llamafactory 微调 rerank

### 使用 LlamaFactory 进行模型微调以优化 Rerank 功能 LlamaFactory 是一个基于开源大语言模型（LLM）的工具集，支持对模型进行微调以适应特定任务需求。在重排序（Rerank）任务中，通过微调模型可以显著提升搜索结果的相关性和用户满意度[^1]。以下是关于如何使用 LlamaFactory 进行模型微调以优化 Rerank 功能的专业指导。 #### 1. 数据准备 为了实现有效的 Rerank 微调，需要准备高质量的训练数据。这些数据通常包括查询（query）、候选文档（document）及其相关性标签。相关性标签可以是二进制值（如 0 或 1），也可以是多级评分（如 1-5）。确保数据格式符合以下标准： ```python [ {"query": "如何学习Python", "docs": [{"text": "Python是一种编程语言...", "relevance": 4}, {"text": "Java是一门面向对象的语言...", "relevance": 1}]}, {"query": "深度学习入门", "docs": [{"text": "深度学习需要了解神经网络...", "relevance": 5}, {"text": "机器学习是人工智能的一个分支...", "relevance": 3}]} ] ``` 此数据结构能够帮助模型理解查询与文档之间的相关性关系[^2]。 #### 2. 模型选择与加载 LlamaFactory 提供了多种预训练模型供选择。根据任务需求，可以选择适合的模型进行微调。例如，对于文本重排序任务，可以选择基于 Transformer 的模型，如 BERT 或 RoBERTa。以下代码展示了如何加载模型： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification # 加载预训练模型和分词器 model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=1) ``` 这里选择了 `bert-base-uncased` 作为基础模型，并设置了输出为单个标量值（用于表示相关性得分）[^3]。 #### 3. 数据预处理 在微调之前，需要对数据进行预处理，将其转换为模型可接受的输入格式。具体步骤包括分词、截断、填充等操作。以下是一个示例代码： ```python def preprocess_data(data, tokenizer, max_length=512): inputs = [] labels = [] for item in data: query = item["query"] for doc in item["docs"]: text = f"[CLS] {query} [SEP] {doc['text']}" encoded = tokenizer.encode_plus( text, max_length=max_length, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt" ) inputs.append(encoded) labels.append(doc["relevance"]) return inputs, labels ``` 上述代码将查询和文档拼接成单个字符串，并通过分词器对其进行编码。最终得到的输入数据可以传递给模型进行训练[^4]。 #### 4. 模型微调 使用准备好的数据和加载的模型，可以通过 PyTorch 或 Hugging Face 的 Trainer API 进行微调。以下是一个简单的微调示例： ```python from torch.utils.data import DataLoader from transformers import Trainer, TrainingArguments # 创建数据加载器 train_loader = DataLoader(list(zip(inputs, labels)), batch_size=8, shuffle=True) # 定义训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="epoch", learning_rate=5e-5, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, ) # 使用 Trainer API 进行微调 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_loader.dataset, ) # 开始训练 trainer.train() ``` 通过设置适当的超参数，可以确保模型在 Rerank 任务上达到最佳性能[^5]。 #### 5. 模型评估与部署 微调完成后，需要对模型进行评估以验证其性能。常用的评估指标包括 MAP（Mean Average Precision）、NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）等。评估后，可以将模型部署到生产环境中以支持实时重排序任务。 --- ###