微调LLM用于文本摘要

我想为特定领域的文本摘要任务微调一个LLM（例如Lllama 3.1）。因此，我有大约1000个示例。我发现了一个如何使用unsloth进行微调的教程：https://huggingface.co/blog/mlabonne/sft-llama3。

.) 1000个训练示例是否足以进行微调？

.) 我是否可以使用现有的指导模型并进一步微调它，代码是否相同？

本次讨论主要聚焦于如何微调大型语言模型（LLM）以进行领域特定的文本摘要任务。参与者提出了多种观点，包括微调现有模型与从基础模型开始的优劣、训练样本数量的充足性、以及混合其他指令数据集以增强模型泛化能力的重要性。此外，还有关于使用外部教程资源的分享和提醒服务的讨论。

👍 可以微调现有的 instruct 模型，但可能会失去一些原有的 instruct 能力。
- 支持理由：从现有模型开始可以节省训练时间。
- 反对声音：可能会导致模型失去原有的指令执行能力。
🔥 从基础模型开始，以获得仅知道如何进行摘要的模型。
- 正方观点：基础模型更专注于摘要任务，不会受到其他任务的干扰。
- 反方观点：训练时间可能更长，需要更多资源。
💡 1000 个训练样本虽然较少，但训练时间不会太长，可以尝试。
- 解释：样本数量虽少，但足以进行初步测试和迭代。
💡 混合其他指令数据集以增加多样性和泛化能力。
- 解释：多样化的数据集有助于模型更好地适应不同场景。
💡 可以先在基础模型上微调，然后与 instruct 模型合并。
- 解释：这种结合方式可能产生更优化的模型性能。

讨论总体上呈现出探索和实验的积极氛围，参与者对微调模型和数据集选择表现出浓厚的兴趣。主要的分歧点在于微调策略的选择，即从现有模型开始还是从基础模型开始。