要使用 LlamaIndex 进行语言模型微调，您主要需要利用其数据索引和检索功能来准备高质量的训练数据集。LlamaIndex 擅长将非结构化数据（例如文档或文本文件）组织成结构化索引，从而更容易提取相关上下文以创建特定于任务的训练示例。虽然 LlamaIndex 本身不处理实际的微调过程，但它简化了数据准备阶段，这对于有效训练模型至关重要。例如，您可以使用它来索引技术文档、过滤关键部分并生成与您的目标用例一致的问答对。
该过程涉及三个关键步骤。首先，使用 LlamaIndex 的连接器（例如，PDF、数据库或 API）加载和索引您的数据，以创建可搜索的知识库。接下来，查询此索引以检索上下文相关的片段。例如，如果微调一个用于法律文件分析的模型，您可以提取与特定合同条款相关的条款。然后，这些片段将成为您训练数据的一部分，并与“总结此条款”或“识别义务”等提示配对。最后，以与 Hugging Face Transformers 或 OpenAI 的微调 API 等微调框架兼容的格式导出此精选数据集。LlamaIndex 的 Response Synthesizer 可以通过将检索到的上下文与预定义的提示模板相结合，帮助自动生成合成训练对。
一个实际的例子：假设您正在构建一个客户支持聊天机器人。使用 LlamaIndex 索引您的支持工单和产品手册，然后检索常见问题的答案，例如“如何重置我的密码？” 将这些答案与用户查询配对以创建训练示例。您可以通过过滤低置信度的响应或添加元数据（例如，产品版本）来进一步优化数据，以提高特异性。数据集准备好后，使用 trl（Transformer 强化学习）或 PyTorch 等库来微调 Llama 2 或 Mistral 等开源模型。通过将 LlamaIndex 重点放在管理精确的、与领域对齐的数据上，您可以减少训练中的噪声并提高模型在特定任务上的性能。