微调后模型的在线学习能力测试
在大模型微调实践中，评估模型的在线学习能力是确保模型持续适应新数据的关键环节。本文将介绍一个可复现的测试框架，用于验证微调后模型的增量学习性能。
测试设计
核心思路：通过逐步引入新数据集，观察模型在保持原有知识的同时学习新知识的能力。
实施步骤
- 准备测试数据
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-model-path")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model-path")
# 准备基础数据集和增量数据集
base_dataset = ["原始文本1", "原始文本2"]
incremental_dataset = ["新文本1", "新文本2"]
- 训练前评估
# 评估模型在基础数据上的表现
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model(**tokenizer(base_dataset, return_tensors="pt", padding=True))
base_loss = outputs.loss.item()
- 增量训练
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./incremental_model",
num_train_epochs=1,
per_device_train_batch_size=4,
per_device_eval_batch_size=4,
warmup_steps=500,
logging_dir="./logs",
)
# 执行增量训练
class IncrementalDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=IncrementalDataset(incremental_dataset),
tokenizer=tokenizer,
)
trainer.train()
- 测试验证
# 重新评估模型性能
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model(**tokenizer(base_dataset + incremental_dataset, return_tensors="pt", padding=True))
new_loss = outputs.loss.item()
print(f"基础损失: {base_loss:.4f}")
print(f"新损失: {new_loss:.4f}")
通过此测试，可量化评估模型的在线学习能力，为生产环境部署提供重要参考。
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