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逻辑推理复杂推理能力评估之大模型微调（Datawhale AI 夏令营）

news 来源：原创 2024/10/12 23:33:50

在逻辑推理任务中，我们采用了LoRA（Low-Rank Adaptation）技术对大模型进行微调。LoRA是一种高效的模型微调方法，通过引入低秩矩阵调整模型权重，从而实现对大型预训练语言模型的适应性调整。LoRA的主要优势包括对不同下游任务的快速适应、降低训练资源消耗，以及简单的部署过程。

环境配置与数据准备

环境配置

首先，我们在PAI-DSW（ubuntu22.04-cuda12.1.0-py310-torch2.1.2-tf2.14.0-1.14.0）环境中进行实验。所需的数据、模型文件和代码文件都放置在Datawhale仓库中。

数据准备

数据准备包括从qwen2-72b模型在train数据集上获得的正确答案和分析结果，并形成ana.json数据文件。通过以下命令，我们克隆仓库并下载数据文件：

git clone https://www.modelscope.cn/datasets/Datawhale/DW2024_Complex_reasoning_ability_assessment_qwen2-7b-lora.git

LoRA微调

LoRA简介

LoRA技术通过增加低秩矩阵，调整模型权重，允许对大模型进行有效微调，保持原始模型性能的同时适应新的任务需求。LoRA模块可以针对不同的下游任务进行微调，结合自适应优化器减少计算资源的使用，并且可以与其他技术组合使用。

LoRA配置与训练

我们首先加载Qwen2-7B-Instruct模型和相关的tokenizer，然后使用LoRA对其进行微调。以下是配置和训练的关键代码：

from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_modelconfig = LoraConfig(task_type=TaskType.CAUSAL_LM, target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1
)
model = get_peft_model(model, config)

使用Trainer类，我们开始微调模型，预计需要约10分钟时间完成。

微调模型测试与结果分析

测试

完成微调后，我们使用vllm（Virtual Large Language Model）来加速模型推理。vllm提供高效的内存和计算资源管理，使得大模型的推理过程更加快速。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
from peft import PeftModelmodel_path = './qwen/Qwen2-7B-Instruct/'
lora_path = './output/Qwen2_instruct_lora_an/checkpoint-100'tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).eval()
model = PeftModel.from_pretrained(model, model_id=lora_path)

结果分析

通过多次推理，我们对模型的输出进行了多路投票，以提高预测的准确性。实验结果表明，经过LoRA微调后的模型在逻辑推理任务中表现出色。

结语

在本次的逻辑推理任务中，我们延续了前两篇文章中对复杂推理能力评估的探索，进一步深入探讨了大模型微调的应用。通过使用LoRA技术，我们成功地对Qwen2-7B-Instruct模型进行了高效的微调，显著提升了模型在逻辑推理任务中的表现。与前文讨论的传统方法和简单特征工程不同，LoRA微调展现了现代技术在处理复杂推理任务中的巨大潜力。

通过这三篇文章的内容，我们不仅了解了逻辑推理任务的基本评估方式和数据处理流程，还深入探讨了大模型微调和优化的具体操作。随着人工智能技术的不断进步，我们期待在未来的工作中进一步优化这些方法，提升模型的性能和应用效果，为复杂推理能力的评估和其他自然语言处理任务提供更有效的解决方案。希望大家在学习和实践中能够继续探索，发现更多创新的解决路径。

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