在我們探討了指令工程、模型微調(diào)（SFT）與強(qiáng)化學(xué)習(xí)&人工反饋（RLHF）這三大調(diào)優(yōu)利器后，您是否已對駕馭大模型有了更深的理解與掌控力？

然而，調(diào)優(yōu)之旅并未止步于此。今天，我們將揭開調(diào)優(yōu)系列的新篇章——預(yù)訓(xùn)練。

預(yù)訓(xùn)練是GPT/BERT等大語言模型的基石、也是賦予其語言理解與生成能力的關(guān)鍵步驟。

01 預(yù)訓(xùn)練的定義與效果

預(yù)訓(xùn)練可以理解為構(gòu)建大型語言模型的起始階段（或者可以理解為建立領(lǐng)域基礎(chǔ)大模型），它涉及到在海量文本數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型，使其學(xué)習(xí)到語言的基礎(chǔ)規(guī)則、結(jié)構(gòu)和模式。

這個過程賦予模型廣泛的背景知識，這些知識后續(xù)通過細(xì)化的訓(xùn)練（比如微調(diào)）可以被特定地應(yīng)用到各種任務(wù)中。

預(yù)訓(xùn)練模型的核心優(yōu)勢是其豐富的通用性，它可以被后續(xù)調(diào)整應(yīng)用于諸如文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等多樣化的應(yīng)用場景中。

例如，一個經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型，可以不同程度上理解多種語言的文本，為多語言處理提供了極大便利。

02 預(yù)訓(xùn)練適用和不適用的場景

適用的場景

1. 當(dāng)開始從事自然語言處理項目時，預(yù)訓(xùn)練模型提供了一個很好的出發(fā)點。
2. 需要模型有很好的通用知識基礎(chǔ)，為多種任務(wù)提供服務(wù)時。
3. 對于小數(shù)據(jù)量下任務(wù)，預(yù)訓(xùn)練模型能快速引入必要的語言知識。

不適用的場景

1. 預(yù)訓(xùn)練模型可能并不總是完全符合特定任務(wù)的需求，可能需要進(jìn)一步的訓(xùn)練和微調(diào)。
2. 在領(lǐng)域極其特殊化的情況下，預(yù)訓(xùn)練模型可能無法提供足夠的領(lǐng)域知識，需要額外的定制化訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

03 預(yù)訓(xùn)練的訓(xùn)練步驟

三步法：

1）構(gòu)建或獲取數(shù)據(jù)集：選擇一個龐大的多樣化文本數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練材料，這些數(shù)據(jù)集需要涵蓋廣泛的主題和語言樣式。

2）模型架構(gòu)選擇：確定合適的模型架構(gòu)，比如Transformer，以支持大規(guī)模的并行訓(xùn)練。

3）訓(xùn)練執(zhí)行：

• 在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，讓模型掌握語言的基本結(jié)構(gòu)。
• 監(jiān)測訓(xùn)練過程中的損失和性能指標(biāo)。

在預(yù)訓(xùn)練模型時，尤其需要注意的兩個關(guān)鍵點：

1. 模型與任務(wù)契合度：選擇預(yù)訓(xùn)練模型時，需確保其架構(gòu)（如自回歸/雙向編碼器）及預(yù)訓(xùn)練任務(wù)（如掩碼語言建模）與目標(biāo)任務(wù)（如文本生成/理解）需求相匹配。
2. 資源效率：考慮模型規(guī)模帶來的計算資源（GPU/內(nèi)存）、訓(xùn)練時間需求，以及數(shù)據(jù)量與標(biāo)注成本限制，適時采用模型壓縮、輕量級版本或高效學(xué)習(xí)策略。

04 預(yù)訓(xùn)練的示例：跨領(lǐng)域知識支持的問答系統(tǒng)

如果我們希望構(gòu)建一個問答系統(tǒng)（你可以聯(lián)想到OpenAI搭建ChatGPT的場景），該系統(tǒng)可以回答關(guān)于從歷史到科技領(lǐng)域的問題，預(yù)訓(xùn)練是關(guān)鍵步驟。

以下是具體步驟：

1）數(shù)據(jù)集整合：我們可能會聚合多個領(lǐng)域的百科全書、教科書、新聞存檔等數(shù)據(jù)集。

2）模型架構(gòu)選擇：選擇一個適合文本理解和生成的預(yù)訓(xùn)練模型，例如GPT或BERT類型的模型。

3）預(yù)訓(xùn)練執(zhí)行：

• 在聚合好的數(shù)據(jù)上執(zhí)行預(yù)訓(xùn)練，模型會在這一過程中學(xué)到大量的跨領(lǐng)域知識。
• 經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練之后，模型就已經(jīng)具備了廣泛的知識儲備和對話生成的能力。

此后，我們可以在更窄領(lǐng)域或特定任務(wù)上進(jìn)一步微調(diào)，讓問答系統(tǒng)在特定主題上更加精準(zhǔn)。預(yù)訓(xùn)練提供了一個堅實的基礎(chǔ)，使得后續(xù)的專業(yè)化調(diào)整更加高效。

最后的話

預(yù)訓(xùn)練模型為大規(guī)模模型訓(xùn)練帶來了巨大的潛力，可實現(xiàn)豐富知識的獲取和高效訓(xùn)練。

然而，它也帶來了挑戰(zhàn)，包括高昂的計算資源和時間成本以及數(shù)據(jù)隱私性的問題。

盡管預(yù)訓(xùn)練模型在大公司中被廣泛使用，但對于小公司來說，更推薦使用模型微調(diào)或指令工程，以最小的成本高效解決業(yè)務(wù)問題。

希望帶給你一些啟發(fā)，加油。