如 ChatGPT、GPT4 这样的大型语言模型就像是你为公司请的一个牛人参谋，他在 OpenAI、Google 等大公司被预训练了不少的行业内专业知识，所以退出你的公司后，你只须要输出 Prompt 给他，介绍一些业务上的背景常识，他就能马上上手干活了。然而，因为这个参谋专家不是你们公司所独有的，最重要的是你们之前没有签订任何数据安全协定，他既不能保障数据安全，也不能保障内容受控不外流。
此外，因为它们都是私有的大型语言模型，能够作为一个根底模型来帮忙解决一些根本问题，然而当您须要更好地应答特定畛域的问题时，比方法律畛域内的业余案例剖析时，它的答复就不够现实了。尤其对于变动快、业余词汇简单的畛域时，这类大模型的答复就会显得不够令人满意了，甚至常有事实性谬误产生。
随着这些大型语言模型、文本图像生成模型在各行各业的利用越来越宽泛，咱们如何在既享有私有的 ChatGPT 常识和能力的根底上，再微调训练出一个 私有化部署的、数据安全的、更善于特定行业利用的 ChatGPT 或 Midjourney，让它能更好地服务企业本人或客户应用呢？
而这就是咱们推出 Finetuner+ 的起因：让通用的大模型转变为客户所在行业的专家 。咱们将依据客户的数据和需要，对这类通用大型语言模型进行定制化微调，让它更适宜解决客户所在行业的问题。并且将微调权重齐全保留在客户组织的基础设施内。也就是说， 微调后的模型将齐全部署在企业的内网里，从而大大降低了数据泄露的危险。
Finetuner+ 如何微调大模型
Finetuner+ 领有一套欠缺的性能体系，涵盖了模型微调的各个环节。无论是数据预处理、模型训练、还是模型评估，Finetuner+ 都可能提供业余的反对，用户无需编写简单的代码，只需提供需要和数据，即可取得一个私有化的大型语言模型或文本图片生成模型。企业只须要关注模型须要在哪些场景里落地和应用。
咱们应用到的技术包含但不限于：
1. 无监督的二阶预训练
对于目前风行的大模型，因为不足中文语料，在很多行业特定畛域内的体现仍有很多有余。咱们将利用客户的所在畛域的中文语料，采纳无监督学习的形式，将依据客户的具体需要和工作设计特定的微调办法和策略，让模型专一学习特定畛域的常识，以确保模型在解决该畛域的中文工作时可能达到最佳的成果。
2. 指令微调
如图，咱们进行了一项试验证实，基于 Jina 文档中提取的 4,000 个问答对，咱们让领有 110 亿参数的大型语言模型学习到了大量常识，仅用 3 张 Nvidia 3090 显卡，40 分钟，3 轮训练，咱们就实现了精准微调。微调结果表明了大型语言模型在学习常识方面的杰出体现，同时证实了咱们的微调技术设计和执行的可靠性和有效性。
3. 高效参数微调
通过新增大量参数 (近似一个小模型的参数量) 并放弃原有模型预训练参数不变，咱们能无效调整模型以学习新工作，并大幅升高了训练计算和存储老本。同时，可插拔的 Adapter（适配器）可能为不同工作提供灵活性，同时保留大模型的原有能力。
4. 基于人类反馈的强化学习
通过联合强化学习技术，让模型依据人类反馈打分进行学习和调整。在训练过程中，人类评估者对模型生成的输入进行评分，模型依据这些评分调整参数以进步性能。让模型更好地适应特定工作和场景，并加强其与人类交互的能力，从而生成更高质量的后果。
5. 检索加强
基于检索加强的微调技术是一种联合内部知识库的大模型微调办法。它由检索组件和大型语言模型组成。它先从知识库中检索与问题相干的信息，而后将这些信息作为输出来生成答复。它可能适应新的信息，实现更精确、深刻的答复，并且在须要特定常识的工作上体现得更好。除上述技术之外，咱们还采纳了很多针对于文本到图像生成模型的前沿微调技术，咱们将针对客户的具体案例和需要，抉择采纳最合适的微调技术。
Finetuner+ 如何确保您的数据安全
近日，三星被曝光芯片秘密代码遭 ChatGPT 泄露，引入不到 20 天就产生 3 起事变。都是因为外部软件工程师将公司的秘密代码、会议内容等输出到 ChatGPT 中，导致公司机密信息泄露。之后三星采取行动，限度了员工对 ChatGPT 的 Prompt（提醒词）输出长度。
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然而，许多企业在应用 ChatGPT 时，往往须要将上下文信息喂给它，比方外部会议纪要总结、外部文档翻译等等，这就意味着 很多隐衷数据可能会被泄露。
而应用 Finetuner+ 微调的大模型，则躲避了这一危险。微调实现后，客户将取得一个可在本地部署的大模型，从而不用再依赖于 ChatGPT、MidJourney 等第三方接口，确保数据安全始终把握在本人手中。对于对数据安全有极高要求的客户，咱们还提供了 本地化模型微调和部署 的解决方案。在客户的内网下，针对特定利用场景进行定制化微调，数据和模型都不会来到客户的基础设施， 无需担心数据泄露的危险。
