隨著大語言模型（LLM）的快速發展，如何在提升效能的同時降低成本成為關鍵挑戰。本文探討引數高效微調（PEFT）技術，包含 Adapter 和 LoRA 等方法，如何有效減少微調所需引數量，並以 Google Cloud 上的 SFT 微調例項說明實際操作流程。此外，文章也探討提示工程與取樣技術的重要性，如何透過設計提示詞和調整取樣策略，引導 LLM 生成更符合預期的輸出。同時，文章也涵蓋了各種效能最佳化方法，例如量化、知識蒸餾、Flash Attention 和字首快取等技術，如何在兼顧效能的同時降低運算成本和延遲。最後，文章以聊天機器人、內容生成等應用場景為例，展示 LLM 的廣泛應用和未來發展潛力。
要提升大語言模型（LLM）的效能並降低成本，需要在微調技術、提示工程和取樣技術之間取得平衡。本文將探討引數高效微調（PEFT）技術、提示工程和取樣技術的應用，幫助您在實際操作中找到效能與成本的最佳平衡點。
引數高效微調（PEFT）：輕量化微調的利器
相較於傳統的全量微調，PEFT技術以更少的引數調整來實作LLM效能的顯著提升。其核心概念是透過附加少量引數來「擾動」預訓練的LLM權重，引導模型適應新任務，從而大幅降低訓練成本。
Adapter：模組化微調
Adapter技術在預訓練模型中插入小型模組（Adapter），僅訓練Adapter的引數，相較於傳統的監督式微調（SFT），所需訓練的引數數量大幅減少。
此圖展示了Adapter技術如何將預訓練模型與Adapter模組結合，生成微調後的模型。Adapter技術的核心優勢在於其模組化設計，使得微調過程更加靈活和高效。
Adapter技術透過在預訓練模型中新增小型Adapter模組，實作了對模型的微調。這種方法的優勢在於僅需訓練少量的Adapter引數，就能達到與全量微調相媲美的效能，同時大幅降低了訓練成本和資源消耗。
低秩調整（LoRA）：矩陣分解的巧妙應用
LoRA使用兩個小型矩陣來近似原始權重矩陣的更新，而非微調整個LLM。這種技術凍結原始權重，僅訓練更新矩陣，從而顯著降低資源需求，並將額外推論延遲降至最低。LoRA的改進版本QLoRA使用量化權重，進一步提升效率。LoRA模組的優勢在於其可插拔性，允許針對不同任務訓練專門的LoRA模組，並輕鬆替換。
上圖展示了LoRA技術如何透過更新矩陣來調整原始權重，從而實作模型的微調。LoRA技術的核心優勢在於其高效性和可插拔性，使得模型能夠快速適應不同的任務需求。 LoRA技術利用矩陣分解的思想，透過兩個小型矩陣來近似原始權重矩陣的更新，從而避免了對整個LLM進行微調。這種方法的優勢在於能夠顯著降低資源需求和推論延遲，同時保持模型的效能。
軟提示（Soft Prompting）：可學習的向量提示
軟提示使用可學習的向量（軟提示）取代人工設計的文字提示，用於調整凍結的LLM。這些向量在訓練資料上進行最佳化，通常只有幾個token，因此引數效率高，並且支援混合任務推論。
上圖展示了軟提示技術如何利用可學習的向量來引導凍結的LLM生成輸出。軟提示技術的核心優勢在於其高效性和靈活性，能夠支援多種任務需求。
軟提示技術透過使用可學習的向量來取代傳統的文字提示，實作了對凍結LLM的調整。這種方法的優勢在於能夠以較少的引數實作高效的微調，並且支援混合任務推論，提升了模型的通用性和靈活性。
Google Cloud上的SFT微調例項
以下程式碼片段展示瞭如何在Google Cloud上進行SFT微調：
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel
from vertexai.preview.tuning import sft
# 初始化Vertex AI
PROJECT_ID = '<project_id>'
REGION = '<region>'
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)
# 定義訓練資料集和基礎模型
TRAINING_DATASET = 'gs://cloud-samples-data/vertex-ai/model-evaluation/peft_train_sample.jsonl'
BASE_MODEL = 'gemini-1.5-pro-002'
TUNED_MODEL_DISPLAY_NAME = 'gemini-fine-tuning-v1'
# 啟動微調作業
sft_tuning_job = sft.train(
source_model=BASE_MODEL,
train_dataset=TRAINING_DATASET,
tuned_model_display_name=TUNED_MODEL_DISPLAY_NAME,
)
# 取得微調作業資訊和模型端點名稱
sft_tuning_job.to_dict()
tuned_model_endpoint_name = sft_tuning_job.tuned_model_endpoint_name
# 使用微調後的模型生成內容
tuned_genai_model = GenerativeModel(tuned_model_endpoint_name)
print(tuned_genai_model.generate_content(contents='What is a LLM?'))
