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我已经看了几个YouTube视频，问了Claude和GPT，但我仍然不明白如何微调LLM。

背景：有一个名为Shadcn UI的UI组件库，大多数模型都不知道它是什么或如何使用它。我想看看是否可以训练一个LLM（不限于哪个模型），看看它是否能很好地掌握这个库。这可能吗？

我已经准备好了一个数据集，以json文件的输入-输出格式准备微调模型。我不知道接下来该怎么做。

硬件规格：

  • CPU: AMD64 Family 23 Model 96 Stepping 1, AuthenticAMD
  • CPU核心数: 8
  • CPU线程数: 8
  • 内存: 15GB
  • GPU: 未检测到
  • 磁盘空间: 476GB

我不确定我的电脑是否足够强大来完成这个任务。如果不行，我也愿意在云端进行微调。

讨论总结

本次讨论主要集中在如何在个人数据上微调大型语言模型（LLM），特别是针对一个名为Shadcn UI的UI组件库。讨论者们分享了关于如何创建数据集、选择合适的微调方法（如RAG、PEFT方法）、硬件需求以及是否需要使用云服务的建议。讨论中还涉及了使用现有工具（如Hugging Face、Langchain、OpenAI、Llama Factory、Unsloth等）进行微调的具体操作步骤。总体上，讨论氛围积极，提供了丰富的技术资源和实用建议。

主要观点

  1. 👍 需要为微调任务设置训练数据集

    • 支持理由：数据集是微调的基础，包括特定组件的输入提示和使用Shadcn组件的输出代码。
    • 反对声音：由于没有现成的数据集，需要自己创建，这可能是一个耗时的过程。

  2. 🔥 使用RAG/few-shot方法可能比微调更有效

    • 正方观点：RAG方法可以在不需要大量数据的情况下提供良好的效果，特别是在特定库的使用非常独特时。
    • 反方观点：微调可以更深入地定制模型，适用于需要高度定制化的场景。

  3. 💡 推荐使用PEFT方法（如LoRA和QLoRA）

    • 解释：PEFT方法不需要大量数据集和GPU资源，适合硬件资源有限的用户。

  4. 🚀 硬件配置不足以进行微调时，建议使用云服务

    • 解释：Google Colab、Unsloth等云服务提供了必要的计算资源，适合个人用户进行微调。

  5. 🌐 资源推荐和教程需求

    • 解释：讨论中多次提到需要更多的资源和教程来指导如何进行微调，特别是对于初学者。

金句与有趣评论

  1. “😂 Fine-tuning is not complicated at all if you have the dataset.”

    • 亮点：强调了数据集在微调过程中的重要性。

  2. “🤔 Fine tuning is inferior here to using RAG/few-shot unless your specific library is extremely unique in how it’s used.”

    • 亮点：提出了RAG方法在特定情况下的优势。

  3. “👀 I would recommend to use PEFT Methods like LoRA and QLoRA.”

    • 亮点：推荐了PEFT方法，适合硬件资源有限的用户。

  4. “😅 Your PC isn’t powerful enough to do finetuning, no.”

    • 亮点：直接指出了硬件配置的不足。

  5. “🌟 Here are some Unsloth Notebooks that you can directly run.”

    • 亮点：提供了具体的操作资源，方便用户直接上手。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，大多数用户提供了实用的建议和资源链接，帮助原帖作者解决问题。主要分歧点在于是否需要进行微调，以及在硬件资源有限的情况下如何选择合适的微调方法。部分用户对硬件配置的不足表示担忧，但总体上讨论氛围友好，提供了丰富的技术支持和资源推荐。

趋势与预测

  • 新兴话题：使用RAG方法作为微调的前置步骤或替代方案，以及在硬件资源有限的情况下如何进行有效的微调。
  • 潜在影响：随着更多用户尝试在个人数据上微调LLM，可能会出现更多关于数据集创建、微调方法和硬件需求的讨论，推动相关工具和资源的发展。

详细内容：

标题：如何在自己的数据上微调大型语言模型？

在 Reddit 上，一篇题为“如何在自己的数据上微调大型语言模型？”的帖子引起了广泛关注。该帖子的作者表示已经准备好以 json 文件格式的数据集来微调模型，但不知道接下来该怎么做。这篇帖子获得了众多的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，为微调任务设置训练数据集，需要为特定组件提供输入提示和使用 shadcn 组件的输出代码。还有用户认为，在拥有数据集的情况下，微调并不复杂，但也有人提到使用 RAG/few-shot 可能比微调更好，除非特定库的使用方式极为独特。

有用户建议使用 PEFT 方法如 LoRA 和 QLoRA，称不需要庞大的数据集和大量 GPU 算力，还可以从 Google Colab 和 Unsloth 开始。有人提到自己使用 Google 的 AI studio 微调模型进行实验，也有人推荐了 Llama Factory 等工具。

关于硬件配置，很多人认为作者的 PC 算力不足，无法完成微调，建议使用 Unsloth + Google Colab 微调较小的模型，或者考虑使用云服务。有用户表示至少需要 10 万左右的自己的数据示例，但也有人认为在任务不太难的情况下 1000 个示例也可以。

有用户分享了自己的微调经历，如使用 Kubuntu 24.04 和 2 块 RTX3090 显卡进行本地微调，但对结果并不满意。还有人提供了各种相关的教程和链接。

在这场讨论中，大家对于微调所需的硬件条件、数据集规模、使用的工具和方法等存在不同的看法和经验分享。但也达成了一定的共识，比如认识到微调并非一件简单的事情，需要综合考虑多方面的因素。

总之，关于如何在自己的数据上微调大型语言模型这一话题，Reddit 上的讨论丰富而深入，为有此需求的人们提供了多样的思路和参考。