token
# 唯一的不同，只关注最后一个 token
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, target_batch)
return loss
基于因果注意机制，第 4 个（最后一个）token 包含的信息在所有 token 中最多，因为它是唯一包含所有其他 token 信息的 token 。