微調和檢索增強生成 (RAG) 是兩種不同的 LLM 調整方式，可因應特定用途。選擇合適的方法取決於多項因素，例如任務類型、資料是否充足，以及您想達成的目標。

如果希望 LLM 做到以下幾點，建議考慮微調：

• 瞭解特定語言或專業術語：如果專案使用大量產業專用字詞，微調可協助模型學習並正確使用語言
• 提升特定工作的準確率：如果需要模型執行特定工作，例如分類顧客評論或生成產品說明，微調可大幅提升模型成效
• 符合特定風格或語氣：如果想讓模型生成符合特定品牌風格或寫作風格的文字，微調功能就能派上用場。
• 使用有限的資料：如果資料有限，微調模型會比從頭訓練更有效率，因為微調能運用預先訓練模型已具備的知識
• 降低成本和延遲時間：對於大量使用案例，微調較小的模型可能比為每個要求使用較大的一般用途模型，更具成本效益
• 處理極端案例：微調可提升模型處理極端案例和複雜提示詞的能力，這些情況單靠提示工程難以解決

微調是以經預訓練的 LLM 為基礎。這些預先訓練的模型已從龐大的資料集中學到大量一般語言知識。在微調過程中，模型會接觸到較小的工作專屬資料集，並調整內部參數 (可視為數百萬個微小的旋鈕，用來控制模型的知識)，以更符合新資料集中的範例。這個「重新訓練」的過程會溫和地更新模型的內部結構，使其成為新主題的專家。以下將微調程序拆解為幾個實用步驟：

開始微調前，請務必先準備好資料。資料的品質和結構會直接影響微調模型的成效。這個階段包括收集、清理、格式化資料，並將資料分割成適當的訓練、驗證和測試集。

• 收集資料：收集將用於微調模型的資料，這些資料應與您希望模型擅長的特定工作相關
• 清理及格式化：移除錯誤、不一致和無關的資訊來清理資料，並確保資料格式符合模型需求
• 分割資料：將資料分成三組：1.) 訓練 (用於訓練模型)，2.) 驗證 (用於監控模型成效並調整設定)，以及 3.) 測試 (用於評估微調後模型的最終成效)

微調時，您可以選擇要調整多少預先訓練模型。您選擇的方法取決於資料集大小、可用的運算資源和期望的準確率等因素。主要有兩種做法：完整微調和高效參數微調 (PEFT)。

完整微調

在完整微調中，模型的所有參數都會在訓練期間更新。如果特定任務的資料集很大，且與預先訓練資料有顯著差異，就適合採用這種做法。  

PEFT

高效參數微調提供更聰明有效率的微調方式。PEFT 方法會凍結原始 LLM，並新增可訓練的小型層，而非重新訓練整個模型 (這既緩慢又昂貴)。

這就像在 1,000 頁的教科書中，貼上幾張便利貼，寫上新的專業資訊，不必重寫整本書。這可以大幅加快程序並降低成本。熱門的 PEFT 方法包括 LoRA (低秩調整) 和 QLoRA (量化低秩調整)，可更有效率地微調 LLM。

資料準備就緒，也選定技術後，就可以開始訓練模型。模型會從您的資料中學習，並調整參數，以提升特定工作的成效。仔細監控及調整訓練設定，是獲得最佳成效的關鍵。

• 設定超參數：設定學習率、批量和訓練週期數等參數，這些設定有助於控制模型的學習方式
• 開始訓練：將訓練資料提供給模型，讓模型學習；使用驗證集監控模型成效
• 視需要調整：如果模型成效不佳，可以調整超參數或嘗試其他微調技術

最後階段是評估微調後模型的成效，並部署模型以供實際使用。這需要評估模型的準確率和效率，然後將其整合到應用程式或系統中。為確保模型長期維持最佳成效，可能需要持續監控並重新訓練。

• 評估成效：使用測試集評估微調後模型的最終成效，並查看與工作相關的指標，例如準確率、精確度和召回率
• 部署模型：如果對模型成效感到滿意，請將模型部署至應用程式或系統
• 監控成效：密切關注模型在實際環境中的成效，並視需要重新訓練，以維持準確率

根據目標和資源，微調模型的方式有很多種：

如要充分發揮微調的效益，請遵循下列最佳做法：

• 資料品質和數量：使用相關、多元且數量充足的優質資料集。微調時，資料品質至關重要。確保資料準確、一致，且沒有錯誤或偏誤。舉例來說，如果資料集中的標籤有雜訊，或格式不一致，就會嚴重影響模型學習成效。   
• 超參數調整：嘗試不同的超參數設定，找出最適合工作的設定。   
• 定期評估：在訓練期間定期評估模型成效，追蹤進度並進行必要的調整。   
• 避免過度配適：使用提早中止訓練和正則化等技術，防止模型過度配適訓練資料。   
• 消除偏誤：留意資料中可能存在的偏誤，並使用相關技術來減少微調後模型中的偏誤。

雖然微調有許多優點，但仍須留意以下幾個難題：

• 過度配適：模型過度學習訓練資料，無法妥善將新資料一般化。您可以使用正則化和資料擴增等技術，減少過度配適的情況。  
• 資料稀少：資料不足會限制微調的成效。建議使用資料擴增技術，或從其他相關工作進行遷移學習。  
• 災難性遺忘：如果模型專精的領域過於狹隘，可能會忘記一般知識。就像一位醫術精湛的醫生，成為專精某領域的外科醫師後，卻忘了基本的急救知識。您可以使用正則化和重播緩衝區等技術，減輕災難性遺忘的問題。  
• 運算資源：微調大型模型可能需要大量運算資源和記憶體。建議採用 PEFT、量化和分散式訓練等技術，降低運算資源需求。  
• 評估：評估微調後 LLM 的成效可能很複雜，需要謹慎選擇指標和基準。  
• 多工學習的挑戰：微調 LLM 以進行多工學習時，會遇到獨特的挑戰，例如任務干擾 (訓練期間不同目標相互衝突)，以及資料不平衡 (資料較多的任務可能占主導地位)。