对于自然语言处理，使用两种主要方法来开发和应用大型语言模型 (LLM)：微调和预训练模型。每种方法都会针对特定任务优化 LLM，但由于其相互关联的目的，它们经常被混为一谈。让我们回顾一下微调和预训练之间的区别，它们各自的目标、技术和挑战，并探讨它们在用于训练 LLM 和 AI 模型的数据标记时的互补性。
关键要点
- 微调和预训练是语言模型开发的不同阶段，每个阶段都有自己独特的目标和方法。
- 预训练通过将模型暴露于大型、不同的数据集来提供通用的语言基础，而微调则使该基础模型适应特定任务。
- 在预训练和微调之间进行选择取决于任务特异性、数据类型和资源可用性等因素。
- 经过预训练的 LLM 可以在各种应用中很好地推广，使其具有多功能性，而经过微调的模型则在专业领域表现出色。
- 了解这些流程之间的差异可以帮助组织更有效地部署 LLM 以满足其特定需求。
- 预训练和微调之间的协同作用可实现较强的语言理解能力和高度针对性的应用程序性能。
什么是预训练？
在语言模型开发管道中，预训练是初始阶段，在此期间，LLM 会大量接触广泛的数据集。这个阶段旨在让语言模型对不同背景下的语言结构、模式和语义有一个概括的理解。与特定任务的微调不同，预训练模型侧重于建立基础能力，使LLM无需任务特定数据即可在各种应用程序中处理和生成语言。
通过建立对语言的广泛理解，预训练使模型能够有效地管理各种上下文和任务，包括结构化和非结构化数据。
LLM 的预培训使他们能够在基础层面上理解语言。这个阶段对于通过以下方式创建多功能、可扩展且可适应未来专业任务的基准模型至关重要 微调 LLM。通过使用大量数据，语言模型预训练创建了可以处理从文本生成到机器翻译等各种语言任务的 LLM。
预训练的目标
预训练的主要目标是开发一个能够以不受任何特定应用程序约束的方式理解和生成语言的模型。经过预培训的 LLM 旨在：
- 广义语言知识：预训练侧重于获取跨不同领域的通用语言知识，这极大地增强了模型的多功能性。这种广泛的理解使语言模型能够有效地执行各种任务。
- 微调基础：预培训过程为支持微调工作奠定了坚实的基础。这些基础知识对于根据特定任务量身定制模型，使其能够无缝适应各种应用程序要求至关重要。
- 了解复杂的关系: 预训练使LLM能够理解文本中复杂的句法和语义关系。这种能力极大地提高了它们在下游应用程序中的性能，从而促进了更连贯和更适合上下文的输出。
在这些广泛的目标中，语言模型预训练使LLM具有适应性，然后通过对情感分析、内容生成甚至特定领域问答等任务进行微调来实现专业化。
预训练中使用的技巧
预训练 LLM 通常使用无监督和自监督技术来实现对语言的全面理解。一些广泛使用的方法包括：
- 掩码语言建模 (MLM)： 该技术包括掩盖序列中的某些标记，并训练模型以预测被掩盖的元素。传销是 BERT 等模型的核心组件，因为它允许模型形成对词级和句子级语义的理解。
- 下一句预测 (NSP)： 在 NSP 中，该模型经过训练可以预测两个句子是否连续。这有助于它学习话语关系和情境流程，这是问答等应用程序的必备功能。
- 因果语言建模 (CLM)： CLM 是 GPT 等自回归模型的基础，它训练模型预测序列中的下一个代币。这种方法对于语言生成任务特别有用，并且在文本完成等应用程序中非常有用。
截至 2023 年， 由 OpenAI 开发的 GPT-3，因为最先进的模型之一利用了CLM，已成为各个行业的关键工具。该模型拥有 1750 亿个参数，彻底改变了人工智能处理自然语言的方式，为从客户服务机器人到创意写作等各种应用提供支持。
这些技术使经过预训练的LLM能够以反映语言基础结构和含义的方式理解和处理文本。利用这些技术，预训练使模型即使在应用特定任务的微调之前也能执行各种语言任务。
预训练中的挑战
虽然经常用于 LLM 开发，但预训练有一些局限性，模型开发人员必须克服这些限制：
- 资源密集度： 预训练 LLM 的计算成本很高，通常需要大量的 GPU 集群和数周的训练时间。这个阶段也可能是能源密集型的，这引起了人们对可持续性的担忧。