內容解密：
這段程式碼示範了使用Vertex AI在Google Cloud上對Gemini模型進行SFT微調的流程。首先，它初始化了Vertex AI並設定了專案和區域。接著，定義了訓練資料集、基礎模型和微調後模型的名稱。然後，使用sft.train()函式啟動了微調作業，並傳入相關引數。最後，取得了微調作業資訊、模型端點名稱，並使用微調後的模型生成了內容。
提示工程與取樣技術：引導LLM輸出
提示工程和取樣技術對於LLM的效能至關重要。提示工程旨在設計和最佳化輸入文字（提示），引導LLM產生所需的輸出。取樣技術則決定模型選擇輸出token的方式，影響輸出結果的正確性、創造性和多樣性。
提示工程：引導LLM的關鍵
提示工程的目標是引導LLM產生符合預期的輸出。常見的技巧包括提供清晰的指示、範例、關鍵字、格式化、背景資訊等。
- 少樣本提示（Few-shot prompting）：提供任務描述和少量精心挑選的範例，引導LLM的回應。
- 零樣本提示（Zero-shot prompting）：直接提供包含指示的提示，LLM依靠自身知識輸出回應。
- 思維鏈提示（Chain-of-thought prompting）：透過示範逐步推理的過程，提升LLM在複雜推理任務上的效能。
取樣技術與引數：控制LLM輸出
- 貪婪搜尋（Greedy search）：選擇每個步驟中機率最高的token，輸出可預測但可能重複。
- 隨機取樣（Random sampling）：根據機率分佈選擇token，輸出更多樣化但可能不準確。
解碼策略與效能最佳化：LLM的速度與精確度平衡
大語言模型（LLM）的效能最佳化一直是研究熱點。模型規模的不斷擴充套件提升了品質和準確性，但也增加了運算資源的需求。如何在成本、延遲和效能之間取得平衡，是開發者持續探索的課題。本文將探討LLM推論加速的各種方法，並分析其優缺點以及在不同應用場景下的適用性。
解碼策略的精妙之處
解碼策略決定了LLM如何從機率分佈中選擇下一個詞彙，直接影響生成文字的品質和多樣性。常見的解碼策略包括溫度取樣（Temperature Sampling）、Top-K取樣、Top-P取樣（Nucleus Sampling）和Best-of-N取樣等。
- 溫度取樣（Temperature Sampling）： 溫度引數調整機率分佈。高溫鼓勵多樣性，低溫則偏向高機率詞彙，適合生成更保守的文字。
上圖展示了溫度與生成文字多樣性之間的關係。高溫鼓勵模型探索更多可能性，而低溫則使其更傾向於選擇常見詞彙。這種特性使得溫度取樣成為控制生成文字風格的重要工具。
- Top-K取樣： 從機率最高的K個詞彙中隨機取樣。K值控制隨機程度，K值越小，生成文字越可預測。
- Top-P取樣（Nucleus Sampling）： 從累積機率達到P的動態詞彙子集中取樣。此方法允許模型根據置信度調整候選詞彙數量，不確定時鼓勵多樣性，確定時則聚焦於高機率詞彙。
- Best-of-N取樣： 生成N個獨立回應，並根據預定指標選擇最佳回應。此策略適用於短文字或邏輯推理至關重要的場景。
結合提示工程、取樣技術和正確的超引數校準，可以有效控制LLM的回應，使其更符合特定需求。
加速推論：速度與成本的博弈
LLM的主要資源消耗在於記憶體和計算。提升推論效率的技術主要集中在這兩方面。常見的方法包括量化（Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）和推測解碼（Speculative Decoding）等。
量化（Quantization）
量化降低了模型權重和啟用值的數值精確度，例如從32位浮點數降至8位或4位整數。量化可以減少記憶體佔用、降低通訊開銷，並在特定硬體上實作更快的矩陣運算。
