【ML】pre-train model 是什么如何微调它,如何预训练

【ML】pre-train model 是什么如何微调它,如何预训练

    • [0. 预训练模型(Pre-trained Model)](#0. 预训练模型(Pre-trained Model))
      • [0.1 预训练模型的预训练过程](#0.1 预训练模型的预训练过程)
      • [0.2 如何微调预训练模型](#0.2 如何微调预训练模型)
      • [0.3 总结](#0.3 总结)
    • [1. Contextualized word Embedding](#1. Contextualized word Embedding)
    • [2. 怎么 让 bert 模型变小](#2. 怎么 让 bert 模型变小)
    • [3. 如何微调模型](#3. 如何微调模型)

0. 预训练模型(Pre-trained Model)

预训练模型(Pre-trained Model) 是在大型数据集上提前训练好的深度学习模型,这些模型在特定任务上已经具备了良好的通用特征表示能力。预训练模型通过大量数据的训练,捕捉了数据中的普遍模式,这些模式可以应用于多个不同的下游任务(如图像分类、自然语言处理等),从而减少在新任务上训练的时间和资源。

0.1 预训练模型的预训练过程

  1. 选择大规模数据集

    • 预训练通常使用非常大的数据集,这些数据集可以涵盖广泛的领域和多种类型的数据。例如,BERT模型在大规模文本语料库上预训练,ResNet等模型在ImageNet数据集上预训练。
  2. 设计模型架构

    • 选择适合的模型架构,例如BERT用于自然语言处理,ResNet用于图像处理。模型架构可以是卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、Transformer等。
  3. 无监督或自监督学习

    • 在预训练阶段,通常使用无监督或自监督学习方法。这意味着模型会在没有标注的情况下,通过任务如掩码语言模型(MLM)、自编码器等来学习数据的通用特征。
  4. 大量计算资源

    • 预训练往往需要强大的计算资源,通常使用高性能的GPU集群来处理大规模数据集的训练。
  5. 模型训练

    • 使用选择好的数据集和模型架构,在多个epoch上进行训练,通过调整模型参数来最小化损失函数,使模型能够学习到数据中的特征表示。

0.2 如何微调预训练模型

微调(Fine-tuning) 是在预训练模型的基础上,针对特定的下游任务进行再训练的过程。微调利用预训练模型已经学习到的特征,只需对模型进行轻量的调整,即可在新的任务上取得优异表现。

  1. 添加任务特定层

    • 在预训练模型的顶部添加一些新层,这些层通常是与特定任务相关的,如分类器(softmax层)或回归层。
  2. 冻结部分参数

    • 微调时,可以选择冻结预训练模型的部分参数,只训练新加入的任务特定层,这样可以避免过拟合并减少计算量。或者,可以对整个模型进行微调,但这需要更谨慎的训练。
  3. 调整学习率

    • 微调时通常会使用较低的学习率,这样可以避免对已经学习到的良好特征进行过大的调整,保留预训练模型的优势。
  4. 任务相关数据集训练

    • 使用与目标任务相关的小规模标注数据集对模型进行训练,微调模型参数,使其能够适应特定任务的要求。
  5. 评估与调整

    • 在微调过程中,通过验证集评估模型性能,并根据结果调整训练参数或模型架构,直到模型在目标任务上达到满意的表现。

0.3 总结

预训练模型通过在大规模数据集上进行初步训练,学到了通用的特征表示,在下游任务中只需要少量的数据和计算资源,通过微调即可高效地应用到具体任务上。这种方法不仅提高了训练效率,还大幅提升了模型在多个任务上的表现,是当前深度学习领域的重要技术手段。

1. Contextualized word Embedding


2. 怎么 让 bert 模型变小


3. 如何微调模型




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