### [AI / ML領域相關學習筆記入口頁面](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/BySsb5dfp)
### [Deeplearning.ai GenAI/LLM系列課程筆記](https://learn.deeplearning.ai/)
#### [Large Language Models with Semantic Search。大型語言模型與語義搜索 ](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/rku-vjhZT)
#### [Finetuning Large Language Models。微調大型語言模型](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/HJ6AT8XG6)
- [為何要微調(Why finetune)](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/HJ6AT8XG6)
- [微調的適用範圍(Where finetuning fits in)](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/Bkfyyh7zp)
- [指令調整(Instruction-tuning)](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/B18Hg2XMa)
- [資料準備(Data preparation)](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/ByR-G24GT)
- [訓練過程(Training process)](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/rJP6F2Vf6)
- [評估與迭代(Evaluation and iteration)](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/ryfM524Ga)
- [考量與開始(Considerations on getting started now)](https://hackmd.io/@YungHuiHsu/r1KGob8fT)
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# Finetuning Large Language Models
## [資料準備(Data preparation)](https://learn.deeplearning.ai/finetuning-large-language-models/lesson/5/data-preparation)
### 課程概要
* 準備訓練資料非常重要。高品質、多樣化和真實的訓練資料會比大量資料更有效
* 訓練資料需要預處理:將指令和回覆連接、添加提示模板、分詞(tokenize)、填充(padding)和截斷(truncation)。使用適合模型的分詞器非常重要
* 分詞將文本轉換為代表文字的數字。填充使輸入等長，截斷控制最大長度。都需要同時使用
* 可以對一個資料集批量分詞、填充和截斷。然後分割資料集為訓練集和測試集
* Hugging Face提供了一些興趣資料集可供訓練，如Taylor Swift和BTS
### 訓練資料的品質What kind of data?
- 更好的訓練資料
- 高品質資料:給模型高品質輸入會得到高品質輸出，避免產生無意義的內容。
- 多樣化資料:涵蓋使用案例的各個面向，避免模型只學會重複固定模式。
- 真實資料:真實世界的資料含有更多樣式，不像生成資料會有固定模式。
- 更糟的訓練資料
- 低品質資料:會使模型學習並產生垃圾內容
- 單一樣式資料:模型只會學會重複單一模式，無法適應多樣化輸入
- 生成資料:已含固定模式，無法學習新的語言結構
- 資料量的影響
- 更多資料:通常能提升機器學習模型的表現
- 較少資料:大型語言模型(LLM)已從大量網路資料中預訓練，所以訓練資料量的影響較小
- 重點在資料品質，量較少但品質好的資料效果常比大量但品質差的資料來得好
### 需要哪些種類的資料?(What kind of data?)
#### Better
:::success
在特定任務的微調時，高品質資料是最重要的，要小心地進行資料清理與標註
否則==丟給模型垃圾、生出來的也是垃圾==
:::
- Higher Quality
- ==高品質的資料==是微調的首要條件。如果提供低質量的輸入，模型可能會模仿這些輸入並給出不良的輸出。因此，提供高質量的資料非常重要。
- Diversity
- **多樣性**在資料中也很重要。如果所有的輸入和輸出都是相同的，模型可能會開始記憶它們，這可能不是你想要的。
- Real
- 使用**真實資料**比生成資料更有效。生成的資料具有某些固有的模式，而真實的資料對於寫作任務特別有幫助。
- More