上圖展示了量化過程，將高精確度浮點數轉換為低精確度整數，從而降低運算成本和記憶體需求。量化對模型品質的影響取決於具體應用和模型，但在許多情況下，與效能提升相比，品質下降是可以接受的。
在實際應用中，選擇合適的解碼策略和效能最佳化方法至關重要。需要根據具體任務需求、資源限制和可接受的精確度損失來權衡利弊。例如，對於高延遲敏感的應用，可以優先考慮近似輸出方法，如量化，以提升推論速度。而對於離線任務，則可以更注重模型品質，選擇更精確但計算成本更高的策略。
持續關注LLM推論加速技術的發展，並根據實際需求靈活調整策略，才能在快速變化的技術環境中保持競爭力。
蒸餾技術：以小搏大
使用較小的模型執行任務是提升推論效率的有效方法，但小型模型的效能通常不如大型模型。蒸餾技術旨在利用大型模型（教師）提升小型模型（學生）的效能。大型模型即使與小型模型使用相同資料訓練，其效能也往往更佳，這主要歸功於其更大的引數容量和訓練動態。
知識蒸餾（Knowledge Distillation）
知識蒸餾是一種有效的蒸餾技術，透過讓小型模型學習大型模型的輸出分佈來提升其效能。這種方法可以有效地將大型模型的知識轉移給小型模型，從而提升小型模型的效能。
上圖展示了知識蒸餾的過程，大型教師模型將其知識傳遞給小型學生模型。這種方法的優勢在於能夠顯著提升小型模型的效能，使其在保持較低運算成本的同時，具備與大型模型相媲美的效能。
深度解析大語言模型的文字生成能力與應用
大語言模型（LLM）徹底改變了我們與文字互動的方式，其核心能力在於理解和生成自然語言。以下將探討LLM在文字生成方面的關鍵技術和應用場景，並分享對其未來發展的獨到見解。
文字摘要：從資訊洪流中提取精華
LLM的文字摘要能力，能從大量文字中提取核心資訊，這對資訊過載的現代社會至關重要。例如，新聞聚合器可利用LLM生成更全面的摘要，不僅涵蓋主要事件，還包括文章的情緒和基調，讓讀者快速掌握資訊精髓。同樣，研究人員可以利用LLM生成論文摘要，快速瞭解研究的核心發現和意義。在Google Chat等平台中，LLM可以生成對話主題摘要，幫助使用者判斷回覆的優先順序。
上圖展示了LLM生成文字摘要的基本流程。原始文字輸入LLM後，模型會分析文字結構和語義，提取關鍵資訊，最終生成精簡的摘要。此過程涉及自然語言處理（NLP）技術，能有效壓縮資訊量並保留核心內容。
問答系統：精準理解與上下文推理
傳統問答系統依賴關鍵字比對，常常忽略使用者查詢的上下文。LLM則能深入理解上下文，推斷使用者意圖，並提供更精準的答案。例如，虛擬助理可以根據使用者位置、時間和近期天氣趨勢，提供更詳細的天氣預報。客服機器人可以根據使用者的購買歷史、過往查詢和潛在問題，提供個人化協助。學術平台可以利用LLM理解學術問題的深度和背景，為不同程度的學習者提供適切的答案。
為了提高答案的品質和準確性，可以結合先進的搜尋系統（例如根據檢索增強生成（RAG）架構的系統），並在生成回應後進行事後驗證。清晰的指示、角色定義以及先進的提示工程方法（例如思維鏈和搜尋/RAG架構），加上較低的溫度值等引數調整，都能顯著提升問答系統的效能。
# 使用Vertex AI SDK進行單模態文字生成
import vertexai
from vertexai.language_models import TextGenerationModel
from vertexai.preview.generative_models import GenerationConfig,GenerativeModel
# 設定您的專案ID
PROJECT_ID = '<您的專案ID>'
