了解迁移学习吗?大模型中是怎么运用迁移学习的?

1、迁移学习

迁移学习(Transfer Learning)是指将⼀个领域(源领域)中学到的知识迁移到另⼀个领
域(⽬标领域)中应⽤的技术。通过这种⽅式,模型在⽬标任务中可以利⽤先前训练的模型参数,
从⽽减少对⼤规模数据的需求和训练时间。

2. 迁移学习在大模型中的应用:

预训练和微调 : 在⼤模型(例如 GPT、BERT)中,迁移学习的核⼼思想体现在预训练-微调(Pre-training & Fine-tuning)的范式中。⾸先在⼤规模的通⽤数据(如互联⽹⽂本)上进⾏预训练,获得 能够理解⼴泛语义的通⽤模型;接着,在⽬标任务的⼩规模数据集上进⾏微调,使模型能够适应特定 任务。
预训练是⼀种从头开始训练模型的⽅式:所有的模型权重都被随机初始化,然后在没有任何先验知识的情况下开始训练,这个过程不仅需要海量的训练数据,⽽且时间和经济成本都⾮常⾼。因此,部分情况下,我们都不会从头训练模型,⽽是将别⼈预训练好的模型权重通过迁移学习应⽤到⾃⼰的模型中,即使⽤⾃⼰的任务语料对模型进⾏"⼆次训练",通过微调参数使模型适⽤于新任务。

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