第2章 大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.2 预训练与微调

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1.背景介绍

在本章节，我们将深入探讨大模型的一个关键技术——预训练与微调 (Pre-training and Fine-tuning)。首先，我们将从背景角度介绍预训练与微调的概念及其优势；然后，我们会详细阐述核心概念与联系、核心算法原理和操作步骤，以及数学模型公式；接着，我们将提供一些最佳实践，包括代码示例和详细解释；此外，我们还将分享实际应用场景和相关工具与资源；最后，我们总结未来发展趋势与挑战，并回答一些常见问题。

背景介绍

什么是预训练与微调？

预训练与微调是大模型训练中的两个重要阶段。在预训练阶段，我们利用海量未标注数据 trains 大规模深度学习模型，以学习通用的特征表示 ability；在微调阶段，我们利用小规模带标注数据 fine-tunes 预训练模型，以适应特定任务需求。

为何采用预训练与微调？

深度学习模型的训练成本很高，需要大量的数据和计算资源。而对许多实际应用场景，我们往往只有少量带标注数据，难以训练出高质量模型。因此，我们采用预训练与微调策略，利用海量未标注数据学习通用特征表示，再利用小规模带标注数据 fine-tunes 模型，以适应特定任务需求。

核心概念与联系

预训练 Pre-training

预训练是指利用海量未标注数据 trains 深度学习模型，以学习通用的特征表示。这一过程可以看作是自监督学习 (Self-supervised Learning) 的一个实例。在预训练过程中，我们可以设计各种自监督任务，如：

  • 掩蔽语言模型 (Masked Language Model, MLM)：在输入序列中随机屏蔽一定比例的 token，并预测被屏蔽的 token。
  • 序列到序列 (Sequence-to-sequence, Seq2Seq)：在输入序列和输出序列之间建立映射关系，如翻译任务。
  • 对比学习 (Contrastive Learning)：在输入样本对中选择正样本对和负样本对，并最大化正样本对之间的 similarity 和 minimize 负样本对之间的 similarity。

微调 Fine-tuning

微调是指利用小规模带标注数据 fine-tunes 预训练模型，以适应特定任务需求。在微调过程中，我们可以：

  • 固定 pre-trained 模型的参数，仅训练额外添加的 fully connected layers。
  • unlock 所有模型参数，jointly trains 整个模型。
  • 在训练过程中，通过 learning rate decay 和 early stopping 等方式避免 overfitting。

预训练 vs. 微调

预训练和微调的区别在于数据集的规模和任务的性质。在预训练阶段，我们使用海量未标注数据，以学习通用的特征表示；在微调阶段，我们使用小规模带标注数据，以适应特定任务需求。此外，预训练通常需要更多的计算资源，而微调则需要更少的计算资源。

核心算法原理和具体操作步骤

掩蔽语言模型 BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种常用的预训练模型，它采用双向Transformer编码器 (Bi-directional Transformer Encoder) 架构，支持 MLM 和 NSP (Next Sentence Prediction) 两种自监督任务。

MLM 自监督任务

MLM 自监督任务的目标是在输入序列中随机屏蔽一定比例的 token，并预测被屏蔽的 token。具体来说，我们可以按照以下步骤进行 MLM 自监督任务：

  1. 随机选择输入序列 X=[x1,x2,…,xn]X = [x_1, x_2, \dots, x_n] 中 p%p\% 的 token，并将其替换为 special tokens [MASK][MASK]。
  2. 对屏蔽后的序列 X′=[x1′,x2′,…,xn′]X' = [x'_1, x'_2, \dots, x'_n] 进行双向Transformer编码，得到 contextualized representation H=[h1,h2,…,hn]\mathbf{H} = [\mathbf{h}_1, \mathbf{h}_2, \dots, \mathbf{h}_n]。
  3. 对每个被屏蔽的 token xi′x'_i，从其 contextualized representation hi\mathbf{h}_i 中预测 masked token xix_i。
  4. 计算 loss function，如交叉熵损失函数：
LMLM=−∑i=1nyi⋅log(p(xi∣X′))\mathcal{L}_{MLM} = -\sum_{i=1}^n y_i \cdot log(p(x_i|X'))

其中 yiy_i 为 masked token xix_i 的真实值，p(xi∣X′)p(x_i|X') 为 masked token xix_i 的预测概率。

NSP 自监督任务

NSP 自监督任务的目标是判断输入序列 X=[x1,x2,…,xm]X = [x_1, x_2, \dots, x_m] 与输入序列 Y=[y1,y2,…,yn]Y = [y_1, y_2, \dots, y_n] 是否连续（即 YY 是否为 XX 的后续句子）。具体来说，我们可以按照以下步骤进行 NSP 自监督任务：