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location='us-central1')
# 設定您的提示
PROMPT= '什麼是LLM？'
# 使用Gemini模型
model = GenerativeModel('gemini-1.5-pro-002')
# 呼叫Gemini API
response = model.generate_content(PROMPT)
# 顯示回應
print(response.text)
內容解密：
以上程式碼片段展示瞭如何使用Vertex AI SDK呼叫Gemini模型進行單模態文字生成。首先，需要初始化Vertex AI並設定專案ID。然後，選擇要使用的Gemini模型，並提供文字提示。最後，呼叫generate_content方法即可生成回應。此程式碼範例適用於簡單的文字生成任務，更複雜的應用需要參考相關檔案和白皮書。
蒸餾技術：提升模型效能的新途徑
資料蒸餾或模型壓縮是一種有效的蒸餾方法。我們可以使用在既有資料上訓練的大型模型生成更多合成資料，用於訓練小型學生模型。增加資料量有助於提升學生模型的效能。然而，合成資料的品質至關重要，低品質的合成資料可能反而降低效能。
其他蒸餾技術則試圖在更細粒度的層面上讓學生模型更接近教師模型。例如，知識蒸餾旨在調整學生模型的輸出標記分佈，使其與教師模型一致，這比資料蒸餾更有效率。策略蒸餾則在強化學習的設定中利用教師模型對學生模型生成序列的回饋。
Flash Attention與字首快取：最佳化推論效能
Flash Attention透過使注意力演算法感知IO來最佳化注意力計算，特別是盡量減少在TPU和GPU中慢速HBM（高頻寬記憶體）與快速記憶體層（SRAM/VMEM）之間移動的資料量。計算注意力時，運算順序會改變，多個層會融合，以便盡可能有效地利用快速記憶體層。
字首快取是指在後續推論請求之間快取KV快取本身的過程，以減少預填充操作的延遲和成本。自注意力機制的運作方式使得重複使用KV快取成為可能，因為標記只會注意序列中位於其之前的標記。如果將新輸入附加到模型之前看到的輸入，則我們可以避免重新計算舊輸入的預填充。
上圖展示了在多輪場景中字首快取的運作方式。在字首快取友好的情境下，例如多輪對話或大型檔案上傳，字首快取可以顯著降低延遲和成本。此技術充分利用了自注意力機制的特性，避免了重複計算，從而提升了推論效率。
推測解碼：平行加速的新策略
推測解碼旨在透過找到一種方法來利用備用計算能力來加快每個解碼步驟，從而克服解碼中的序列化限制。主要思想是使用一個更小的輔助模型（通常稱為草稿器）在主模型之前執行並預測更多標記（例如提前4個標記）。然後，我們使用主模型平行驗證草稿器對每個4步（即第一個標記、前兩個標記、前3個標記以及最後所有4個標記）的假設，然後選擇接受的假設標記數量最多的。
聊天機器人：自然流暢的互動體驗
大語言模型（LLM）賦予聊天機器人更自然、更像人類的互動能力。它們可以分析情緒、理解上下文，甚至展現幽默感，使數位對話更真實。例如，零售平台上的聊天機器人不僅可以回答產品相關問題，還可以根據當前趨勢提供時尚建議。在媒體平台上，LLM驅動的聊天機器人可以與使用者動態互動，對直播事件做出反應，並以更智慧的方式管理聊天室。
內容生成：跨越機器與人類的界限
LLM的文字生成能力超越了以往的技術，能夠生成更具上下文相關性和細節豐富的人性化文字。早期的模型在生成長篇文字時常常會失去上下文或連貫性。LLM憑藉其廣泛的知識和細緻的理解，可以創作各種風格、語氣和複雜度的文字，有效地彌合機器生成內容與人類創作之間的差距。
例如，行銷人員可以利用LLM生成更有創意、更具針對性的廣告文案。編劇可以輸入主題或情節，讓LLM提供對白或場景描述建議，提升創作效率。
