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为什么要微调 LLM 大模型？
GPT 是“大力出奇迹”的典型代表，通过千亿级训练参数带来惊人的智能，但大模型并不完美，甚至一些在我们看来很简单的任务都完成不了，比如我们构建一个简单计算任务（如下）：
GPT-4 回答错误如下：
尽管 AI 在一定程度上模仿了人脑的工作方式，但实际上，机器人和人脑在处理信息时采用的策略有很大的不同。因此，即使在未来，我们也需要继续改进 AI 框架，以解决这种差距。比如一个百万位数的加法任务，GPT-4 囿于 token 数的是不可能完成这个任务的，但人类却可以，这恰是人类和 AI 需要弥补的 GAP。
这就是为什么 LLM 大模型已经很强大了，我们还需要继续微调它的其中一个原因，除了这个原因外，还有4点需要微调的原因。
第二、缺乏专有数据，比如：企业内部的私有数据。
第三、缺乏最新数据，比如：GPT-4 的训练数据截止到2021年9月。
第四、预训练成本高，比如：GPT-3 预训练成本为140万美金。
第五、提升数据安全性，比如：企业私有数据是不能传递给第三方大模型的，基于开源大模型的微调才能满足业务的需求。
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如何微调 LLM 大模型？
微调（Fine-tuning）分为全参数量微调和局部参数量微调，或者叫 PEFT 高效参数微调，PEFT 微调步骤如下：
第一步：数据工程，选择整理本次微调所需要的知识即任务数据集，以（Q，A）的问答对整理好，微调的数据量最好在 10K~100K 量级。
第二步：加载预训练大模型（比如：ChatGLM3-6B）：选择一个与所需任务相关的预训练大模型，并加载其权重。
第三步：对大模型进行微调：将第一步任务数据集作为输入，以最小化大模型在此数据集上的损失函数。在这个过程中，通常需要在训练集和验证集上进行多次迭代，以避免过拟合问题。
基于以上步骤，详细总结如下：
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