[]本发明涉及人工智能，具体地说是一种自动实现大语言模型微调的装置及方法。
背景技术：
0、[背景技术]
1、随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在自然语言处理(nlp)领域取得了显著的进步。其中，基于深度学习的大规模预训练语言模型，大模型语言已经在文本生成、机器翻译、情感分析等多个任务中展现出了强大的能力。然而，这些模型通常是通用的，需要经过微调才能在特定应用场景中达到最佳效果。
2、在现有技术中，大语言模型的微调主要包括以下步骤：
3、a.数据准备：收集并准备高质量的训练数据集；这一部分通常包括数据清洗、数据标注和数据格式化等操作。
4、b.模型加载：加载预训练的大语言模型。
5、c.模型训练：在准备好的数据集上进行微调训练。这一步涉及优化器的选择、学习率的设定以及对训练过程的监控等。
6、d.性能评估：在验证集或测试集上评估微调后的模型性能，这通常包括计算指标如准确率、精确率、召回率和f1分数等。
7、e.参数调整：根据性能评估结果，调整模型的超参数或架构，然后再次进行训练和评估，直到模型性能达到预期水平。
8、然而，现有的大语言模型微调方法在提高产率和质量，以及节省能耗和原材料方面，具有明显的欠缺。
技术实现思路
0、[
技术实现要素：
]
1、本发明的目的就是要解决上述的不足而提供一种自动实现大语言模型微调的装置及方法，实现了大语言模型微调过程的高度自动化和智能化，显著提高了数据预处理和模型训练的效率，缩短了整体微调时间，且自动化调整模块通过多次迭代优化，确保了微调后的模型性能稳定提升。
2、本发明一方面，提供了一种自动实现大语言模型微调的装置，包括：
3、数据预处理模块，用于通过数据接口与外部原始数据源连接，将清洗、标注和格式化后的数据传递给模型加载模块；
4、模型加载模块，用于连接到存储介质以获取预训练模型，并将加载的模型传递给训练管理模块；
5、训练管理模块，用于与数据预处理模块和模型加载模块连接，接收训练数据和模型参数，同时与性能评估模块连接，传递训练过程中的中间结果和最终模型；
6、性能评估模块，用于连接到训练管理模块，接收训练结果，并将性能指标反馈给自动化调整模块；
7、自动化调整模块，用于根据性能评估模块的反馈结果，自动调整模型的超参数和训练策略，以进一步优化模型性能。
8、在一种可能的实施方案中，所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据标注子模块和数据格式化子模块；数据清洗子模块去除噪音和冗余数据，将清洁的数据传递至数据标注子模块；数据标注子模块根据任务要求对数据进行标注，并将标注完成的数据传递至数据格式化子模块；数据格式化子模块将标注后的数据格式化为适合模型训练的格式，并通过内部总线接口传递到模型加载模块。
9、在另一种可能的实施方案中，所述模型加载模块包括模型读取子模块和模型加载子模块，模型读取子模块从存储介质读取预训练模型，并将其传递给模型加载子模块；模型加载子模块利用深度学习框架将模型加载到计算设备中，准备进行训练，通过内部总线接口将模型传递至训练管理模块；所述训练管理模块包括训练调度子模块和训练监控子模块，训练调度子模块根据配置的超参数和训练策略分配计算资源，启动训练任务；训练监控子模块实时监控训练过程，收集中间结果和日志，通过内部总线接口传递至性能评估模块。
10、在又一种可能的实施方案中，所述性能评估模块包括性能计算子模块，性能计算子模块在验证数据集上评估微调后的模型性能，计算各项指标，并将结果通过内部总线接口反馈至训练管理模块和自动化调整模块；所述自动化调整模块包括参数优化子模块和策略优化子模块，参数优化子模块根据性能评估结果自动调整训练超参数，通过内部总线接口将调整后的参数传递至训练管理模块；策略优化子模块调整训练策略，以确保优化后的策略应用于下一轮的训练。
11、本发明另一方面，提供了一种自动实现大语言模型微调的方法，包括以下步骤：
12、1)数据预处理：从外部数据源接收原始数据，通过数据清洗步骤去除噪声和冗余数据，完成数据标注工作，将数据与对应的标签结合，将处理后的数据格式化为适合模型训练的格式；
13、2)模型加载：从存储介质中加载预训练的大语言模型，利用深度学习框架，将模型加载到计算设备中准备进行训练；
14、3)训练管理：根据配置的训练策略和超参数，开始对模型进行微调训练，动态调度计算资源，并监控训练过程中的各项指标；
15、4)性能评估：在验证数据集上评估微调后的模型性能，计算指标，分析误差，找出模型性能的薄弱点；
16、5)自动化调整：根据步骤4)性能评估的反馈，自动调整训练超参数和训练策略，将优化后的参数和策略传递回步骤3)，进行新一轮的训练。
17、在一种可能的实施方案中，数据预处理包括以下步骤：
18、101)数据清洗：通过数据清洗子模块去除噪音和冗余数据，将清洁的数据传递至数据标注子模块；
19、102)数据标注：数据标注子模块根据任务要求对数据进行标注，并将标注完成的数据传递至数据格式化子模块；
20、103)数据格式化：数据格式化子模块将标注后的数据格式化为适合模型训练的格式，并通过内部总线接口传递到模型加载模块。
21、在另一种可能的实施方案中，模型加载包括以下步骤：
