[LLM] 大模型基础｜预训练｜有监督微调SFT

本文主要是介绍[LLM] 大模型基础｜预训练｜有监督微调SFT | 推理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

现在的大模型在进行预训练时大部分都采用了GPT的预训练任务，即 Next token prediction。

标题：Language Model Training and Inference: From Concept to Code

作者：CAMERON R. WOLFE

原文链接：https://cameronrwolfe.substack.com/p/language-model-training-and-inference

要理解大语言模型（LLM），首先要理解它的本质，无论预训练、微调还是在推理阶段，核心都是next token prediction，也就是以自回归的方式从左到右逐步生成文本。

基本概念:

Token：在NLP中，一个“token”可以是一个词、一个字或一个标点符号。例如，句子“我爱北京”被切分成三个tokens: “我”, “爱” 和 “北京”。
Prediction：预测是指根据模型的当前输入，猜测接下来应该出现的token是什么。

模型训练：

在训练过程中，模型通过大量的文本数据来学习文本之间的模式和结构。
例如，模型会看到成千上万次的“我爱X”这样的模式，其中X可以是各种不同的词。通过这样的训练，模型会学会哪些词最有可能出现在“我爱”之后。

要理解清楚这一训练过程，最主要的就是搞清楚预训练的数据怎么构造，数据怎么喂给模型，模型输出的是什么，以及如何计算loss。

什么是token？

token是指文本中的一个词或者子词，给定一句文本，送入语言模型前首先要做的是对原始文本进行tokenize，也就是把一个文本序列拆分为离散的token序列

其中，tokenizer是在无标签的语料上训练得到的一个token数量固定且唯一的分词器，这里的token数量就是大家常说的词表，也就是语言模型知道的所有tokens。

当我们对文本进行分词后，每个token可以对应一个embedding，这也就是语言模型中的embedding层，获得某个token的embedding就类似一个查表的过程

我们知道文本序列是有顺序的，而常见的语言模型都是基于注意力机制的transformer结构，无法自动考虑文本的前后顺序，因此需要手动加上位置编码，也就是每个位置有一个位置embedding，然后和对应位置的token embedding进行相加

在模型训练或推理阶段大家经常会听到上下文长度这个词，它指的是模型训练时接收的token训练的最大长度，如果在训练阶段只学习了一个较短长度的位置embedding，那模型在推理阶段就不能够适用于较长文本（因为它没见过长文本的位置编码）

语言模型的预训练

当我们有了token embedding和位置embedding后，将它们送入一个decoder-only的transofrmer模型，它会在每个token的位置输出一个对应的embedding（可以理解为就像是做了个特征加工）

有了每个token的一个输出embedding后，我们就可以拿它来做next token prediction了，其实就是当作一个分类问题来看待：

首先我们把输出embedding送入一个线性层，输出的维度是词表的大小，就是让预测这个token的下一个token属于词表的“哪一类”
为了将输出概率归一化，需要再进行一个softmax变换
训练时就是最大化这个概率使得它能够预测真实的下一个token
推理时就是从这个概率分布中采样下一个token

训练阶段：因为有causal自注意力的存在，我们可以一次性对一整个句子每个token进行下一个token的预测，并计算所有位置token的loss，因此只需要一forward

通过一个完整的例子来介绍一下这个过程，假设现在有一个用来预训练的数据集

你知道什么是预训练吗？

假设经过分词后

你: 9
知道: 3
什么: 6
是: 4
预训练: 2
吗: 1
？: 5

原来的数据变为如下序列，后面补了三个0（假设我们希望最大序列长度是10）

9 3 6 4 2 1 5 0 0 0

预测下一个token就类似于9预测3，9 3预测6，以此类推，但是如果这样拆成很多个数据段其实比较低效，因此就可以考虑移位来构造数据，即

模型输入X为 9 3 6 4 2 1 5 0 0 0
模型输出targets为 3 6 4 2 1 5 0 0 0 0

这样就可以一次性把整条序列喂给模型，计算一次就包含了6个预测下一个token的损失了。

注意这里模型的设计是有讲究的，我们不能让输入看到后面的词（如果看得到的话就没必要进行预测了），也就是“你”在模型内看不到“知道”，“你知道”在模型内看不到“什么”，这个可以通过注意力机制实现，不是本文的关注点，这里就不展开了。

