The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities

本报告探讨了大型语言模型（LLMs）的微调，将理论见解与实际应用相结合。它概述了LLMs从传统的自然语言处理（NLP）模型到在人工智能中发挥关键作用的历史演变。比较了包括监督、无监督和基于指令的微调方法，突出了它们在不同任务中的适用性。该报告介绍了一个结构化的七阶段微调LLMs的流程，涵盖数据准备、模型初始化、超参数调整和模型部署。强调了管理不平衡数据集和优化技术的重要性。探讨了参数高效的方法，如低秩适应（LoRA）和半微调，以平衡计算效率和性能。讨论了高级技术，如记忆微调、专业网络和多智能体协作的混合专家（MoE）和混合代理（MoA）。报告还探讨了新颖的方法，如近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO），以及修剪和路由优化，以提高效率。进一步的章节涵盖了验证框架、部署后的监控和推理优化，重点关注在分布式和基于云的平台上部署LLMs。还讨论了多模式LLMs、针对音频和语音的微调以及与可扩展性、隐私和问责制相关的挑战。这份报告为研究人员和从业者在不断变化的领域中进行LLM微调提供了可行的见解。

本论文旨在探讨大型语言模型（LLMs）的微调，包括理论洞见和实际应用。论文试图解决如何在不同任务中应用监督、无监督和指令式微调方法的问题。

本论文提出了一个七阶段的微调流程，包括数据准备、模型初始化、超参数调整和模型部署。同时，论文探讨了一些新的微调方法，例如Proximal Policy Optimization（PPO）和Direct Preference Optimization（DPO），以及优化技术，例如修剪和路由优化。

论文强调了处理不平衡数据集和优化技术的重要性。同时，论文还讨论了一些高级技术，例如内存微调、专业网络和多智能体协作。此外，论文还涵盖了验证框架、部署后监控和推理优化等方面。

最近的相关研究包括《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》和《Scaling Laws for Neural Language Models》。