用Phi-3 Mini微調實現英文到尤達語翻譯

引言

本文將帶你快速上手大模型微調實踐——以微軟的Phi-3 Mini 4K Instruct模型為例，教你如何將其微調為一個能把英文翻譯成"尤達語"（《星球大戰》中尤達大師的獨特說話風格）的模型。這是一個"先實踐后深究"的教程，適合作為大模型微調的入門參考。

學習內容

通過本次實踐，你將掌握以下技能：

• 利用BitsAndBytes加載量化模型（減少顯存占用）
• 使用Hugging Face的peft庫配置低秩適配器（LoRA）
• 加載并格式化訓練數據集
• 借助Hugging Face的trl庫中的SFTTrainer進行有監督微調
• 用微調后的模型生成翻譯結果

實踐資源

• 對應教程的Jupyter Notebook已收錄在官方"Fine-Tuning LLMs" GitHub倉庫中
• 也可直接在Google Colab中運行該 Notebook，無需本地配置環境

準備工作

與其他編程實踐相同，本教程的所有代碼會先導入所需庫。在開始前，需確保環境中已安裝相關依賴（具體庫列表可參考原Notebook）。

這篇入門指南聚焦于實操流程，適合初學者快速體驗大模型微調的完整鏈路。通過尤達語翻譯這個 案例，你可以直觀感受微調如何讓模型適配特定任務，為后續深入學習大模型調優打下基礎。