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武义建设局网站,做网站用笔记本做服务器吗,开源 企业网站,做外贸网站功能大模型的预训练微调范式是当前主流训练方法。预训练阶段通过自监督学习在无标注数据上训练模型#xff0c;使其掌握基础知识和特征表示#xff1b;微调阶段则利用少量标注数据调整模型参数#xff0c;使其适应特定任务。文章详细介绍了预训练算法、微调流程预训练微调范式是当前主流训练方法。预训练阶段通过自监督学习在无标注数据上训练模型使其掌握基础知识和特征表示微调阶段则利用少量标注数据调整模型参数使其适应特定任务。文章详细介绍了预训练算法、微调流程并通过实践案例展示了如何使用HuggingFace库微调BERT模型使开发者能够快速上手构建专用AI应用。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦本篇分享一下最近学习的一些关于AI模型预训练和微调的知识。简介大模型之所以能够展现出强大的泛化能力和任务适应性很大程度上归功于“预训练 微调”这一经典而高效的两阶段训练范式。这一方法不仅大幅降低了从零开始训练模型所需的计算成本和数据门槛也使得通用模型能够快速适配到特定下游任务中。那么什么是预训练 什么又是微调 简单来说预训练是指在一个大规模、通用的数据集例如互联网文本、海量图像等上对模型进行初步训练使其学习到广泛的语言结构、语义知识或视觉特征表示。这一阶段的目标不是解决某个具体任务而是让模型“见多识广”建立起对输入数据的基础理解能力。而微调则是在预训练模型的基础上使用特定任务的小规模标注数据如情感分类、命名实体识别、医学图像分割等对模型参数进行进一步调整使其在目标场景下达到最优性能。微调通常只需较少的训练轮次和计算资源却能显著提升模型在具体应用中的准确率和鲁棒性。预训练预训练模型依赖的算法本质上是一套自监督学习或弱监督学习策略。他的目的是在没有人工标注的大规模原始数据上自动构造任务让模型从中学习特征表示。在NLP中常用的预训练算法包括• 自回归语言建模当前主流大模型使用的算法模型被训练来逐词生成文本每一步都只能看到当前词之前的上下文来预测下一个最有可能的词。为了保证模型不偷看后面的词Transformer架构里引入了因果掩码在注意力机制计算softmax之前把注意力权重矩阵里未来的位置设置为负无穷计算softmax之后这些注意力权重变为0即“看不见”模型自回归会计算一次训练的损失函数来衡量其在给定历史上下文下预测下一个词的准确性并以此驱动参数优化逐步提升语言建模能力。• 掩码语言建模BERT模型采用的预训练算法核心思想是随机盖上句子里面的一些词让模型根据左右两侧上下文来预测被掩盖的词。例如原始的句子是“北京是中国的首都”掩盖后的句子是“北京是[MASK]国的首都”• 去噪自编码该算法采用编码器-解码器结构编码器读取被破坏的输入提取语义表示。解码器基于该表示自回归地重建原始序列。句子的破坏过程和掩码建模看起来有点相似但是两个算法还是有区别掩码建模的预测目标是被掩盖的位置而去噪自编码是重建整个原始序列之后再做对比是一个自回归的过程• 对比学习与句子嵌入对齐主要用在语义搜索、文本聚类等场景。微调预训练过程只是让模型学会了通用知识而非特殊任务的判断逻辑。例如BERT通过预训练知道“苹果”可以是水果也可以是指苹果公司但他并不知道在情感分析的任务里“苹果手机真烂”是正面还是负面。所以我们需要构造微调数据集在保留通用语言能力的基础之上注入领域知识与任务目标让模型从“通才”变为“专才”。微调算法和流程以BERT模型分类任务为例子微调算法流程如下准备数据集数据集划分为训练集和验证集。训练集用于更新模型参数验证集不参与参数更新只用来每个训练周期结束后评估模型效果防止过拟合用来选择最佳模型。模型结构预训练主干及新增的分类任务头在预训练的BERT模型顶部添加一个全连接层作为分类任务头分类任务头的计算过程如下其中 C 是类别数如 2d 是 BERT 隐藏层维度768。损失函数计算损失对于每个训练样本 (x,y)计算预测分布 y^ 与真实标签 yone-hot 编码之间的负对数似然损失函数计算结果loss越小说明结果越准确反之loss越大说明结果越离谱。优化过程梯度下降与反向传播• 把每个batch的样本输入模型得到预测结果计算出损失loss• 通过反向传播计算loss对所有参数的梯度梯度在这里的意义就是当前参数对loss的敏感程度如果微调了参数loss会变化多少。这一步的目的就是通过回溯看看如何根据loss的结果更新参数梯度就是参数调整的直接依据• 使用优化器依据梯度优化参数并且把梯度清零为下一轮微调做准备验证与模型选择每完成一个周期在验证集上计算准确率。保存性能最好的checkpoint如果验证指标多个周期不提升则提前终止训练避免过拟合。实践-使用transformers微调BERT模型我们可以使用HuggingFace的transformers库微调一个执行分类任务的BERT模型。引入依赖from transformers import AutoTokenizer, BertForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainerimport torchfrom torch.utils.data import Dataset自定义数据集类class IntentDataset(Dataset): def__init__(self, data, tokenizer): self.label_map{正:0,负:1} self.max_length 128 self.data data self.tokenizer tokenizer def__len__(self): returnlen(self.data) def__getitem__(self, idx): item self.data[idx] text item[text] label self.label_map[item[label]] encoding self.tokenizer( text, truncationTrue, paddingmax_length, max_lengthself.max_length, return_tensorspt ) return { input_ids: encoding[input_ids].squeeze(0), attention_mask: encoding[attention_mask].squeeze(0), labels: torch.tensor(label, dtypetorch.long) }微调流程#假设数据集和验证集按照[{text:今天天气真好呀,label:正},{text:现在心情很糟糕,label:负}]来构造train_dataset IntentDataset(train_data, tokenizer, label_to_id)val_dataset IntentDataset(val_data, tokenizer, label_to_id)#加载模型tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(bert-base-chinese)model BertForSequenceClassification.from_pretrained( bert-base-chinese, num_labels4)#设置微调训练配置training_args TrainingArguments( output_dir./results, per_device_train_batch_size4, per_device_eval_batch_size4, num_train_epochs3, save_strategyepoch)#开始微调训练过程trainer Trainer( modelmodel, argstraining_args, train_datasettrain_dataset, eval_datasetval_dataset,)trainer.train()运行上述微调训练代码命令行会一直打印每个周期微调、验证的loss值当数据集有效的时候你就会发现loss一直在变小且越来越接近0。总结“预训练 微调”作为当前大模型落地的主流范式成功地在通用能力与任务适配之间找到了高效平衡。预训练阶段通过自监督学习让模型在海量无标注数据中掌握语言或视觉的底层规律微调阶段则借助少量标注数据将这种通用知识精准引导至具体应用场景——从情感分析到医疗诊断从文本分类到多模态理解。更重要的是得益于 Hugging Face Transformers 等开源生态的成熟这一强大范式已不再是研究者的专属工具而是每一位开发者都能快速上手的工程实践。只需几行代码我们就能站在百亿参数模型的肩膀上构建出高性能的专用 AI 应用。未来随着多模态、推理优化、高效微调如 LoRA等技术的发展“预训练 微调”的边界将持续拓展但其核心思想不变先学会理解世界再学会解决具体问题。而这正是人工智能走向实用化的关键路径。读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】