- 在大多數機器學習應用中，擁有**更多的資料**比少量的資料更重要。但由於預訓練已從大量網絡資料中學到知識，所以更多的資料對模型有幫助，但不如前三者重要。
#### Worse
- Lower Quality
- **低質量的資料**可能會導致模型的輸出品質下降。如果提供垃圾輸入，模型可能會模仿這些輸入。
- Homogeneity
- **同質性**意味著資料中的樣本都非常相似，這可能會導致模型過度擬合。
- Generated
- **生成的資料**具有某些固有的模式，這可能不如真實的資料有效。有些服務試圖檢測某些內容是否是生成的，因為生成的資料中存在可以檢測的模式。
- Less
- **較少的資料**可能不足以讓模型學到足夠的模式和知識。但由於預訓練已從大量網絡資料中學到知識，所以更多的資料對模型有幫助，但不如質量重要。
### 準備資料的步驟(Steps to prepare your data)
#### 1. Collect instruction-response pairs
- **收集指令響應對**： 例如，問答對或其他形式的輸入和輸出對。
#### 2. Concatenate pairs (add prompt template， if applicable)
- **連接這些對**：將指令和響應連接在一起。如果適用的話，還可以添加提示模板，
#### 3. Tokenize: Pad， Truncate
- **分詞**：這是將文本資料轉換為代表每個文本片段的數字的過程。
- **Pad**：由於模型需要固定大小的輸入，因此需要對輸入進行填充，使其達到所需的長度。
- **Truncate**：如果輸入超過模型可以處理的最大長度，則需要對其進行截斷。
#### 4. Split into train/test
- **分割成訓練/測試集**：一旦資料準備好，您需要將其分割成訓練集和測試集。在這個例子中，測試集大小被設定為資料的10%。
### 將你的資料分詞(Tokenizing your data)
將文本資料轉換為代表每個文本片段的數字的過程
分詞不一定是按單詞進行的，它是基於常見字符出現的頻率。例如，"ING" token 是分詞器中非常常見的，因為它出現在每個現在分詞中，如 "finetuning" 和 "tokenizing"。
#### 不同分詞器(There are multiple popular tokenizers)
有多種流行的分詞器，有些分詞器專為特定的模型而設計，而其他分詞器則可能適用於多種模型
- 使用與模型相關的分詞器(Use the tokenizer associated with your model)
- 每個模型在訓練時都使用了特定的分詞器。如果您給模型提供了錯誤的分詞器，它會感到困惑，因為它期望不同的數字代表不同的字母組和不同的單詞
- HuggingFace的AutoTokenizer可以自動找到正確的分詞器，只需指定模型即可
### Padding和Truncation 補充
- 為何要做Padding和truncation？
- 固定輸入大小
- 神經網絡需要固定大小的輸入。但自然語言文本的長度是可變的，因此我們需要一種方法來確保每個輸入序列的長度都是相同的。
- 效率
- 當處理成批的資料時，為了使計算更加高效，我們需要確保每批資料中的所有序列都有相同的長度。
- 模型容量
- 轉換器模型(Transformer)通常有一個最大輸入長度的限制，超過這個長度的序列需要被截斷。
- 主要的Padding和truncation方法：
- Padding：
* 後置填充（Post-padding）
* 在序列的末尾添加填充token，直到達到所需的長度
* 適用情境：例如對電影評論做情感分析時，通常評論的開頭通常包含了主要的情感資訊
* 前置填充（Pre-padding）
* 在序列的開頭添加填充token，直到達到所需的長度
* 適用情境：例如語音助理，通常需要理解用戶的最後一句話來給出回應
- Truncation：
* 後置截斷（Post-truncation）
* 刪除序列的末尾部分，直到達到所需的長度。
* 適用情境：例如新聞報導的重點通常都在前面
* 前置截斷（Pre-truncation）
* 刪除序列的開頭部分，直到達到所需的長度
* 適用情境：例如想看文章的結論
## Lab for Data preparation
程式範例都是呼叫高階API，知道背後的原理跟使用情境比較重要，實際動手體驗詳見[04_Data_preparation_lab_student](https://learn.deeplearning.ai/finetuning-large-language-models/lesson/5/data-preparation)
- Tokenizing text
將文本資料轉換為代表每個文本片段的數字的過程。例如，文本"hi， how are you?"可以被分詞為一系列的數字，每個數字都代表文本中的一個特定部分
- Tokenize multiple texts at once
將多個文本輸入進行分詞的過程。例如，可以將文本列表["hi， how are you?"， "I'm good"， "yes"]一次性輸入分詞器，得到每個文本的分詞結果
