北京的电商平台网站有哪些内容,西安网站制作设计找哪家,wordpress自动分表,网页设计就是网站开发吗预训练和微调概述 1. 预训练和微调的介绍1.1 预训练#xff08;Pretraining#xff09;1.2 微调#xff08;Fine-Tuning#xff09; 2. 预训练和微调的区别 预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤#xff0c;它们通常是一个 预训练-微调 (Pretrain-Finetune… 预训练和微调概述 1. 预训练和微调的介绍1.1 预训练Pretraining1.2 微调Fine-Tuning 2. 预训练和微调的区别 预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤它们通常是一个 预训练-微调 (Pretrain-Finetune) 流程的不同阶段。两者相辅相成共同帮助模型从通用的知识到特定任务的适应。
1. 预训练和微调的介绍
1.1 预训练Pretraining
定义 预训练是指在 大规模、无标注数据 上对模型进行训练让模型学会一些通用的特征或模式。这个阶段的目标是让模型具备基础的能力和知识通常不涉及具体的任务。预训练之后模型可以用作多个不同任务的基础进一步通过微调来适应特定的应用场景。
目标
让模型学习通用的特征和表示。在大规模数据集上捕获输入数据的底层模式、结构或规律。为后续的任务适应和优化提供一个好的起点。
方法
无监督学习或自监督学习预训练时使用的数据通常没有标注模型的学习方式可能是无监督的例如语言模型学习词与词之间的关系或者自监督的例如BERT 的掩码任务模型通过预测缺失的词来学习语境。
例子
GPT在大规模文本上训练模型让其学习词语的上下文和语言规律。这个阶段使用的是自回归训练任务模型学会如何根据前面的词预测下一个词。BERTBERT 使用掩码语言模型MLM和下一句预测NSP任务在大量文本数据上进行预训练学习语言的上下文信息和句子之间的关系。
1.2 微调Fine-Tuning
定义 微调是指在 预训练模型 的基础上通过 小规模、标注数据 对模型进行进一步训练。这个过程让模型在某个特定任务上进行优化使其能更好地适应该任务的要求。
目标
将预训练模型的能力转移到一个特定任务上优化模型以适应该任务。微调的目标是让模型对某个具体的任务如情感分析、机器翻译、图像分类等产生更好的表现。
方法
监督学习微调通常是通过有标签的数据进行的监督学习。例如对于情感分析任务模型的输入是文本输出是对应的情感标签如“积极”或“消极”。调整模型参数微调时模型通常会继续训练一段时间更新部分或全部参数。这通常需要较少的数据和较短的时间因为模型已经在预训练阶段获得了大量的通用特征。任务特定微调任务是针对特定应用或领域的通常通过目标任务的数据集来进行优化。
例子
BERT 微调在预训练阶段BERT 学会了词汇的上下文关系。然后BERT 在情感分析、命名实体识别NER、问答等任务上进行微调使得模型在这些任务上有更好的表现。ResNet 微调在预训练阶段ResNet 学会了从图像中提取通用的视觉特征如边缘、形状、纹理等。在微调阶段可以用具体的图像数据集例如猫狗分类进行训练以优化模型在该任务上的表现。
2. 预训练和微调的区别
特性预训练微调目标学习通用特征和模式训练一个能够迁移到多个任务的模型让模型适应特定任务优化特定任务的性能数据使用大规模无标注数据使用特定任务的标注数据任务类型通常是通用的、无监督的任务例如语言建模、掩码任务等针对特定任务的监督学习例如分类、回归、生成任务等计算资源需要大量的计算资源和时间通常在大规模数据集上训练微调需要的计算资源较少因为微调的是预训练模型的部分参数训练阶段训练模型的基础能力通常在预训练阶段不会涉及特定任务在预训练后针对特定任务进一步优化结果学到的是模型的通用表示和特征能够用于多个任务适应了具体任务使模型能够在该任务上表现得更好