Finetuner+ 独有劣势
Finetuner+ 的劣势并不止于此，它还具备以下独特和翻新之处：
1. 价格和速度
对于客户来说，如果抉择从零到一训练垂直畛域大模型，大概须要 数年的工夫、数千万的破费；而抉择 Finetuner+ 就相当于前人栽树，后人乘凉。已有的大模型曾经为你的牛人参谋预训练了宽泛的常识和教训，Finetuner+ 通过晋升他的特定常识或业余体现使其更适应企业环境和需要，让企业真正受害于大模型。相比从头开始训练大模型所面临的挑战和危险，Finetuner+ 的模式显著更为高效和经济实惠，而这也正是 ChatGPT、MidJourney 等技术落地企业时，可能取得实效的关键所在。
2. 采纳前沿技术
Finetuner+ 在微调技术方面进行了大量钻研和翻新。它采纳了一种全新的微调办法，联合了 Instruction、Parameter-efficient Fine-tuning 等先进技术，使得模型在较短的工夫内就能适应特定工作。这种办法与传统的微调办法相比，既能放弃模型性能的优越性，又能缩小微调所需的计算资源。它能够帮忙您在已有的 ChatGPT 常识和能力的根底上，微调出一个私有化的 ChatGPT，以更好地服务您的企业和客户。
3. 在保持数据隐衷的同时，减速微调过程
Finetuner+ 采纳了一种数据并行训练策略，使得模型在多个 GPU 设施上并行训练。这一策略既能充分利用计算资源，进步微调速度，又能确保数据在各设施间的隔离，从而爱护数据隐衷。这一创新性设计使得 Finetuner+ 在放弃数据安全的同时，还能为用户节俭贵重的工夫和老本。
4. 不便与客户现有系统集成
Finetuner+ 致力于为客户提供全方位的反对服务，确保他们将通过微调的 AI 模型无缝集成到现有的零碎和流程中。咱们的客户反对团队将依据客户的具体需要，提供业余的领导和反对，帮忙客户顺利地实现集成过程，让客户能充分发挥模型的价值。
5. 和客户共建评估规范
咱们能够与客户独特建设评估规范，依据客户的具体需要，在其所属畛域中创立特定工作，并将其划分为畛域内和畛域外工作。这些规范能够用来评估微调后大型语言模型的原始能力是否丢失，以及是否提供了更好地在客户畛域内所需成果的模型。
6. 提供多种部署形式
此外，为了让 Finetuner+ 可能服务于各种类型的客户，咱们还提供了多种部署形式。对于重视数据安全的客户，能够抉择齐全交付模型，间接在企业的内网部署；对于短少 GPU 算力资源的客户，咱们也提供了 API 的形式来帮忙部署。
Finetuner+ 实用畛域
基本上，Finetuner+ 能够实用于任何行业畛域，包含但不仅限于以下畛域：
金融畛域
以金融畛域为例，企业能够应用大型语言模型来剖析金融市场的舆情，并依据这些信息为投资者提供策略倡议。金融数据往往波及客户隐衷和商业秘密，因而对数据安全要求极高。Finetuner+ 可能提供一个本地微调的解决方案，在企业内网下针对利用场景进行定制，数据不会来到企业的基础设施，从而使其可能在齐全保障数据安全的前提下，对大型语言模型进行定制微调。这样一来，金融企业就能够基于这个微调好的大模型开发出平安稳固的服务给企业本人或客户应用。
汽车营销畛域
汽车营销企业能够应用大型语言模型来剖析消费者的购车需要、市场趋势和竞争对手策略。汽车营销波及大量的客户数据、市场调研信息和销售策略，对于提供精准营销和优化销售渠道至关重要。通过 Finetuner+ 对大模型进行微调，晋升模型在特定畛域内工作上的体现，或帮忙企业剖析消费者行为，为新产品的研发和营销策略提供无力反对 ；或帮忙企业开发出 针对消费者需要的智能举荐零碎 ，提供个性化的车型举荐、配置倡议、价格优惠信息等服务。并且基于原有大型语言模型的自然语言生成能力，企业还能够在确保数据安全的状况下，生成吸引人的广告文案和社交媒体内容， 进步品牌知名度和市场份额。
如何应用 Finetuner+
- 理解 Finetuner+ 的性能和劣势，确定是否适宜您的业务需要；
- 填写申请表单，Jina AI 中国区产品团队将被动分割您；
- 咱们将依据您的需要和数据，开始进行大模型的微调；
- 实现后，咱们提供便于集成的格局提供微调后的模型权重，并在您的基础设施上部署模型；
微调的老本取决于很多因素，工作的复杂性、训练数据的数量和品质以及所需的性能指标。因而咱们提供了 灵便的定价打算和选项，以满足不同客户的具体需要。 咱们还提供了欠缺的客户反对，来帮忙您更好地理解和应用 Finetuner+。
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