模型训练基础：监督学习与chatgpt预训练
ChatGPT 模型的训练过程主要包括语言模型的预训练，根据用户数据微调（Finetune） ，使用强化学习方法提升模型知识涌现能力。这几部分的本质都还是利用随机梯度下降法，使用数据进行有监督训练。
神经网络的训练过程
目前，神经网络最常用的模型训练方法为监督学习（Supervised Learning） 。
监督学习的目标，是通过给定的输入（ChatGPT 的输入文本）和输出（ChatGPT 的输出文本）数据来学习一个函数，使得对于新的输入数据，可以预测其对应的输出。在监督学习中，我们通常将输入数据称为特征，将输出数据称为标签或目标变量。
神经网络的输入和输出
现在假设我们有两个样本，分别标注好对应的特征和类别：
样本 1：体长：0.5 米，身高：0.3 米，食量：0.03 kg；类别：猫
样本 2：体长：1.2 米，身高：0.6 米，食量：0.2 kg；类别：狗
根据这些样本，我们构造一个最简单的神经网络（单层前馈全连接线性层），其本质就是一个矩阵乘法运算，对数据做了一次线性变换，其结构如下：
其中的每一个绿色节点代表一个特征，一个蓝色节点代表一个类别结果，图中的数字代表该节点的编号牌，每一条连接线都是这个微型神经网络的权重参数，这些权重参数就是模型需要通过样本学习和拟合的。
模型的含义是，针对每一个样本，分别计算其属于猫和狗的值，比较得到的两个值更加偏向哪个类别。
假设这些权重参数分别为：w00, w01, w10, w11, w20, w21，其中参数的下标即节点的编号。那么，当我们计算样本 1 的结果时，就可以得到：
-
样本 1 的猫类别值：class0=0.5w00 + 0.3w10 + 0.03w20
-
样本 1 的狗类别值：class1=0.5w01 + 0.3w11 + 0.03w21
你可以自己尝试写一下，针对样本 2 的计算式子。
通过比较 class0, class1 这两个结果值的大小，如果猫类别值比较大，说明样本属于猫，反之则属于狗。
神经网络的预测推理
在模型开始训练之前，首先需要随机初始化一套参数值，用于模型的推理（也叫模型的预测）。在 ChatGPT 中，用户每次调用 ChatGPT 回答一次问题，技术上都叫做一次模型的推理或预测。
神经网络的损失函数
损失函数是机器学习中一个重要概念，用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距，在这个例子中，上述模型参数预测得到的类别和真实的标注类别不一致，这就需要损失函数来衡量。
而模型的训练，就是通过优化损失函数来更新模型的参数，使得模型的预测结果更加准确。常见的损失函数是交叉熵 （Cross Entropy ） ，我们也以该损失函数为例，对猫狗分类的例子做介绍。
梯度下降法
定义
梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值。在机器学习中，我们通常使用梯度下降法来更新模型的参数，使得损失函数最小化。 梯度下降法的基本思想是沿着函数的负梯度方向不断迭代，直到达到最小值。
具体来说，我们首先随机初始化模型的参数，然后计算损失函数J(w)对于每个参数的偏导数，即梯度∇ J(w)。接着，我们沿着梯度的反方向更新参数，使得损失函数逐渐减小。这个过程可以通过以下公式表示：w=w−α × ∇ J(w)。
梯度下降法训练实施过程
通过调整模型参数权重，实现了模型的训练任务
ChatGPT 的预训练过程
ChatGPT 模型的输出和前面提到的猫狗分类也非常相似。在猫狗分类中，总共对每一条样本预测分别属于猫、或狗的概率，即p(猫∣样本)和p(狗∣样本)。而在 ChatGPT 预训练中，以下面为例：
例句：jionlp 是一个好用的开源_____
那么，根据 ChatGPT 建模形式，模型的输入是 jionlp 是一个好用的开源，需要让模型输出下一个字是什么。
假设我们的 token 词表总共有 50000 个。ChatGPT 模型输出了一个 50000 维度的向量，d50000=[0.123,−1.092,...,0.037]，其中每一个维度值都对应了一个 token，假设第 3333 维度对应了词表 token 软，而这一维度值是最大的，我们就可以将此 token 抽取出来，作为结果放置在例句后面。反复执行这一操作，就可以填补完整句子：
例句：jionlp 是一个好用的开源 软件
以概率公式表示，即 p(软∣jionlp是一个好用的开源) 和 p(件∣jionlp是一个好用的开源软)。
除此之外，ChatGPT 的训练流程和上述的猫狗分类没有本质差别。
总结
- 监督学习是根据数据，对模型参数进行拟合，在神经网络模型中非常常用。
- 监督学习最常用的损失函数是交叉熵。
- 监督学习采用梯度下降法进行模型的参数训练。
- ChatGPT 的预训练就是一个监督学习过程。
