请求指导：微调LLM从PDF服务指南中提取合规项的技术方案

模型推荐 #

• 轻量高效型：优先选择DistilBERT-base-uncased，参数规模仅为原BERT的40%，推理速度快，适配多页PDF的批量处理需求，对领域文本的语义捕捉能力足够支撑合规项识别。若需更强的领域理解性能，可选用RoBERTa-base，其在通用文本预训练阶段的优化使其对长文本中的复杂短语识别效果更优。
• 大模型选项：算力充足时，GPT-3.5-turbo-instruct（微调版）是理想选择，它对多样形式的合规项语义理解能力突出；若需本地化部署以保障数据安全，Llama 2-7B/13B微调后可满足需求，适配敏感文档的处理场景。

分词器选择 #

• 匹配对应模型的原生分词器：例如DistilBERT搭配distilbert-base-uncased分词器、RoBERTa搭配roberta-base分词器、Llama 2搭配llama-2-7b分词器。原生分词器与模型预训练逻辑一致，能最大限度保留文本语义，避免分词差异干扰模型性能。
• 长文本适配策略：针对多页PDF的长文本，采用滑动窗口分词法，将文本切割为模型支持的最大长度片段，同时保留片段间的上下文关联，防止合规项被切割遗漏。

微调实施策略 #

• 数据格式转换：将CSV中的合规项转换为「上下文文本+合规项标注」的样本格式，示例如下：

  上下文："当借款人逾期超过90天，服务商需启动foreclosure流程"
  标注合规项："启动foreclosure流程"
  保证每个样本包含完整的上下文环境与对应合规项，让模型学习识别规则。

• Prompt微调（大模型适用）：使用GPT-3.5-turbo-instruct或Llama 2时，可构造Few-shot Prompt，导入CSV中的典型样本作为示例，引导模型识别新PDF中的合规项，无需全量微调，成本更低、落地更快。
• 监督微调（SFT，小模型适用）：针对DistilBERT、RoBERTa这类小模型，用标注样本进行监督微调，设置学习率2e-5、训练轮次3-5轮，配合早停机制（验证集性能不再提升时停止），避免过拟合。

额外优化建议 #

• PDF预处理：使用PyMuPDF或pdfplumber将PDF转换为纯文本，去除页眉、页脚等冗余格式，提升模型输入质量。
• 后处理：对模型输出的合规项进行去重和一致性校验，确保提取结果的准确性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daremitsu