微调训练大模型

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去噪、重复数据删除等操作，确保数据的质量。然后根据所选大模型的要求，对文本进行分词、编码等预处理操作，并将数据划分为训练集、验证集和测试集。4.选择目标函数根据监督模型最后一层增加投影层，并根据具体的回归或分类任务选择相应的损失函数，如均方误差损失、交叉熵损失等。5.微调模型加载预训练模型：使用相应的库和工具加载选定的预训练模型及对应的分词器等。配置微调参数：定义

：选择合适的损失函数和优化器。微调训练：使用选定的数据集进行微调训练，包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。微调方法全量微调：利用特定任务数据调整预训练模型的所有参数，以充分适应新任务。参数高效微调标签的文本数据。数据预处理：对数据进行清洗、分词、编码等预处理操作。选择基础模型预训练模型选择：选择一个预训练好的大语言模型。设定微调参数超参数设置：设定学习率、训练轮次（epochs）、批处理大小（batchsize）等超参数。其他超参数：根据需要设定权重衰减、梯度剪切等。微调流程加载模型和权重：加载预训练的模型和权重。模型修改：根据任务需求对模型进行必要的修改，如更改输出层。损失函数和优化器大模型微调是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术。以下是大模型微调的主要方法和步骤：数据准备选择数据集：根据目标任务选择相关性高的数据集，例如，如果目标是提高文本分类的准确性，那么应选择包含大量分类：仅更新模型中的部分参数，显著降低训练时间和成本.微调后的评估和部署模型评估：在训练过程中，使用验证集对模型进行定期评估，并根据评估结果调整超参数或微调策略。测试模型性能：在微调完成后，使用测试集对

模型进行训练。这种方法利用了大规模数据的特点，学习了模型中诸如词汇表达、句法结构和上下文信息等普遍规律。同时，预训练还可以为后续的微调任务提供有用的初始化参数，使得模型的表现更加出色。预训练通常有两种大模型预训练+微调是一种先利用大量无监督数据进行预训练，然后再根据有标注的数据进行微调的机器学习方法。目的是提高模型在训练数据上的表现，从而在复杂任务中获得更好的性能。预训练是指在大量无标注数据上对数据来调整模型的参数。该方法通常采用反向传播算法，使得模型能够根据有标注数据的训练样本进行反向优化微调的目的是让模型更好地适应目标任务，例如文本分类、情感分析和语音识别等。大模型预训练+微调的主要优点在于能够节省大量人力和时间成本。相较于传统的深度学习方法需要大量的标注数据和训练时间，使用大模型预训练+微调方法可以大大提高模型的训练效率和准确性，并使得模型能够在更广泛的应领域中发挥作用。在自然语言处理领域中，大模型预训练+微调已经被用于很多任务，例如语言模型、机器翻译、问答系统和文本分类等。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大

，设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈，引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景，如对话生成、代码生成、文本摘要等，使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练：使用构建大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等，各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法：预训练数据收集与预处理好的指令集对预训练模型进行微调，通过有监督学习的方式，让模型学习到针对特定任务的最优参数。在微调过程中，通常会使用较小规模的高质量标注数据，以降低训练成本并提高模型在特定任务上的性能。强化学习人类反馈强化学习（RLHF）：让人类对模型生成的结果进行评价和打分，基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分，然后在强化学习过程中，利用奖励模型的输出作为奖励信号，引导大模型生成更符合：当模型规模过大，单个设备无法容纳整个模型时，将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算，设备之间需要进行通信以传递中间结果，从而实现对大规模模型的训练。混合并行：结合数据并行和模型并行的方法

数据更具针对性和专业性，用于让模型学习特定任务的模式和规则。微调训练：将准备好的数据集输入到基础模型中，通过调整模型的参数，使模型能够更好地适应特定任务，具备遵循指令的能力。奖励模型训练阶段模型准备：采用有监督微调训练好的模型，训练奖励模型时，冻结该模型的参数。数据集准备训练任务：构建一个文本质量对比模型，通过二分类模型等对输入的两个结果之间的优劣进行判断，其本质是一个排序学习任务。强化学习阶段大模型训练是一个复杂且系统性的工程，以语言大模型为例，通常包括以下关键步骤2：预训练阶段模型准备：确定模型架构，随机初始化模型的参数。数据收集：采集海量数据，构建具有多样性的内容。数据预处理：对原始数据进行清洗，去除噪声、重复和错误数据；将文本数据转化为整数序列。有监督微调阶段模型准备：使用预训练阶段得到的基础模型。数据集准备：收集少量高质量的包含用户输入提示词和对应理想输出结果的数据集合，这些模型与环境交互：将大模型作为智能体，使其与环境进行交互。环境会根据智能体的输出给出相应的反馈，即奖励信号。策略优化：根据奖励信号，利用强化学习算法如PPO等，调整模型的参数，使得模型在后续的交互中能够

