大模型微调任务类型详解-北京尧图网络

大模型微调任务类型详解本文档专注于介绍大语言模型LLM微调中的核心任务类型涵盖其定义、底层逻辑、适用场景及数据特征。1. 序列分类 (Sequence Classification)别名判别式微调、文本分类、Sentiment Analysis1.1 定义将输入的一段文本映射到预定义的离散标签集合中。模型不生成新的文本内容而是输出每个类别的概率分布。1.2 底层逻辑架构变化移除预训练模型的“语言模型头”LM Head替换为“分类头”Classification Head通常是一个线性层。输出形式Logits 向量例如[0.1, 0.9]表示二分类概率。损失函数交叉熵损失Cross-Entropy Loss。1.3 适用场景情感分析正面/负面/中性。意图识别查询天气/播放音乐/闲聊。风控判别诈骗/非诈骗、高风险/低风险、垃圾邮件/正常邮件。主题分类新闻归类体育/财经/科技。1.4 数据特征输入原始文本或结构化特征拼接的文本。标签整数索引0, 1, 2…或类别名称。特点数据量相对较小标注成本低对平衡性要求高。2. 指令监督微调 (Supervised Fine-Tuning, SFT)别名生成式微调、Instruction Tuning、Chat 微调2.1 定义让模型学习如何遵循人类指令以特定的格式和风格生成回复。这是让基座模型Base Model变为对话模型Chat Model的关键步骤。2.2 底层逻辑架构变化保持自回归语言模型架构不变。输出形式下一个 Token 的概率分布通过采样或贪心搜索生成序列。损失函数仅计算“回答部分”Assistant Output的交叉熵损失忽略“指令部分”的损失。2.3 适用场景智能客服根据用户问题生成标准回答。内容生成撰写邮件、总结摘要、翻译文本。复杂推理思维链CoT推理、代码生成。研判报告根据流水信息生成详细的风险分析报告。2.4 数据特征格式通常为{instruction: ..., input: ..., output: ...}或 Multi-turn 对话格式。特点需要高质量的“指令-回答”对强调逻辑连贯性和格式规范性。3. 奖励模型训练 (Reward Modeling, RM)别名偏好打分、Scoring Model3.1 定义训练一个模型来评估给定文本的质量或偏好程度输出一个标量分数Score。它不生成文本只负责“评判”。3.2 底层逻辑架构变化类似序列分类但通常用于处理成对数据Pairwise。输出形式单个实数标量Scalar。损失函数Ranking Loss如 Margin Loss确保“好回答”的得分高于“坏回答”。3.3 适用场景RLHF 前置步骤为 PPO 训练提供奖励信号。内容安全评分判断文本的毒性、偏见或违规程度。搜索结果排序对多个候选答案进行质量打分并排序。风险置信度在风控中输出一个连续的风险分数而非简单标签。3.4 数据特征格式成对数据(Prompt, Chosen_Response, Rejected_Response)或带分数的单条数据。特点数据构造难度大需要人工或强模型进行偏好标注。4. 直接偏好优化 (Direct Preference Optimization, DPO/ORPO)别名对齐微调、价值观对齐4.1 定义在不训练独立奖励模型的情况下直接利用偏好数据对策略模型进行微调使其更符合人类偏好。4.2 底层逻辑架构变化基于 SFT 后的模型通过数学推导将奖励最大化转化为直接的概率比率优化。输出形式生成文本但生成的分布更倾向于“被选择”的回答。损失函数DPO Loss / ORPO Loss。4.3 适用场景减少幻觉让模型更诚实不知道时说不知道。风格对齐使模型语气更专业、更亲切或更符合特定角色设定。安全加固拒绝回答有害或非法请求。4.4 数据特征格式与 RM 相同需要(Chosen, Rejected)成对数据。特点比 RLHFPPO更稳定、更易训练是目前主流的对齐方法。5. 信息抽取 (Information Extraction, IE)别名命名实体识别NER、结构化输出5.1 定义从非结构化文本中提取出特定的实体、关系或属性并转换为结构化数据如 JSON、XML。5.2 底层逻辑实现方式 A传统使用 BERT CRF 层对每个 Token 打标B-PER, I-PER 等。实现方式 BLLM通过 SFT 让模型学习输出固定的 JSON 格式。5.3 适用场景关键信息提取从银行流水备注中提取“对方账号”、“交易金额”、“交易时间”。简历解析提取姓名、学历、工作经历。合同审核提取甲方、乙方、金额、日期条款。5.4 数据特征格式输入为原文输出为严格的 JSON 字符串。特点对格式的准确性要求极高通常需要配合约束解码Constrained Decoding技术。6. 任务类型对比总结表维度序列分类 (SeqCls)指令微调 (SFT)奖励模型 (RM)偏好优化 (DPO)信息抽取 (IE)主要目标打标签生成内容打分/排序对齐偏好提取结构输出形式Logits / LabelText SequenceScalar ScoreText SequenceStructured Data (JSON)推理速度极快慢极快慢慢显存需求低高低高高典型模型BERT, RoBERTaQwen, LLaMAQwen, LLaMAQwen, LLaMABERT, Qwen是否生成否是否是是风控应用初筛/判别报告生成风险打分话术规范字段提取

大模型微调任务类型详解

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