图片网络安全大模型是指使用大量数据和参数来训练的人工智能模型，它可以理解和生成与网络安全相关的内容，例如漏洞报告、利用代码、攻击场景等。
目前各家网络安全厂商也纷纷跟进在大模型方面的探索，但可供广大从业者研究的特有网络安全大模型屈指可数，最近，云起无垠开源了他们的网络安全大模型SecGPT，该模型基于Baichuan-13B训练，目前已接近300star，这里直接拷贝了项目的介绍内容：
图片1. 基座模型：Baichuan-13B
- 基于Baichuan-13B (无道德限制，较好中文支持，显存资源占用小)
- 运行环境:
- webdemo推理: 2*4090(24G)
- lora训练: 3*4090(24G)
2.微调技术
- 基于Lora做预训练和SFT训练，优化后的训练代码展示了训练的底层知识，同时大幅减少训练的显存占用，在3*4090上训练。
3. 数据
- 预训练数据
- 收集了安全书籍，安全知识库，安全论文，安全社区文章，漏洞库等等安全内容
- 数据集开源地址：https://huggingface.co/datasets/w8ay/security-paper-datasets
图片 - 有监督数据
- chatgpt 人工构造各类有监督安全能力数据集，让模型能了解各类安全指令。
图片- 思维链：基于思维链方式构造有监督数据集让模型能够根据问题逐步推理到最终答案，展现推理过程。
- 知乎回答：加入了部分高质量知乎数据集，在一些开放性问题上模型能通过讲故事举例子等方式回答答案和观点，更易读懂。
- 为防止灾难性遗忘，有监督数据喂通用能力数据 安全能力数据，数据占比5:1
4. 模型训练
修改train.py中超参数信息
代码语言：txt复制# 最大token长度
max_position_embeddings = 2048
# batch size大小
batch_size = 4
# 梯度累积
accumulation_steps = 8
# 训练多少个epoch
num_train_epochs = 10
# 每隔多少步保存一次模型
save_steps = 400
# 每隔多少步打印一次日志
logging_steps = 50
# 学习率
lr = 1e-4
# 预训练模型地址
pre_train_path = "models/Baichuan-13B-Base"
# 训练数据json地址
dataset_paper = "data.json"
train_option = "pretrain"
# lora
use_lora = True
pre_lora_train_path = "" # 如果要继续上一个lora训练，这里填上上一个lora训练的地址
lora_rank = 8
lora_alpha = 32预训练
修改
代码语言：txt复制# 预训练模型地址
pre_train_path = "models/Baichuan-13B-Base"
# 训练数据json地址
dataset_paper = "w8ay/secgpt"
train_option = "pretrain" 执行 python train.py
SFT训练
修改
代码语言：txt复制# 预训练模型地址
pre_train_path = "models/Baichuan-13B-Base"
# 训练数据json地址
dataset_paper = "sft.jsonl"
train_option = "sft"
pre_lora_train_path = "output/secgpt-epoch-1" # 预训练lora保存目录 执行 python train.py
5. 效果展示
模型结果的输出有着随机性，模型可能知道答案，但是随机后改变输出，这时候可以增加提示词让模型注意力集中，也可以做RLHF强化学习：让模型输出多个结果，选择正确的那个，提升模型效果。
代码语言：javascript复制python webdemo.py --base_model w8ay/secgpt自带RLHF选择器，模型会输出三个结果，选择最好的一个记录下来，可对后面RLHF微调模型提供数据参考。
开放问题
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图片可以见到，对于一些特别的问题，模型的回答还是很接地气的，不过对现实世界中的梗的理解能力还有待提高，这可能也是很多目前大模型的普遍存在的问题。顺带值得一提的是，作者公开了模型的训练数据，相当良心。
总之，网络安全与大模型的结合必将是未来发展的重要趋势之一，我们也期待能看到更多的安全大模型和数据集被开源出来，更多安全相关的创新应用面向市场。