22、201)模型读取：模型读取子模块从存储介质读取预训练模型，并将其传递给模型加载子模块；
23、202)模型加载：模型加载子模块利用深度学习框架将模型加载到计算设备中，准备进行训练，通过内部总线接口将模型传递至训练管理模块。
24、在又一种可能的实施方案中，训练管理包括以下步骤：
25、301)训练调度：训练调度子模块根据配置的超参数和训练策略分配计算资源，启动训练任务；
26、302)训练监控：训练监控子模块实时监控训练过程，收集中间结果和日志，通过内部总线接口传递至性能评估模块。
27、在其他可能的实施方案中，性能评估包括以下步骤：
28、性能计算：性能计算子模块在验证数据集上评估微调后的模型性能，计算各项指标，并将结果通过内部总线接口反馈至训练管理模块和自动化调整模块；计算指标包括但不限于准确率、精确率、召回率和f1分数。
29、在其他另一个可能的实施方案中，自动化调整包括以下步骤：
30、501)参数优化：参数优化子模块根据性能评估结果自动调整训练超参数，通过内部总线接口将调整后的参数传递至训练管理模块；
31、502)策略优化：策略优化子模块调整训练策略，以确保优化后的策略应用于下一轮的训练。
32、本发明同现有技术相比，具有如下优点：
33、1.提高产率和质量
34、提高产率：
35、高效数据预处理：数据预处理模块能够自动完成数据清洗、标注和格式化，显著提高了数据准备的效率，减少了数据处理的时间和人力成本。
36、智能化训练管理：训练管理模块通过智能调度计算资源，优化了训练过程，缩短了模型微调的总时间。
37、提高质量：
38、自动化参数优化：自动化调整模块基于性能评估结果自动调整超参数和训练策略，确保模型在每次迭代后朝着最优性能方向发展，最终提升模型的整体质量。
39、精准性能评估：性能评估模块提供详细的性能指标和误差分析，使模型优化更加精准和可靠。
40、2.节省能耗和原材料
41、资源优化：训练管理模块通过动态调度计算资源，最大限度地利用计算设备的性能，避免资源浪费，从而降低能耗。
42、自动化过程降低重复劳动：各模块的高度自动化减少了中间的重复性手工操作，降低了能量和人力消耗。
43、减少数据需求：通过智能化的数据预处理和优化，减少了对大量高质量标注数据的需求，从而节省了数据收集和标注所需的资源。
44、3.有用性能的出现
45、增强的适用性：
46、多任务适应：该装置能够适应多种自然语言处理任务，通过简单配置便可应用于文本生成、情感分析、机器翻译等多个领域。
47、稳定的性能输出：自动化调整模块确保了微调过程的连续优化，输出的模型性能稳定可靠，适用于实际业务应用。
48、技术特征与实验数据支持：
49、模块化结构：数据预处理、模型加载、训练管理、性能评估和自动化调整模块的协同工作，使得整个微调过程高效、紧凑。
50、智能化管理：通过智能化的管理手段，显著提升了微调性能和效率。
1.一种自动实现大语言模型微调的装置，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述数据预处理模块包括数据清洗子模块、数据标注子模块和数据格式化子模块；数据清洗子模块去除噪音和冗余数据，将清洁的数据传递至数据标注子模块；数据标注子模块根据任务要求对数据进行标注，并将标注完成的数据传递至数据格式化子模块；数据格式化子模块将标注后的数据格式化为适合模型训练的格式，并通过内部总线接口传递到模型加载模块。
3.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述模型加载模块包括模型读取子模块和模型加载子模块，模型读取子模块从存储介质读取预训练模型，并将其传递给模型加载子模块；模型加载子模块利用深度学习框架将模型加载到计算设备中，准备进行训练，通过内部总线接口将模型传递至训练管理模块；所述训练管理模块包括训练调度子模块和训练监控子模块，训练调度子模块根据配置的超参数和训练策略分配计算资源，启动训练任务；训练监控子模块实时监控训练过程，收集中间结果和日志，通过内部总线接口传递至性能评估模块。
4.如权利要求1所述的装置，其特征在于：所述性能评估模块包括性能计算子模块，性能计算子模块在验证数据集上评估微调后的模型性能，计算各项指标，并将结果通过内部总线接口反馈至训练管理模块和自动化调整模块；所述自动化调整模块包括参数优化子模块和策略优化子模块，参数优化子模块根据性能评估结果自动调整训练超参数，通过内部总线接口将调整后的参数传递至训练管理模块；策略优化子模块调整训练策略，以确保优化后的策略应用于下一轮的训练。
5.一种自动实现大语言模型微调的方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，数据预处理包括以下步骤：
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，模型加载包括以下步骤：
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，训练管理包括以下步骤：
9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，性能评估包括以下步骤：
10.如权利要求5所述的方法，其特征在于，自动化调整包括以下步骤：