上圖簡述了LLM生成創意內容的過程。使用者提供輸入後，LLM會根據其理解和知識生成相應的創意內容。文字生成的品質受到取樣方法和溫度等引數的影響，需要根據實際應用場景進行調整。
自然語言推理：深入理解語義和邏輯
自然語言推理（NLI）旨在判斷給定的文字假設是否可以從文字前提中邏輯推斷出來。傳統模型難以處理細微的關係或需要深入理解上下文的推理。LLM憑藉其對語義和上下文的精準掌握，在NLI任務中表現出色，其準確度已接近人類水準。
例如，企業可以利用LLM從產品評論中推斷顧客情緒，不僅僅是簡單的正面或負面標籤，還可以提取更細膩的情緒，如“滿意”、“失望”或“興奮”。律師事務所可以利用LLM推斷契約中的含義和意圖，確保沒有矛盾或潛在問題條款。醫生可以利用LLM分析患者描述和病史，推斷潛在的診斷或健康風險，及早介入治療。
文字分類別：精準歸類別與細微區分
文字分類別將文字歸類別到預定義的組別中。傳統演算法雖然高效，但常常難以處理模糊或重疊的類別。LLM憑藉其對上下文的深入理解，可以更精確地分類別文字，即使面對細微的差異也能準確判斷。
例如，電子郵件服務可以利用LLM將郵件分類別為垃圾郵件或合法郵件，而不僅僅依賴關鍵字檢測，從而減少誤判。新聞平台可以利用LLM將文章分類別到“科技”、“政治”或“體育”等主題，即使文章的界限模糊也能準確歸類別。企業可以利用LLM分析客戶回饋，將其分類別到“產品設計”、“客戶服務”或“定價”等領域，以便更有針對性地回應。
文字分析：從海量資料中挖掘洞見
LLM擅長深度文字分析，可以從大量文字資料中提取模式、理解主題和挖掘洞見。傳統工具只能觸及表面，而LLM則能深入挖掘，提供豐富與可操作的洞察。
例如，企業可以利用LLM分析社群媒體上的消費者對話，提取趨勢、偏好和新興需求。學者可以利用LLM理解文學作品中的主題、動機和人物發展，為經典作品提供新的詮釋。市場研究人員可以利用LLM分析消費者行為，預測市場趨勢。
多模態大語言模型的應用與發展
在人工智慧領域，能夠處理和生成文字、影像、音訊和視訊的多模態大語言模型（LLM）開闢了新的前沿，為各個產業提供了令人興奮和創新的應用。以下是一些例子：
創造性內容生成
- 故事創作： AI系統可以觀看影像或視訊，並編織出引人入勝的故事，將視覺細節與其知識函式庫整合。
- 廣告和行銷： 根據產品照片或視訊，生成具有針對性和情感共鳴的廣告。
教育和輔助功能
- 個人化學習： 透過將文字與互動式視覺和音訊元素相結合，根據個人學習風格定製教材。
- 輔助技術： 多模態LLM可以為視障或聽障人士提供描述影像、視訊和音訊的工具。
商業和工業
- 檔案理解和摘要： 自動從複雜檔案中提取關鍵資訊，結合文字和視覺效果，例如發票和契約。
- 客戶服務： 多模態聊天機器人可以理解和回應結合文字和影像的客戶查詢，提供更豐富、更個人化的體驗。
科學和研究
- 醫療診斷： 同時分析醫學掃描和報告，識別潛在問題並為醫生提供見解。
- 生物資訊學和藥物發現： 整合來自不同資料源（如醫學影像、蛋白質結構和研究論文）的知識，以加速研究。
大語言模型的發展與應用：從Transformer到多模態
這篇文章探討了大語言模型（LLM）的基礎、發展和應用。從Transformer架構到多模態模型，我們深入研究了這些技術如何改變我們與文字互動的方式。
Transformer 架構：LLM 的根本
現代LLM都建立在Transformer架構之上。Transformer模型的核心是注意力機制，它允許模型在處理文字時關注不同部分的輸入，從而更好地理解上下文和語義。
模型架構的演變
