构建个人小型安全大模型教学指南

背景与概述

当前大语言模型(LLM)技术快速发展，安全领域也涌现出各种GPT变体。本教程将指导如何构建一个专注于Web安全的小型个人大模型，成本控制在百元到千元级别。

核心思路

通过微调开源ChatGLM模型，使用Web安全书籍作为训练数据，使模型获得专业Web安全知识。

详细实施步骤

1. 数据准备

PDF文本提取

from pdf2image import convert_from_path
import tesserocr

def pdf_to_text(pdf_filename):
    final_text = ""
    images = convert_from_path(pdf_filename)
    for i, image in enumerate(images):
        temp_img_path = f"temp_img_{i}.png"
        image.save(temp_img_path, 'PNG')
        result = tesserocr.file_to_text(temp_img_path)
        final_text += result
    return final_text

2. 生成问答数据集

使用ChatGPT API将文本转换为结构化QA对：

提示词模板：

I will give you some text, help me generate suitable and diverse multiple Chinese questions based on the text content, and give corresponding answers according to the text content. Your answer should be multiple question-answer pairs, and must be in the following JSON format:

[{"q":"question text", "a":"answer text"},
{"q":"question text", "a":"answer text"}]

You answer must be a JSON-formatted QA pairs, without any other content.

3. 数据集规模

• 120页中文Web安全书籍
• 每页PDF约生成7个问题
• 初始样本量约1K
• 通过循环迭代问答最终达2K样本

4. 模型微调

技术参数

• 基础模型：ChatGLM (约10G)
• 微调方式：增加神经网络层
• 微调后模型大小：约1G (INT8量化)
• 训练硬件：NVIDIA A100
• 单次训练时间：约3小时
• 总训练周期：3天

性能指标

• 训练集loss: 0.01
• 测试集loss: 0.3 (100+条样本)

5. 评估方法

参考自动化测试评估方法(如https://zhuanlan.zhihu.com/p/618261117)，主要比较微调模型与ChatGPT的回答质量。

成本分析

• 硬件成本：百元级别(众筹A100)
• 云服务成本：约十几元(按实际训练小时计算)
• 预计1年内硬件成本将大幅降低

扩展建议

1. 多书训练：训练基础模型需50+本书(10w+数据量)
2. 领域扩展：可应用于其他安全细分领域
3. 数据优化：高质量数据是模型性能的关键

注意事项

1. 模型定位：个人小型模型，性能不及GPT-3达芬奇版本
2. 数据壁垒：随着硬件成本降低，数据质量将成为主要竞争点
3. 开源资源：充分利用ChatGLM等开源模型

后续计划

本教程为系列第一篇，后续将推出更多安全领域的小型大模型构建指南。

如需获取完整模型和训练代码，可联系原作者。