🌱 从“状态”出发：RWKV的State Tuning微调之旅 2024-09-26 作者 C3P00 在神经网络的浩瀚宇宙里，RWKV（Recurrent Weighted Key Value）模型正以其独特的RNN架构，逆风翻盘。它不仅在计算效率上展现了强大实力，还突出了Transformer们“难以企及的”灵活性。而其中一项令人拍案叫绝的技术，便是我们今天的主角——State Tuning。 在这个星辰大海般的模型调优世界里，State Tuning如同一艘精致而灵活的宇宙飞船，能在广袤的宇宙中轻盈地穿梭，找到最适合的“状态”进行任务微调。那么，State Tuning究竟有何过人之处？且听我娓娓道来。 🚀 RWKV与State Tuning：模型微调的“轻量级冠军” 如果说Transformer是模型家族中的巨无霸，那么RWKV就像一位轻量级拳击冠军，打得快、准、狠。而State Tuning则是它的秘密武器。相比那些动辄修改成千上万参数的全参微调，State Tuning仅仅调整模型的初始状态（State），堪称微调中的“快刀手”：轻量、快速、效果奇佳。 🧠 State Tuning的核心原理 RWKV不同于Transformer那样需要巨大计算资源来处理长序列。作为一个RNN模型，它以固定大小的State来处理序列信息。State Tuning的核心便是微调这个初始State。想象一下，RWKV就像一位经验丰富的飞行员，而State Tuning则像是为他设置了一个完美的起飞姿态。调整好了初始状态，接下来的飞行就顺畅多了。 通过微调State，RWKV不仅能更快地适应新任务，还能有效提高模型的迁移能力。这也让它成为处理多样化任务的利器，甚至可以用于对齐任务（Alignment），如同一名敏捷的外交官，轻松应对不同文化背景的沟通挑战。 🛠️ 从头开始：State Tuning的训练环境配置 在进入微调的实际操作之前，我们需要做好一件事——搭建训练环境。这就像准备开展一场马拉松比赛，得先穿好跑鞋。 🖥️ 配置虚拟环境（Conda） 首先，在Linux系统上，我们需要一个干净、独立的虚拟环境。Conda是这里的最佳选择，就像是为我们的马拉松选手打造了一双量身定制的跑鞋。要是你还不熟悉如何配置Conda环境，可以参考这篇文章。 🔧 安装State Tuning所需的软件 为了让RWKV在训练时如虎添翼，我们需要安装几个重要的软件包。尤其是torch 2.1.2+cu121和pytorch-lightning 1.9.5，它们将为你的训练过程保驾护航。以下是安装命令： pip install torch --upgrade --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install pytorch-lightning==1.9.5 transformers ninja einops tqdm gpustat nvitop bitsandbytes wandb datasets triton==2.2.0 --upgrade 这些命令就像是为你的飞行员加满了燃油，确保他能在训练中长途跋涉而不掉链子。 💻 检查CUDA环境 别忘了检查CUDA环境，它相当于给飞行员的仪表盘做最后的调试，确保一切无误后再起飞。你可以通过以下命令检验CUDA是否可用： import torch torch.cuda.is_available() 如果返回True，那就意味着一切准备就绪，可以开始训练了。 📊 准备训练数据：让飞行员有足够的“飞行任务” 数据，是任何模型训练的燃料。在State Tuning中，我们需要准备好合适的训练数据。 🗃️ 生成Binidx数据 RWKV模型的训练数据格式为binidx，这就像是为飞行员规划好了一条清晰的航线。要生成这样的数据，我们需要运行以下命令： python make_data.py novel.jsonl 10 512 其中，novel.jsonl是你的原始数据，10是重复次数，而512则是上下文长度。