如何做大模型的微调实验，记录一次基于ChatGLM-6B 大模型微调实验过程。

大模型微调实验的核心目标的通过实验找到最佳的优化方法，来提升大模型的正向收益。

本文通过记录一次基于ChatGLM-6B 大模型微调实验，验证对话场景中历史对话轮次是否越长越好，来说明如何做大模型的微调实验，给大家一些参考。‍

如何做大模型的微调实验，其实每次实验都需要有明确的实验目的，算法的优化方法有很多，如数据样本质量优化，模型参数优化、损失函数优化、模型网络结构优化等等。但是，每次优化迭代的效果怎么样，需要设计对比实验来验证，验证实验目的是否符合预期。下面看看，一次大模型的微调实验的实验报告。

一、背景与实验目的

验证历史对话轮次是否越长越好，通过训练两个模型，控制变量max_source_length｜max_target_length，对训练好之后的模型从Loss、Bleu指标、离线人工评估等角度进行对比分析。

二 、数据样本

全量数据经过降采样后，从中随机10w样本进行测试。

三、 模型优化

关注对比参数：

	512-10w-模型	1024-10w-模型
max_source_length	512	1024
max_target_length	128	256
lr	1e-5	1e-5
num_train_epochs	5	5
per_device_train_batch_size	2	1

四、离线效果

Loss情况：

1024-10w-模型loss下降得更低，到0.5x，512-10w模型loss到0.9x。说明在训练集上1024拟合更好。

Loss指标说明：

在机器学习中,Loss是损失函数,它衡量模型的预测输出和真实目标值之间的差距,用来评估模型的预测性能。

常见的Loss函数包括:

- Mean Squared Error(MSE):均方误差,用于回归问题,计算预测值和目标值差的平方和的平均数。

- Cross Entropy:交叉熵,用于分类问题,计算预测概率分布和真实概率分布之间的距离。

- Hinge Loss:合页损失,用于分类问题,计算预测值和目标值之间的最大边界距离。

- Kullback-Leibler Divergence:KL散度,计算两个概率分布之间的距离。

Loss值越低,表示模型预测效果越好。所以训练过程中要不断通过优化算法(梯度下降等)来最小化Loss,使模型预测结果不断接近目标

Bleu情况：‍‍‍‍

bleu指标1024比512低0.1%。

评测集：1043个样本

512-模型:

1024-模型，推理使用512-128长度：

1024-模型，推理使用1024-256长度：

BLEU指标说明：

BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)是一种用于评估机器翻译输出质量的自动评测算法。

BLEU的基本思想是:将机器翻译系统输出的翻译结果与人工参考翻译进行比较,计算两者的相似度,来评估机器翻译的质量。BLEU计算方法主要有:

1. n-gram精度:计算机器翻译输出中的n-gram(一串n个词)与参考译文的匹配程度。

2. 修正的精度:对长度过短的句子进行惩罚,防止只输出短小句子来获得高分。

3. BLEU得分:综合N-gram精度和修正的精度,得到0-100分的BLEU评测分数。分数越高表示翻译结果越好。

4. 对多参考译文取平均:使用多份参考译文来获得更准确的评测结果。

人工评估：

评估样本量较少。从少量样本上看1024全量是有优势的！         

五、实验结论

结论：从人工评估少量样本以及loss下降来看，历史对话长度1024比512长度好，后续模型训练可以扩大到1024长度。

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