现在模型的输入的维度为(1,10)，第一维为batch_size，然后经过embedding层后变为(1,10,768)，这里假设embedding的维度为768。

记住进入transfomer前后数据的维度不会发生变化，把transfomer当作一个黑盒，也就是transformer(X)的维度还是(1,10,768)，接下来就是基于它来进行预测了，因为要预测哪个词，词的可能情况就是词表的大小，所以做的就是一个分类任务，预测下一个token是词表中的哪一个（词表中的每一个词当作一个类别）。

为了完成分类任务，需要对transformer的输出做一个映射，映射到跟词表一样大，也就需要定义这样一个线性变换

output_layer = nn.Linear(768, vocab_size, bias=False)

然后logits=output_layer(transformer(X))的维度就是(1,10,vocab_size)，接下来就可以计算loss了，具体来说就是计算logits（模型预测）与targets（真实标签）之间的交叉熵损失，同时忽略了填充值对应的损失。

语言模型的的Supervised fine-tuning (SFT)阶段

“有监督微调”意味着使用有标签的数据来调整一个已预训练好的语言模型（LLM），使其更适应某一特定任务。通常LLM的预训练是无监督的，但微调过程往往是有监督的。

当进行有监督微调时，模型权重会根据与真实标签的差异进行调整。通过这个微调过程，模型能够捕捉到标签数据中特定于某一任务的模式和特点。使得模型更加精确，更好地适应某一特定任务。

以一个简单的例子来说，你有一个已经预训练好的LLM。当输入“我不能登录我的账号，我该怎么办？”时，它可能简单地回答：“尝试使用‘忘记密码’功能来重置你的密码。”

这个回答很直接，适用于一般问题，但如果是客服场景，可能就不太合适了。一个好的客服回答应该更有同情心，并且可能不会这么直接，甚至可能包含联系信息或其他细节。这时候，有监督微调就显得非常重要了。

经过有监督微调后，你的模型可以提供更加符合特定指导原则的答案。例如，经过一系列专业的培训示例后，你的模型可以更有同情心地回答客服问题。

接下来我们还是从数据到模型输出，计算loss的步骤来看看SFT的实现原理。

首先还是来看看数据怎么构造，SFT的每一条样本一般由两部分组成，也就是prompt（instruction）+ answer，比如：

prompt: 翻译以下句子: What is pretrain
answer: 什么是预训练

也就是我们要给模型提供一些类似于问答形式的答案来学习，有了前面预训练的经验后，SFT其实就很好理解的，它本质上也在做next token prediction，只是我们更希望模型关注answer部分的预测，这可以通过生成一个mask向量来屏蔽不希望计算loss的部分，下面就是数据构造的一个示意：做的事情就是拼接prompt和answer，并在answer两侧添加一个开始和结束的符号，算一下prompt/instruction的长度，以及后面需要pad的长度，然后生成一个mask向量，answer部分为1，其他部分为0。

input_id=prompt+[bos]+answer+[eos]
context_length = input_id.index(bos)
mask_position = context_length - 1
pad_len = max_length - len(input_id)
input_id = input_id + [pad] * pad_len
loss_mask = [0]*context_length+[1]*(len(input_id[mask_position+1:])) + [0]*pad_len

构造好输入后，token转为embedding，经过transformer的过程跟之前预训练完全一样，也就是我们又得到了一个维度是(1,10,vocab_size)的输出logits=output_layer(transformer(X))，进一步就可以计算answer部分的loss了，其实就是通过mask把不希望考虑的地方乘以0，保留answer部分loss。

loss = F.cross_entropy(logits.view(-1, logits.size(-1)), Y.view(-1), ignore_index=0,reduce=False)
loss_mask = loss_mask.view(-1)
loss = torch.sum(loss*loss_mask)/loss_mask.sum()

有了loss，进行反向传播更新模型参数就OK啦。

Reference：Supervised Fine-tuning: customizing LLMs