这个过程确保了模型有足够的训练数据，同时上下文长度不会过长，避免了模型“超载”。 🔧 微调参数：让飞行员掌控飞机的每个细节 在RWKV-PEFT仓库中的demo-state-tuning.sh脚本里，我们可以调整各种训练参数，以进一步优化模型的表现。这相当于为飞行员调试飞机的每一个按钮和旋钮。 🎛️ 调整重要的训练参数 其中几个重要参数如下： micro_bsz=1：微批次大小，通常从1开始，逐渐增大。 ctx_len=512：上下文长度，State Tuning建议从512开始。 QUANT='nf4'：量化训练选项，可以显著减少显存需求。 这些参数调节就像给飞行员的仪表盘设定了最佳的飞行模式，确保飞行平稳顺畅。 🏁 开始训练：让飞行员起飞！ 一切准备就绪后，我们便可以正式开始训练了。在RWKV-PEFT目录下，运行以下命令： sh demo/demo-state-tuning.sh 此时，模型便如同一架喷气式飞机，载着我们精心准备的数据和调参，在浩瀚的神经网络天空中翱翔。 🎉 训练完成后的State文件 训练结束后，我们会得到一个state文件（.pth格式），它就像是记录了飞行员整个飞行过程的黑匣子。这个文件可以单独挂载到RWKV模型中，甚至可以分享给其他用户，共享微调的成果。 💡 State文件的使用：让你的模型与众不同 获得State文件后，你可以使用demo-state-merge.sh工具将其与基底RWKV模型合并，得到一个完整的微调模型。更好玩的是，你还可以单独挂载这个State文件，增强RWKV模型在特定任务上的表现。这就像是为飞行员配备了一个全新且强大的导航系统，让他在任何任务中都能应对自如。 📚 结语：轻盈的微调，强大的表现 RWKV的State Tuning技术为我们展示了一种全新的微调方式——轻量、快速、灵活，它不仅降低了显存需求，还能在多任务处理上展现出令人惊叹的迁移能力。就如同一位身经百战的飞行员，依靠调整起飞状态，RWKV模型能够以最小的代价，获得最优的任务表现。 在未来的研究和应用中，State Tuning无疑将成为模型微调领域的佼佼者。我们期待它在更多场景中大展拳脚，助力AI技术进一步腾飞。 参考文献 RWKV官方文档，State Tuning教程：https://rwkv.cn/RWKV-Fine-Tuning/State-Tuning RWKV-PEFT仓库：https://github.com/JL-er/RWKV-PEFT
在神经网络的浩瀚宇宙里，RWKV（Recurrent Weighted Key Value）模型正以其独特的RNN架构，逆风翻盘。它不仅在计算效率上展现了强大实力，还突出了Transformer们“难以企及的”灵活性。而其中一项令人拍案叫绝的技术，便是我们今天的主角——State Tuning。
在这个星辰大海般的模型调优世界里，State Tuning如同一艘精致而灵活的宇宙飞船，能在广袤的宇宙中轻盈地穿梭，找到最适合的“状态”进行任务微调。那么，State Tuning究竟有何过人之处？且听我娓娓道来。
🚀 RWKV与State Tuning：模型微调的“轻量级冠军”
如果说Transformer是模型家族中的巨无霸，那么RWKV就像一位轻量级拳击冠军，打得快、准、狠。而State Tuning则是它的秘密武器。相比那些动辄修改成千上万参数的全参微调，State Tuning仅仅调整模型的初始状态（State），堪称微调中的“快刀手”：轻量、快速、效果奇佳。
🧠 State Tuning的核心原理
RWKV不同于Transformer那样需要巨大计算资源来处理长序列。作为一个RNN模型，它以固定大小的State来处理序列信息。State Tuning的核心便是微调这个初始State。想象一下，RWKV就像一位经验丰富的飞行员，而State Tuning则像是为他设置了一个完美的起飞姿态。调整好了初始状态，接下来的飞行就顺畅多了。