從早期的序列到序列模型到現在的BERT、GPT等，LLM的架構不斷演變。這些發展不僅增加了模型的引數數量，也改進了模型處理和生成文字的能力。
微調策略
微調是LLM訓練的關鍵步驟，它可以根據特定任務調整模型。常用的微調策略包括指令微調、安全微調和監督式微調。
推理效率
高效的推理對於LLM的實際應用至關重要。許多方法可以降低服務成本和延遲，同時最大限度地減少對模型效能的影響。
應用場景
LLM的應用非常廣泛，包括摘要、翻譯、問答、聊天、程式碼生成等等。透過調整提示和取樣技術，可以進一步提高LLM在特定任務上的效能。
多模態應用
多模態LLM能夠處理和生成多種型別的資料，例如文字、影像、音訊和視訊。這些模型在創意內容生成、教育、商業和科學研究等領域具有廣泛的應用前景。
上面的此圖示展示了 LLM 的發展脈絡，從 Transformer 架構開始，經過模型架構的演變、微調策略的改進、推理效率的提升，最終發展到多模態應用。
LLM
隨著技術的進步，LLM 的能力將不斷提升，應用場景也將更加廣泛。未來，我們可以期待 LLM 在更多領域發揮作用，例如更精準的醫療診斷、更人工智慧的客戶服務、更具創造性的內容生成等等。
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 解鎖LLM潛力：微調效能與成本的平衡之道
package "LLM 微調最佳化" {
package "PEFT 技術" {
component [Adapter 模組] as adapter
component [LoRA 低秩適應] as lora
component [參數高效微調] as peft
}
package "效能最佳化" {
component [量化技術] as quant
component [知識蒸餾] as distill
component [Flash Attention] as flash
}
package "生成控制" {
component [提示工程] as prompt
component [取樣策略] as sampling
component [字首快取] as cache
}
}
adapter --> lora : 輕量微調
quant --> distill : 成本降低
prompt --> sampling : 輸出品質
note bottom of lora
少量參數調整
大幅效能提升
end note
collect --> clean : 原始資料
clean --> feature : 乾淨資料
feature --> select : 特徵向量
select --> tune : 基礎模型
tune --> cv : 最佳參數
cv --> eval : 訓練模型
eval --> deploy : 驗證模型
deploy --> monitor : 生產模型
note right of feature
特徵工程包含：
- 特徵選擇
- 特徵轉換
- 降維處理
end note
note right of eval
評估指標：
- 準確率/召回率
- F1 Score
- AUC-ROC
end note
@enduml
此餅圖展示了 LLM 在未來不同應用領域的佔比預測，其中內容生成佔比最高，其次是客戶服務和醫療診斷。這反映了 LLM 在創造性工作和人機互動方面的巨大潛力。
在探索基礎大語言模型和文字生成的旅程中，我們深入研究了模型的規模化、微調策略、效能最佳化以及實際應用。大語言模型的發展不僅推動了自然語言處理技術的進步，也為各個行業帶來了前所未有的機遇與挑戰。隨著研究的持續推進，我們有理由相信，大語言模型將在未來繼續以其卓越的能力，為人類社會帶來更多的創新與變革。