《NLP模型训练方式的演变及特点》 NLP领域模型训练策略历经了多个阶段的发展演变，这同时也是GPT模型训练方式的进化历程。 首先是纯监督学习阶段，它作为最早期、最传统的NLP模型训练方式，针对文本分类、实体识别、机器翻译等特定任务开展训练，通过人工标注的数据让模型学习，其数据组织形式一般为【文本，标注信息】。然而，这种方式存在诸多弊端，极度依赖标注数据集，耗费大量人力且效率低下，难以满足模型规模扩张需求；模型只能针对特定任务，缺乏通用性，规模受限；并且模型泛化能力差，面对未见过的数据表现不佳。 接着是预训练+微调（Finetune）阶段，它先利用大量未标记数据进行预训练构建语言模型，学习上下文联系，之后再用少量标注数据微调以适应特定任务。与纯监督学习相比，有预训练基础的模型学习特定任务时速度更快、效果更好，所需标注数据量相对少，泛化效果也更优，就如同教有一定知识储备的5岁孩子学算术比教1岁幼儿更容易那样。 In-context learning阶段的出现是为克服对大量数据的依赖。其原理是让GPT模型在上下文中学习任务内容，通过在输入时明确告知模型要完成的任务，使其能针对性输出。训练时基于随机梯度下降方法的预训练，在数据组织上融入多种任务，让模型学会处理不同任务。在此基础上，还有zero-shot、one-shot、few-shot小样本学习，依据提供范例数量不同帮助模型理解未曾在预训练数据集中出现的任务，few-shot效果优于zero-shot，有prompt的情况也比无prompt效果好，不过这种方式在小模型上效果欠佳，在超大模型上效果显著，也证明了高级人工智能依赖大规模神经网络。但该方式存在局限性，输入不够自然灵活，且小样本学习得到的模型在问答时可能出现编造事实、带有偏见等不符合用户需求的回答。 当前，ChatGPT等模型十分热门，市面上也有不少类ChatGPT模型利用小规模神经网络实现，但它们的实际效果值得推敲。总之，NLP模型训练从纯监督学习逐步发展，各阶段有其特点与优劣，虽取得了一定成果，但仍存在不足，后续还需不断改进优化，如利用强化学习RLHF来进一步完善，以更好地契合用户需求，推动NLP领域不断进步。