通过微调State，RWKV不仅能更快地适应新任务，还能有效提高模型的迁移能力。这也让它成为处理多样化任务的利器，甚至可以用于对齐任务（Alignment），如同一名敏捷的外交官，轻松应对不同文化背景的沟通挑战。
🛠️ 从头开始：State Tuning的训练环境配置
在进入微调的实际操作之前，我们需要做好一件事——搭建训练环境。这就像准备开展一场马拉松比赛，得先穿好跑鞋。
🖥️ 配置虚拟环境（Conda）
首先，在Linux系统上，我们需要一个干净、独立的虚拟环境。Conda是这里的最佳选择，就像是为我们的马拉松选手打造了一双量身定制的跑鞋。要是你还不熟悉如何配置Conda环境，可以参考这篇文章。
🔧 安装State Tuning所需的软件
为了让RWKV在训练时如虎添翼，我们需要安装几个重要的软件包。尤其是torch 2.1.2+cu121和pytorch-lightning 1.9.5，它们将为你的训练过程保驾护航。以下是安装命令：
这些命令就像是为你的飞行员加满了燃油，确保他能在训练中长途跋涉而不掉链子。
💻 检查CUDA环境
别忘了检查CUDA环境，它相当于给飞行员的仪表盘做最后的调试，确保一切无误后再起飞。你可以通过以下命令检验CUDA是否可用：
如果返回
True，那就意味着一切准备就绪，可以开始训练了。📊 准备训练数据：让飞行员有足够的“飞行任务”
数据，是任何模型训练的燃料。在State Tuning中，我们需要准备好合适的训练数据。
🗃️ 生成Binidx数据
RWKV模型的训练数据格式为binidx，这就像是为飞行员规划好了一条清晰的航线。要生成这样的数据，我们需要运行以下命令：
其中，
novel.jsonl是你的原始数据，10是重复次数，而512则是上下文长度。这个过程确保了模型有足够的训练数据，同时上下文长度不会过长，避免了模型“超载”。🔧 微调参数：让飞行员掌控飞机的每个细节
在RWKV-PEFT仓库中的
demo-state-tuning.sh脚本里，我们可以调整各种训练参数，以进一步优化模型的表现。这相当于为飞行员调试飞机的每一个按钮和旋钮。🎛️ 调整重要的训练参数
其中几个重要参数如下：
micro_bsz=1：微批次大小，通常从1开始，逐渐增大。ctx_len=512：上下文长度，State Tuning建议从512开始。QUANT='nf4'：量化训练选项，可以显著减少显存需求。这些参数调节就像给飞行员的仪表盘设定了最佳的飞行模式，确保飞行平稳顺畅。
🏁 开始训练：让飞行员起飞！
一切准备就绪后，我们便可以正式开始训练了。在RWKV-PEFT目录下，运行以下命令：
此时，模型便如同一架喷气式飞机，载着我们精心准备的数据和调参，在浩瀚的神经网络天空中翱翔。
🎉 训练完成后的State文件
训练结束后，我们会得到一个state文件（.pth格式），它就像是记录了飞行员整个飞行过程的黑匣子。这个文件可以单独挂载到RWKV模型中，甚至可以分享给其他用户，共享微调的成果。
💡 State文件的使用：让你的模型与众不同
获得State文件后，你可以使用
demo-state-merge.sh工具将其与基底RWKV模型合并，得到一个完整的微调模型。更好玩的是，你还可以单独挂载这个State文件，增强RWKV模型在特定任务上的表现。这就像是为飞行员配备了一个全新且强大的导航系统，让他在任何任务中都能应对自如。📚 结语：轻盈的微调，强大的表现
RWKV的State Tuning技术为我们展示了一种全新的微调方式——轻量、快速、灵活，它不仅降低了显存需求，还能在多任务处理上展现出令人惊叹的迁移能力。就如同一位身经百战的飞行员，依靠调整起飞状态，RWKV模型能够以最小的代价，获得最优的任务表现。
在未来的研究和应用中，State Tuning无疑将成为模型微调领域的佼佼者。我们期待它在更多场景中大展拳脚，助力AI技术进一步腾飞。
参考文献