大模型面试题83：ViT一般怎么进行预训练？

要理解 ViT（Vision Transformer）的预训练，我们可以先从「ViT的基本逻辑」入手，再拆解「预训练的目的」和「具体方法」，全程用小白能懂的语言，避免复杂公式。

一、先搞懂：ViT 是怎么"看"图的？

预训练的核心是让 ViT 学会通用的视觉特征，而它的"看图逻辑"和传统 CNN 不一样，这是预训练方法的基础。

1. 图像切块（Patch Partition）
   把一张完整的图片，像切蛋糕一样切成很多大小相同的小方块，比如 224×224 的图切成 16×16 的 patch，就能得到 196 个小方块。
   这一步的目的是：把二维的图像，变成一维的"序列数据"（就像一句话里的一个个单词），因为 Transformer 天生是处理序列的。
2. 加"位置信息"（Positional Encoding）
   Transformer 本身不知道每个 patch 在原图的位置，所以要给每个 patch 加一个位置编码向量，告诉模型"这个小方块在图片的左上角""那个在右下角"。
3. 送进 Transformer Encoder
   把加了位置编码的 patch 序列，输入到一堆 Transformer 编码器里。编码器通过 自注意力机制 ，计算每个 patch 和其他所有 patch 的关联（比如"这个狗的头 patch 和身体 patch 是连在一起的"），最终得到整张图的全局特征。
4. 加一个"任务头"
   预训练时，会在 Transformer 输出的特征后面，加一个简单的神经网络（比如 MLP），用来完成预训练任务（比如分类、猜被挡住的 patch）。

二、预训练的核心目的：让 ViT 学会"通用视觉知识"

我们可以把预训练理解成 "给 ViT 上通识课"：

• 不用让它学"怎么识别猫、怎么识别狗"这种具体任务，只需要让它学最基础的视觉规律：比如"边缘、纹理是什么""物体的局部和全局怎么关联""不同颜色搭配的常见模式"。
• 预训练好的 ViT，就像一个"有基础视觉认知的学生"，之后再学具体任务（比如检测、分割），只需要"针对性补课"（微调）就行，效率和效果都会大幅提升。

三、ViT 预训练的两种主流方法（从简单到复杂）

ViT 的预训练分 监督预训练 和 自监督预训练 两大类，后者是现在的主流。

方法1：监督预训练（最简单，适合小白理解）

核心逻辑 ：用 带人工标注标签的大规模数据集 训练，让 ViT 学"输入图片→输出类别"。

类比：就像给你一堆带名字的动物照片，让你记住"长耳朵、红眼睛的是兔子"。

具体步骤

1. 选数据集 ：必须用超大数据集 （这是关键！）。
   ViT 不像 CNN 有"局部感受野"的先验知识，小数据集根本学不会，反而会过拟合。
   常用数据集：比如 ImageNet-1k（1000 类，120 万张图）、JFT-300M（3 亿张图，谷歌内部数据集）。
2. 构建训练任务 ：
   • 在 Transformer 输出的全局特征后，加一个 分类头（MLP）。
   • 输入一张图片，模型输出"这张图属于哪一类"的概率。
3. 计算损失+优化 ：
   用 交叉熵损失函数，衡量模型预测的类别和真实标签的差距，然后用梯度下降更新模型参数。

优缺点

• ✅ 优点：逻辑简单，容易理解和实现。
• ❌ 缺点：太依赖人工标注数据（标注 3 亿张图的成本是天文数字），而且学到的特征通用性有限。

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方法2：自监督预训练（现在的主流，更牛！）

核心逻辑 ：不用人工标签，让模型 "自己跟自己学" 。通过设计一个"伪装任务"（ pretext task），逼模型去学图像的本质特征。

类比：就像把一张动物照片的一部分挡住，让你猜挡住的部分是什么样子------你要猜对，就必须先理解这个动物的整体结构。

ViT 最经典的自监督预训练方法是 MAE（Masked Autoencoder，掩码自编码器），也是最适合 ViT 的方法，我们重点讲它。

MAE 预训练的具体步骤（大白话版）

1. 随机"挡住"大部分 patch
   输入图片切块后，随机 mask 掉 75% 的 patch （直接扔掉，不让模型看到）。比如 196 个 patch 只留 49 个。
   这里的关键是：mask 比例要高（75% 效果最好），而且是随机的------这样才能逼模型用少量可见 patch，推断整张图的全局结构。
2. 模型"猜"被挡住的 patch
   • 把剩下的 25% 可见 patch 加位置编码，送进 Transformer Encoder。
   • 模型输出的特征，会被送到一个 解码器 （Decoder）里。解码器的任务是：根据这些特征，还原出被 mask 的 patch 的像素值（比如"这个被挡住的 patch 应该是蓝色的天空，像素值大概是多少"）。
3. 计算损失+优化
   用 MSE 损失函数（均方误差），衡量模型预测的像素值和真实像素值的差距，然后更新参数。

为什么 MAE 对 ViT 这么友好？

• 计算效率高：只处理 25% 的 patch，训练速度比监督预训练快很多。
• 学到的特征更通用：模型必须理解图像的全局结构，才能猜对被挡住的部分------比如猜"狗的尾巴 patch"，得先知道"狗的身体长什么样"。
• 不挑数据集：不需要标注，随便找海量无标签图片就能训练（比如互联网上的图片）。

其他常见自监督方法（简单提）

除了 MAE，还有 MoCo、SimCLR 等方法，核心逻辑都是"让模型学图片的不变特征"：

• SimCLR：给同一张图做不同的增强（比如裁剪、翻转、调色），让模型认为"这两个增强后的图是同一个东西"。
• MoCo：把图片做成"字典"，让模型在字典里找和当前图最像的图。

四、预训练之后：微调（Fine-tuning）

预训练只是第一步，预训练好的 ViT 不能直接用，还要 微调------相当于"通识课后上专业课"。

1. 换任务头：把预训练时的分类头/解码器，换成下游任务需要的头。比如做目标检测，就换成检测头；做语义分割，就换成分割头。
2. 小数据集训练：用下游任务的小批量标注数据，训练模型。此时只需要用很小的学习率，稍微调整模型参数就行------因为预训练已经学了通用特征，不用从头学。

五、小白必记的 ViT 预训练关键要点

1. 数据量是王道：ViT 对数据量要求极高，小数据集预训练的 ViT，效果不如普通 CNN。
2. MAE 是首选：自监督的 MAE 方法，又快又好，是现在 ViT 预训练的标配。
3. 位置编码很重要：没有位置编码，ViT 不知道 patch 的位置，预训练效果会直接崩盘。

总结

ViT 预训练的逻辑可以浓缩成一句话：
把图片切成小方块，加位置信息，让模型在海量数据上要么"按标签分类"，要么"猜被挡住的方块"，学完通用视觉特征后，再微调做具体任务。

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