大模型的微调是一个关键步骤，用于将预训练模型适应于特定任务或领域。这一过程通常涉及以下步骤：准备阶段选择合适的预训练模型：需综合考量模型的架构、参数量以及与目标任务的适配性等因素。准备训练数据集数据增强技术增加数据的多样性，提升模型的鲁棒性。常见的微调技术全参数微调和高效参数微调：全参数微调是使用预训练模型作为初始化权重，在特定数据集上继续训练，更新全部参数。高效参数微调则期望用更少的资源完成模型参数更新，包括只更新一部分参数或通过对参数进行结构化约束，如稀疏化或低秩近似来降低微调的参数数量。提示微调、指令微调、有监督微调：指令微调是通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练大语言加速训练过程。微调实施阶段数据集划分：通常将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于在训练过程中调整模型的参数和评估模型的性能，测试集则用于最终评估模型的泛化能力。设定微调目标与参数调整：明确微调的具体目标，如提高模型在某一特定任务上的准确率、召回率等。同时，确定要调整的参数，包括学习率、优化器、正则化参数等。执行微调：在训练循环中依次进行前向传播、计算损失

大模型微调是基于预训练的基础模型进行的针对性优化过程。通过针对特定任务的数据进行少量参数的训练，可以显著提升模型在该领域的性能。算法概览微调通常涉及使用不同的技术来更新基础模型的部分参数，这些方法允许在保持大部分预训练权重不变的同时改进特定任务的性能。数据集选择与准备选择合适的数据集是微调过程的关键。这可能包括领域相关的文本数据或专门构建的任务特定样本。数据需要经过清洗、标注，并根据所选框架的要求进行格式化。训练数据预处理预处理步骤包括对原始文本进行分词、标记化和编码为适合于大模型输入的形式。这可能涉及到去除无关信息、标准化文本以及生成合适的prompt结构。模型训练与优化利用低代码框架，开发者可以轻松地选择合适的微调策略并配置训练流程。这可能涉及全量微调或参数高效方法，并结合各种优化技术以提高效率和性能。模型评估与调整通过标准指标对微调后的模型进行评估，并根据表现调整超参数或采用不同的策略。持续监控损失函数并应用早停规则以防止过拟合。

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域的过程。微调的核心目的是赋予大模型更加定制化的功能，使其能够更好地适应特定领域的需求和特征。下是大模型微调的一般步骤和方法：准备工作选择合适的预训练模型：需综合考虑模型的大小、架构以及与目标任务的适配性。准备训练数据集：对数据进行收集、标注、预处理等操作，确保数据的质量和多样性。数据应与目标任务相关，并进行清洗以去除噪声和重复数据。微调过程数据集分割与标记：通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估与调整：根据验证集的表现，对模型结构、优化参数、增加数据增强等方法进行调整和优化，以提升模型性能。常见的微调技术全参数微调和高效参数微调：全参数微调是使用预训练模型作为初始化权重，在特定数据集上继续在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练大语言模型的过程，有助于弥合模型的下一个词预测目标与遵循人类指令目标之间的差距，可视为有监督微调的一种特殊形式。

大模型微调方法是针对预训练的大模型进行进一步训练以适应特定任务或领域的一种技术。常见的大模型微调方法包括：全连接层微调：在预训练模型的基础上添加一个或多个全连接层，然后使用目标任务的数据集对整个网络进行微调。迁移学习：利用预训练模型的特征提取能力，将其作为固定特征提取器，仅对分类器部分进行训练。适应性学习率：在微调过程中使用自适应学习率策略。分层微调：根据任务需求和计算资源限制，选择性地微调模型的部分层。领域适应：调整模型参数以更好地适用于新领域，当目标领域的数据分布与预训练数据不同。多任务学习：同时解决多个相关任务以提高泛化能力。持续学习：使模型能够在不忘记先前学到的知识的情况下继续学习新知识。知识蒸馏：将大型预训练模型的知识“蒸馏”到较小的模型中，减少计算成本同时保持性能。

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...