- Padding and truncation
於模型需要固定大小的輸入，因此可能需要對輸入進行填充或截斷
* Padding
* 將輸入填充到所需的長度，例如，將"yes"填充為與"hi， how are you?"相同的長度
* Truncation
* 如果輸入超過模型可以處理的最大長度，則需要對其進行截斷
- Prepare instruction dataset
- Tokenize a single example
```python=
# Set a default maximum length for the sequences
max_length = 2048
# Adjust the max_length based on the actual length of the tokenized input.
# It ensures that the max_length is not unnecessarily long if the actual sequence is shorter than 2048.
max_length = min(
tokenized_inputs["input_ids"].shape[1]，
max_length，
)
# Tokenize the input text
# - return_tensors: specifies the type of tensors to be returned， in this case， numpy arrays
# - truncation: ensures that the tokenized sequence will be truncated if it exceeds the max_length
# - max_length: specifies the maximum length for the tokenized sequence
tokenized_inputs = tokenizer(
text，
return_tensors="np"，
truncation=True，
max_length=max_length
)
# Retrieve the tokenized input IDs from the tokenized inputs
tokenized_inputs["input_ids"]
# array([[ 4118， 19782， 27， ...}})
```
- Tokenize the instruction dataset
對整個指令資料集進行分詞的過程。這涉及將每個示例連接在一起，然後對其進行分詞，並根據需要進行填充和截斷
- 自定義tokenize函式 `def tokenize_function`
```python=
def tokenize_function(examples):
if "question" in examples and "answer" in examples:
text = examples["question"][0] + examples["answer"][0]
elif "input" in examples and "output" in examples:
text = examples["input"][0] + examples["output"][0]
else:
text = examples["text"][0]
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenized_inputs = tokenizer(
text，
return_tensors="np"，
padding=True，
)
max_length = min(
tokenized_inputs["input_ids"].shape[1]，
2048
)
tokenizer.truncation_side = "left"
tokenized_inputs = tokenizer(
text，
return_tensors="np"，
truncation=True，
max_length=max_length
)
return tokenized_inputs
```
- 將剛剛自訂的tokenize函式應用/映射(map)在整個資料集上
- `map`方法，會遍歷資料集中的每一個元素，並對每一個元素調用指定的函數
```python=
finetuning_dataset_loaded = datasets.load_dataset("json"， data_files=filename， split="train")
pd.DataFrame(finetuning_dataset_loaded)
```
- 檢視tokenized前的finetuning資料集
```python=
tokenized_dataset = finetuning_dataset_loaded.map(
tokenize_function，
batched=True，
batch_size=1，
drop_last_batch=True
)
pd.DataFrame(tokenized_dataset)
```
- 檢視tokenized的finetuning資料集
- 切分訓練與測試資料集 Prepare test/train splits
```python=
split_dataset = tokenized_dataset.train_test_split(test_size=0.1， shuffle=True， seed=123)
print(split_dataset)
# DatasetDict({
train: Dataset({
features: ['question'， 'answer'， 'input_ids'， 'attention_mask'， 'labels']，
num_rows: 1260
})
test: Dataset({
features: ['question'， 'answer'， 'input_ids'， 'attention_mask'， 'labels']，
num_rows: 140
})})
```
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## 補充資料
### NLP text Text Preprocessing
### [2019.01。mlwhiz.com。ing Series: Part 1 - Text Preprocessing Methods for Deep Learning](mlwhiz.com)
### Tokenization
#### [HuggingFace tokenizer tutorial](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter6/1)
#### [2020.01。Cathal Horan。Tokenizers: How machines read](https://blog.floydhub.com/tokenization-nlp/)
#### [2022.09。https://vaclavkosar.com/。kenization in Machine Learning Explained](https://vaclavkosar.com/ml/Tokenization-in-Machine-Learning-Explained)
#### [2023.08。nghuyong。知乎。大模型基础组件 - Tokenizer](https://zhuanlan.zhihu.com/p/651430181)
#### [2023.08。Amal Menzli。MLOps Blog。Tokenization in NLP: Types， Challenges， Examples， Tools](https://neptune.ai/blog/tokenization-in-nlp)
#### [2023.10。解读大模型（LLM）的token](https://cloud.tencent.com/developer/article/2336073)
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