8 模型训练之预训练与微调
在上一篇中，我们讨论了模型训练过程中训练数据的获取，了解到如何收集与处理数据以供模型使用。今天，我们将深入探讨模型训练的一个关键环节：预训练与微调。
预训练
预训练是指使用大规模的数据集来训练一个模型的初步阶段。对于像 ChatGPT 这样的语言模型，通常会选择来自互联网上的文本数据进行训练。这一个过程的核心目的是使模型能够学习语言的基础结构、语法、语义、上下文等。
预训练的过程
数据准备：首先需要收集大量无标注的文本数据。数据可以来自书籍、文章、网页等。
模型架构设计：选择合适的模型架构，例如
Transformer。ChatGPT 基于GPT（Generative Pre-trained Transformer），它使用了自回归的方法来生成文本。训练目标：预训练的目标通常是语言建模，即给定一段文本的前面部分，预测后面部分的内容。可以使用以下公式表示：
$$
L(\theta) = -\sum_{t=1}^{T} \log P(w_t | w_1, w_2, \ldots, w_{t-1}; \theta)
$$其中，$w_t$ 是文本中第 $t$ 个词，$P(w_t | w_1, w_2, \ldots, w_{t-1}; \theta)$ 是模型在参数 $\theta$ 下的概率预测。
预训练的案例
以 OpenAI 的GPT-3为例，预训练阶段使用了数百亿单词的数据。其中，模型通过自监督学习的方式，从未标注的数据中学习了丰富的语言规律。通过学习，模型掌握了上下文理解、词汇关联等能力，可以在面对不同类型的文本时生成相应的输出。
微调
在完成预训练后，为了使模型在特定任务上表现更好，我们通常会进行微调。微调是指在特定标注数据集上对预训练模型进行进一步训练，以适应特定的应用场景。
微调的过程
数据集准备：选择与目标任务相关的标注数据集。这些数据集通常规模较小，但高度标注准确。
模型参数调整：使用预训练模型的权重作为初始权重，在特定任务的数据集上继续训练。
训练策略：微调通常使用较小的学习率，以避免破坏已学习的知识。微调的目标是最小化目标函数，例如交叉熵损失函数：
$$
L(\theta) = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \log P(y_i | x_i; \theta)
$$其中，$N$ 是样本数，$y_i$ 是目标标签，$x_i$ 是输入数据。
微调的案例
假设我们想微调 ChatGPT 来进行问答任务。我们可以收集包含问答对的数据集，然后在此数据集上微调模型。微调的最终结果是一个能够生成与问题相关回答的模型，例如：
- 输入: “What is the capital of France?”
- 输出: “The capital of France is Paris.”
在这个过程中，模型不仅保留了预训练阶段学习的语言知识，还掌握了问答的具体技能。
小结
通过上述讨论，我们了解了 预训练 和 微调 的基本概念及其在 ChatGPT 模型训练中的重要性。在下一篇文章中，我们将探索如何 优化训练过程 以提高模型的效率和效果，真正使得 ChatGPT 成为一个强大的语言生成工具。
8 模型训练之预训练与微调
