(一文看懂)预训练大模型,满足企业的需求

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在我们探讨了指令工程、模型微调(SFT)与强化学习&人工反馈(RLHF)这三大调优利器后,您是否已对驾驭大模型有了更深的理解与掌控力?

然而,调优之旅并未止步于此。今天,我们将揭开调优系列的新篇章——预训练。

预训练是GPT/BERT等大语言模型的基石、也是赋予其语言理解与生成能力的关键步骤。

01 预训练的定义与效果

预训练可以理解为构建大型语言模型的起始阶段(或者可以理解为建立领域基础大模型),它涉及到在海量文本数据上训练模型,使其学习到语言的基础规则、结构和模式。

这个过程赋予模型广泛的背景知识,这些知识后续通过细化的训练(比如微调)可以被特定地应用到各种任务中。

预训练模型的核心优势是其丰富的通用性,它可以被后续调整应用于诸如文本分类、情感分析、机器翻译等多样化的应用场景中。

例如,一个经过预训练的模型,可以不同程度上理解多种语言的文本,为多语言处理提供了极大便利。

02 预训练适用和不适用的场景

适用的场景

  1. 当开始从事自然语言处理项目时,预训练模型提供了一个很好的出发点。
  2. 需要模型有很好的通用知识基础,为多种任务提供服务时。
  3. 对于小数据量下任务,预训练模型能快速引入必要的语言知识。

不适用的场景

  1. 预训练模型可能并不总是完全符合特定任务的需求,可能需要进一步的训练和微调。
  2. 在领域极其特殊化的情况下,预训练模型可能无法提供足够的领域知识,需要额外的定制化训练数据。

03 预训练的训练步骤

三步法:

1)构建或获取数据集:选择一个庞大的多样化文本数据集作为训练材料,这些数据集需要涵盖广泛的主题和语言样式。

2)模型架构选择:确定合适的模型架构,比如Transformer,以支持大规模的并行训练。

3)训练执行:

  • 在大规模数据集上进行预训练,让模型掌握语言的基本结构。
  • 监测训练过程中的损失和性能指标。

在预训练模型时,尤其需要注意的两个关键点:

  1. 模型与任务契合度:选择预训练模型时,需确保其架构(如自回归/双向编码器)及预训练任务(如掩码语言建模)与目标任务(如文本生成/理解)需求相匹配。
  2. 资源效率:考虑模型规模带来的计算资源(GPU/内存)、训练时间需求,以及数据量与标注成本限制,适时采用模型压缩、轻量级版本或高效学习策略。

04 预训练的示例:跨领域知识支持的问答系统

如果我们希望构建一个问答系统(你可以联想到OpenAI搭建ChatGPT的场景),该系统可以回答关于从历史到科技领域的问题,预训练是关键步骤。

以下是具体步骤:

1)数据集整合:我们可能会聚合多个领域的百科全书、教科书、新闻存档等数据集。

2)模型架构选择:选择一个适合文本理解和生成的预训练模型,例如GPT或BERT类型的模型。

3)预训练执行:

  • 在聚合好的数据上执行预训练,模型会在这一过程中学到大量的跨领域知识。
  • 经过预训练之后,模型就已经具备了广泛的知识储备和对话生成的能力。

此后,我们可以在更窄领域或特定任务上进一步微调,让问答系统在特定主题上更加精准。预训练提供了一个坚实的基础,使得后续的专业化调整更加高效。

最后的话

预训练模型为大规模模型训练带来了巨大的潜力,可实现丰富知识的获取和高效训练。

然而,它也带来了挑战,包括高昂的计算资源和时间成本以及数据隐私性的问题。

尽管预训练模型在大公司中被广泛使用,但对于小公司来说,更推荐使用模型微调或指令工程,以最小的成本高效解决业务问题。

希望带给你一些启发,加油。

作者:柳星聊产品,公众号:柳星聊产品

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  1. 欢迎各位在成长路上的同行者们,留下您的思考,一起加油~

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