MODEL-ZOO

你应该微调哪个模型？

如果你曾经尝试过微调语言模型，你很可能问过自己和我最初一样的问题：“好吧……我应该选哪个模型？”

admin

• 5 min read
你应该微调哪个模型？

如果你曾经尝试过微调语言模型，你很可能问过自己和我最初一样的问题：

“好吧……我应该选哪个模型？”

这就是兔子洞的起点。你会看到各种名字——Llama、Qwen、Mistral、Phi——每个都提供一些不同的功能。

这可能会让人不知所措。

所以，让我为你简化一下。

1、从你的用例开始

首先：你实际构建的是什么？

  • 如果涉及图像，请不要使用文本模型。选择支持视觉的模型，例如 Llama 3.2 Vision。
  • 如果处理的数据集包含大量代码，那么 Qwen Coder 2.5 之类的模型就是为此而构建的。
  • 如果是通用项目，可能只是文本——那么您可以考虑使用最新的 Llama 3.3 或任何强大的当前基础模型。

这类似于 Python 库。你不会使用 TensorFlow 来清理 CSV 文件。选择合适的工具。

2、不要忽视许可（或您的 GPU）

很多人容易犯这样的错误。他们兴奋不已，下载了一个 70B 的模型，然后发现他们的 GPU 对他们嗤之以鼻。

在提交之前，请检查两件事：

  • 许可证——有些模型完全开放，有些仅供研究使用，还有一些模型会将你排除在商业项目之外。
  • 计算——更大的模型需要更多的显存。如果你的配置比较简单，那就从小规模开始吧。

这没什么不好意思的。

3、基础模型 vs. 指令模型：关键问题

好了，你已经缩小了范围。下一个选择是什么：基础模型还是指令模型？

以下是简单的版本：

指令模型是指那些已经理解如何遵循指令的模型。你可以将它们集成到聊天机器人中，并立即获得良好的响应。它们可以与 ChatML 或 ShareGPT 等聊天模板配合使用。

基础模型比较原始，缺乏指令训练。如果你想自定义它们，它们会更灵活，但它们往往听起来很基础。它们使用 Alpaca 或 Vicuna 等模板。

可以这样理解：

  • Instruct = “内置电池的框架”。
  • Base = “基础库，但你可以完全掌控”。

4、你有多少数据？

这一点至关重要。数据集的大小真正决定了方向。

  • 1,000+ 行：对基础模型进行微调。你有足够的数据来塑造它。
  • 300-1,000 行（良好）：基础模型或 Instruct 模型都可以。取决于你想要的控制程度。
  • 少于 300 行：不要想太多。使用 Instruct 模型。它们已经训练过遵循指令，你的小数据集会引导它们朝着正确的方向发展。

5、解码模型名称

你会遇到一些类似于拆分字母表的模型名称。例如：

  • unsloth/llama-3.1-8b-unsloth-bnb-4bit
  • qwen-2.5-14b-bnb-4bit

以下是快速而粗略的解释：

  • unsloth-bnb-4bit：Unsloth 优化的 4 位量化。占用更多显存，但更精确。
  • bnb-4bit（不包含 unsloth）：标准 4 位量化。更轻量，但不如 unsloth 锐利。
  • 无后缀：完整的 16 位或 8 位模型。“货真价实”，但占用大量资源。

如果您是新手，请获取 unsloth-bnb-4bit 版本。它们是理想的平衡点。

6、没人想听的部分

真相是：没有博客文章、指南或 YouTube 教程能够准确地告诉您哪种模型最适合您的项目。

您需要测试。微调指令版本，微调基础版本，然后进行比较。有时，您意想不到的模型最终会成为明星。

这类似于一般的机器学习。您不会仅仅停留在训练一个分类器上——您需要测试多个分类器，评估结果，然后选择最佳分类器。这里的想法相同。

7、使用 Unsloth 进行微调的示例

好了，理论讲得够多了。假设您已经选择了模型（可能是 llama-3.1-8b-instruct），并且您有一个 JSON 或 CSV 格式的数据集。

你实际上是如何用 Unsloth 进行微调的？

它出奇地短。

from unsloth import FastLanguageModel

# Load model (pick instruct or base depending on your case)
model = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name="unsloth/llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit",
    max_seq_length=2048,
    dtype=None, # auto-select
    load_in_4bit=True, # saves VRAM
)
# Example dataset (replace with your own)
dataset = [
    {"instruction": "Translate to French", "input": "Hello world", "output": "Bonjour le monde"},
    {"instruction": "Summarize", "input": "Large models need a lot of compute...", "output": "Big models eat compute."},
]
# Fine-tune (this is the part you'll tweak for real training)
model.train(
    dataset=dataset,
    epochs=3,
    batch_size=2,
    lr=2e-4
)
# Save the fine-tuned model
model.save_pretrained("my-finetuned-model")

这就是主要思想。在实践中，您可能会使用更大的数据集和更精细的训练循环，但您理解这个概念。

8、结束语

那么，回到问题：您应该使用哪种模型——Llama、Qwen、Mistral 还是 Phi？

答案虽然枯燥，但确实如此：视情况而定。

  • 从您的用例开始。
  • 检查许可证和计算需求。
  • 确定您需要的是基础模型还是指令模型。
  • 并将其与您的数据集大小相匹配。
  • 最后，测试多个模型。

如果您只是初次尝试，我建议您选择一个指令模型，例如 7B 或 8B，然后进行尝试。一旦您适应了，就可以升级。

相信我——我曾经尝试在性能较弱的 GPU 上下载一个大型模型，结果却发现我的机器运行缓慢。从我的错误中吸取教训。从小处着手，经常尝试，不断迭代。

归根结底，微调​​的意义不在于找到合适的模型，而在于不断改进，直到它适合你的数据。

原文链接：Which Model Should You Fine-Tune? (Llama, Qwen, Mistral, Phi, Deepseek or Gamma)

汇智网翻译整理，转载请标明出处