  1. 随机从 corpus 中选择两个句子 X=[x1,x2,…,xm]X = [x_1, x_2, \dots, x_m] 和 Y=[y1,y2,…,yn]Y = [y_1, y_2, \dots, y_n]，并拼接成单个输入序列 [X,SEP,Y][X, SEP, Y]。
  2. 对拼接后的序列进行双向Transformer编码，得到 contextualized representation H=[h1,h2,…,hm+n+2]\mathbf{H} = [\mathbf{h}_1, \mathbf{h}_2, \dots, \mathbf{h}_{m+n+2}]。
  3. 提取 [CLS][CLS] token 的 contextualized representation h[CLS]\mathbf{h}_{[CLS]}，并通过一个 fully connected layer 和 softmax 函数得到输出 probabilities：
p=softmax(W⋅h[CLS]+b)\mathbf{p} = softmax(\mathbf{W}\cdot\mathbf{h}_{[CLS]}+\mathbf{b})

其中 W\mathbf{W} 和 b\mathbf{b} 分别为 fully connected layer 的权重矩阵和偏置项。 4. 计算 binary cross entropy loss function：

LNSP=−(y⋅log(p)+(1−y)⋅log(1−p))\mathcal{L}_{NSP} = -(y \cdot log(p) + (1-y) \cdot log(1-p))

其中 yy 为 ground truth label，pp 为 model prediction probability。

微调 Fine-tuning

在微调阶段，我们可以按照以下步骤 fine-tunes 预训练模型：

  1. 在小规模带标注数据集上 fine-tunes 预训练模型，可以设置 learning rate decay 和 early stopping 等方式避免 overfitting。
  2. 可以选择固定 pre-trained 模型的参数，仅训练额外添加的 fully connected layers，或 unlock 所有模型参数，jointly trains 整个模型。

具体最佳实践：代码实例和详细解释说明

BERT 预训练代码示例

以下是 Hugging Face Transformers 库中 BERT 预训练代码示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Tokenize input sentences
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Hello, my dog is cute", "Hello, my cat is also very cute")])

# Perform forward pass
outputs = model(input_ids)

# Access hidden states and attention scores
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
attentions = outputs.attentions

BERT 微调代码示例

以下是 Hugging Face Transformers 库中 BERT 微调代码示例：

from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW
import torch

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

# Load data and dataloader
train_data = ...
val_data = ...
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=8)
val_dataloader = DataLoader(val_data, batch_size=8)

# Train model
for epoch in range(epochs):
   for step, batch in enumerate(train_dataloader):
       optimizer.zero_grad()
       input_ids, attention_mask, labels = batch
       outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
       loss = outputs.loss
       loss.backward()
       optimizer.step()
   
   # Evaluate on validation set
   val_loss, val_accuracy = evaluate(model, val_dataloader)
   print(f"Epoch {epoch}, Validation Loss: {val_loss}, Validation Accuracy: {val_accuracy}")

def evaluate(model, dataloader):
   model.eval()
   total_loss, total_correct = 0., 0.
   with torch.no_grad():
       for step, batch in enumerate(dataloader):
           input_ids, attention_mask, labels = batch
           outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
           loss = outputs.loss
           logits = outputs.logits
           _, predicted = torch.max(logits, dim=1)
           total_loss += loss.item() * input_ids.size(0)
           total_correct += (predicted == labels).sum().item()
   return total_loss / len(dataloader.dataset), total_correct / len(dataloader.dataset)

实际应用场景

预训练与微调技术被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，如：

  • NLP: 文本分类、情感分析、命名实体识别、问答系统、文 generative models。
  • CV: 图像分类、目标检测、语义分割、生物医学成像。

工具和资源推荐

总结：未来发展趋势与挑战

预训练与微调技术在大规模深度学习模型中扮演着至关重要的角色。未来，我们将继续 witness 其在自然语言处理、计算机视觉等领域的广泛应用。同时，我们还会面临一些挑战，如：

  • 数据 scarcity: 如何有效利用少量带标注数据 fine-tunes 预训练模型？
  • 计算 resource constraints: 如何在有限的计算资源下训练高质量预训练模型？
  • Transfer learning across modalities: 如何将预训练模型从一种模态转移到另一种模态？

附录：常见问题与解答

Q: 为什么需要预训练与微调？ A: 预训练与微调是大规模深度学习模型训练中的两个重要阶段，可以有效利用海量未标注数据学习通用特征表示 ability，并利用小规模带标注数据 fine-tunes 模型，以适应特定任务需求。

Q: 预训练 vs. 微调？ A: 预训练和微调的区别在于数据集的规模和任务的性质。在预训练阶段，我们使用海量未标注数据，以学习通用的特征表示；在微调阶段，我们使用小规模带标注数据，以适应特定任务需求。此外，预训练通常需要更多的计算资源，而微调则需要更少的计算资源。

Q: 如何评估预训练模型的质量？ A: 可以通过 downstream tasks 的 performance 来评估预训练模型的质量，如在文本分类、情感分析等任务上取得较好的 performance，说明预训练模型的质量较高。

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