自2022年底OpenAI发布首个GPT模型以来，大型语言模型（LLM）已迅速成为多个行业的常规工具，其采用率迅速扩大。但是，要充分利用其能力，企业需要专注于调整和微调这些模型，以实现其特定目标并从中获得尽可能可靠的性能——方法如下。
调整和微调 LLM 的重要性
调整和微调 LLM 从整合特定领域的知识开始。忽视这一步骤可能会导致重大的利润问题，包括公共关系危机、客户不满意和财务损失。真实的例子，例如雪佛兰经销商的盗贼聊天机器人事件，说明了调整不充分的令人尴尬的陷阱。适当的微调还涉及利用创新方法，例如 专家混合体 LLM，这使专业子网能够更有效地处理任务，从而确保精度和可扩展性。
LLM 调整的核心原因
防御对抗攻击
调整 LLM 以抵抗对抗攻击需要整合强大的安全措施。这有助于保持的可信度 多模式 LLM 客户服务和内容生成等领域的应用程序。
增强内容审核
LLM 通常需要生成符合社区准则、监管要求和文化敏感性的内容。校准可以最大限度地提高合规性和用户安全性，并防止不当内容生成。
保持品牌基调和身份
在所有数字接触点上保持品牌声音的一致性始终很重要。调整LLM以反映公司的品牌标识，可以增强认知度和凝聚力、协调的沟通。
反映真实的人类偏好
与用户偏好产生共鸣的个性化互动可提高参与度以及产品或服务的满意度。对齐和 微调 LLM 模型 了解文化细微差别和用户行为可以创造更加尊重、包容和无偏见的互动。
LLM 协调策略
已经开发了几种方法来有效协调LLM，重点是高质量的标签数据：
整合特定领域的知识
有人监督的微调
这种传统方法完全涉及 微调 LLM 在目标任务的带标签的数据集上。虽然计算昂贵，但它达到了最佳的性能水平。
参数高效微调 (PEFT)
该技术通过仅修改一小部分参数来以较低的成本调整LLM。例如，使用问答对来微调金融领域的 LLM，以改进其实际应用。
检索增强生成 (RAG)
RAG 允许 LLM 访问外部知识库以获取特定领域的详细信息。该方法使用相关信息补充了模型的预训练参数，从而提高了输出精度。
应用人类偏好
个性化LLM输出还涉及一些道德考虑因素和方法，例如整理标签数据和使用人工反馈进行强化学习（RLHF）。Meta 的 LIMA 论文和 OpenAI 的 RLHF 方法展示了使 LLM 与人类偏好保持一致的技巧，使它们更具同理心和吸引力。
品牌语气和身份
使用RAG和监督微调等技术，企业可以调整LLM，在从客户服务到产品描述的各种场景中保持品牌基调。
内容审核和输出处理
有效的内容审核需要诸如策划训练数据集、使用自然语言处理模型进行筛选以及使用RLHF等策略。这指导 LLM 生成符合特定组织指导方针或道德标准的适当、相关的内容。
对抗防御
保护LLM免受对抗攻击需要持续的训练和评估。诸如对抗训练、红色团队合作和Red-Instruct论文中的技巧等方法有助于改善模型对恶意尝试的准备。
测试和评估 LLM
在领域专家的帮助下，使用基准数据集测试和评估 LLM，确保模型为实际使用做好准备。让像医生这样的专业人员参与医学法学硕士可以确保培训数据的相关性和准确性。在Sapien，我们会持续评估风险和运营安全，以维护您的LLM和AI模型的完整性和实用性。
将 LLM 协调付诸实践
以数据为中心的方法注重数据集质量、多样性和相关性，对于有效的LLM调整非常重要。自动化数据集构建、通过集成加快迭代速度以及使用 judge LLM 进行监控可增强微调过程。
自动化数据集构建
一些平台（例如Sapien）可以通过生成特定领域的数据预测和使用人工标记器来确保准确性，从而加快构建高质量数据集的速度。这种方法加快了微调过程，确保了更快、更高质量的生产。
通过集成加快迭代速度
在集成的支持下，一致的评估和监控可提高迭代速度和准确性。企业可以使用RAG系统和人工审查来优化LLM培训和评估阶段，以提高绩效。
使用 NLP 模型进行过滤
针对有毒和有害内容训练额外的 NLP 模型甚至可以防止有害和恶意的输入和输出。例如，OpenAI 使用 文本分类技术 帮助开发人员确定特定的投入和产出是否违反了他们的政策。
使用 Judge LLM 自动监控
Judge LLM 可以识别并标记不准确的回复，允许人工审阅者对其进行更正。该工作流程适用于 RAG 堆栈和经过微调的 LLM，可指导 LLM 实现持续改进和可靠性能。
整理用于训练和微调的数据
仔细整理数据集，以避免有偏见或有害的输出。专门的团队应删除或筛选包含有害或攻击性语言的文本，同时保持训练数据的多样性和丰富性。在Sapien，我们为建立自己的模型或内部处理数据标签的公司采购和收集高质量的特定领域数据集，因此您可以更快地开始使用这些数据。
利用人类反馈进行强化学习 (RLHF)
使用 RLHF 因为内容审核是有效的，因为人工评估人员可以充当主持人。他们对响应进行评分或排序，以持续训练模型识别有毒提示和内容并做出适当的响应。Sapien 的人工标签网络和人机在环标签流程提供实时反馈，用于微调数据集，以构建性能最高、差异化程度最高的 AI 模型。
对抗训练或微调
在训练或微调阶段引入对抗示例可以使语言模型更有能力抵御有人企图操纵其输出。例如，在小型对抗数据集上进行微调的模型可能会生成针对法官LLM的恶意示例。
Red Teaming
Red Teaming 包括模拟对抗攻击，以测试和改善模型的防御能力。标签团队不断使用旨在引发问题响应的复杂提示来挑战该模型，从而提高其处理现实对抗场景的能力。
根据Sapien的专家人工反馈对您的LLM进行微调和调整
具有领域专业知识的 Sapien 人工标签机以无与伦比的准确性和可扩展性对您的大型语言模型 (LLM) 进行微调。我们的数据收集和标签服务专注于提供构建 AI 模型所必需的高质量训练数据。通过集成我们的人机在环标签流程，您的模型将获得实时反馈和微调，从而使您的LLM能够达到或超过目标，并在所需应用程序中保持可靠性。
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