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让我们为函数调用微调模型 (Let’s Fine-Tune your model for function-calling)

我们现在准备好为函数调用微调我们的第一个模型了 🔥。

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我们如何训练模型进行函数调用？

> 答案：我们需要数据

模型训练可以分为3个步骤：

1. 模型在大量数据上进行预训练 (pretrained)。这一步的输出是一个预训练模型 (pre-trained model)。例如 google/gemma-2-2b。这是一个基础模型，只知道如何预测下一个词元(token)，而没有良好的指令跟随能力。

2. 然后，为了在对话环境中发挥作用，模型需要进行微调 (fine-tuned)以遵循指令。在这一步中，可以由模型创建者、开源社区、你或任何人进行训练。例如 google/gemma-2-2b-it 是由 Gemma 项目背后的谷歌团队进行的指令微调模型。

3. 然后可以将模型对齐 (aligned)到创建者的偏好。例如，一个必须永远不能对客户无礼的客户服务聊天模型。

通常，像 Gemini 或 Mistral 这样的完整产品会经历所有这3个步骤，而你在 Hugging Face 上找到的模型可能已经经过了这些训练步骤中的一个或多个。

在本教程中，我们将基于 google/gemma-2-2b-it 构建一个函数调用模型。基础模型是 google/gemma-2-2b，谷歌团队在指令跟随方面对基础模型进行了微调：产生了 “google/gemma-2-2b-it”。

在这种情况下，我们将使用 “google/gemma-2-2b-it” 作为基础，而不是基础模型，因为它之前经历的微调对我们的用例很重要。

由于我们想要通过消息对话与我们的模型进行交互，从基础模型开始需要更多的训练才能学习指令跟随、聊天和函数调用。

通过从指令微调模型开始，我们最小化了模型需要学习的信息量。

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LoRA（大语言模型的低秩适应）

LoRA（大语言模型的低秩适应，Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种流行的轻量级训练技术，它显著减少了可训练参数的数量。

它的工作原理是将较少数量的新权重作为适配器插入到模型中进行训练。这使得使用 LoRA 进行训练更快、内存效率更高，并产生更小的模型权重（几百 MB），更易于存储和共享。

LoRA 通过向 Transformer 层添加秩分解矩阵对来工作，通常关注线性层。在训练期间，我们将”冻结”模型的其余部分，只更新那些新添加的适配器的权重。

通过这样做，我们需要训练的参数数量大大减少，因为我们只需要更新适配器的权重。

在推理过程中，输入通过适配器传递，基础模型或这些适配器权重可以与基础模型合并，不会产生额外的延迟开销。

LoRA 特别适用于将大型语言模型适应特定任务或领域，同时保持资源需求可控。这有助于减少训练模型所需的内存。

如果你想了解更多关于 LoRA 如何工作的信息，你应该查看这个教程。

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为函数调用微调模型

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