- 数据可用性： 预训练需要大量多样的高质量数据来创建强大的预训练的 LLM。获取这些数据可能具有挑战性，尤其是在开发用于多语言或专业应用程序的模型时。诸如Sapien之类的数据收集服务使您的公司能够更快地采集数据并收集模型所需的数据。
- 泛化与专业化： 语言模型预训练中的一个主要困难是确保模型学习可通用的语言模式，而不会过度适应任何特定的数据集。实现这种平衡对于模型处理各种下游任务的能力至关重要。
什么是微调？
模型经过预训练后，便可以进行微调以适应特定任务。微调利用了预训练的 LLM 的广泛功能，并通过数据标签对其进行量身定制，以满足精确的要求，无论是用于特定领域的语言理解，还是针对特定任务的性能增强。通过微调，语言模型不仅成为一种通用工具，而且还能在情感分析、命名实体识别或客户支持等特定应用中表现出色。
诸如 SFT LLM（监督微调 LLM）之类的微调技术可以完善预训练的模型，以提高其在特殊任务中的性能。通过使用带标签的数据调整模型， SFT LLM 技术确保模型在客户服务或法律分析等应用中实现高精度和相关性。
微调的目标
微调的主要目标是完善和调整在预训练阶段获得的一般知识，将其转化为针对特定应用量身定制的重点且可操作的模型。此过程涉及几个关键目标：
- 任务优化： 通过根据任务特定数据调整权重，针对特定任务或领域优化模型。
- 准确性和相关性： 提高专业应用程序（例如法律文件分析、客户服务或医疗转录）的准确性和相关性。
- 减少偏差： 减少在预训练期间可能无意中加剧的偏见，从而创建更准确、更合乎道德的模型供现实世界使用。
在微调期间缩小关注范围可以让 LLM 开发人员在利基应用程序中提供卓越的性能，同时利用预训练期间建立的通用语言基础。
微调中使用的技术
自然语言处理 (NLP) 中的微调方法通常依赖于监督学习，监督学习使用标签数据引导模型实现特定的任务目标。
增强这一过程的一种关键技术是迁移学习。根据一项调查 通过 斯坦福大学， 95% 的 NLP 模型使用了迁移学习，因为它将训练时间平均缩短了 40% 并通过以下方式提高了模型精度 高达 15% 与从头开始训练模型相比。
- 迁移学习： 这种方法使用预训练的 LLM 的权重作为起点，允许在现有语言理解的基础上进行微调。这种方法可以加快训练速度并提高模型的整体性能。
- 有人监督的微调： 通过使用带标签的数据，有监督的微调可以针对特定任务进行精确的模型调整。
- 特定领域的微调： 该技术涉及在特定领域的数据集上训练模型，从而增强其对专业术语和上下文的理解。例如，可以对医疗保健法学硕士进行微调，以针对临床应用进行优化。
这些方法使得在预训练期间获得的语言理解基础上，为各种专业任务自定义 LLM 成为可能，从而提供卓越的有针对性的性能。
微调面临的挑战
尽管微调是优化模型以执行特定任务的关键步骤，但它带来了一系列挑战，开发人员需要应对这些挑战才能确保取得成功的结果。以下是与微调过程相关的一些关键挑战：
- 过度合身： 使用有限或高度特定的数据集可能会导致模型过度拟合，这意味着它可能变得过于适合微调数据集，无法很好地推广到新数据。
- 资源分配： 尽管与预训练相比，微调消耗的资源要少，但仍然需要大量的计算资源，尤其是对于大型数据集或复杂的任务。
- 数据质量： 有效的微调依赖于高质量的标签数据。不准确或有偏见的数据可能导致模型性能不佳和意想不到的后果。
预训练与微调：主要区别解释
在踏上语言模型开发之旅时，选择最合适的方法对于实现最佳性能和功能至关重要。了解预培训和微调之间的区别对于做出符合特定项目目标和要求的明智决策至关重要。
每个阶段在塑造模型的能力方面都发挥着独特的作用，透彻理解它们的差异可以指导开发人员有效地利用自己的优势。例如，很像方式 自动驾驶汽车中的激光雷达 提供对车辆环境的基础理解，预训练通过使模型能够学习一般语言模式奠定基础。另一方面，可以将微调与激光雷达根据特定驾驶条件进行微调的方式进行比较，因为它会量身定制模型以处理特定的任务或领域。以下是详细比较，概述了这些主要区别：
预训练
- 目标: 获得一般语言知识
- 数据: 大型、多样、通常没有标签的数据集
- 技巧: 无监督/自监督学习、MLM（掩码语言建模）、NSP（下一句预测）
- 资源需求: 时间和硬件都高度密集型资源
- 挑战: 资源需求、数据可用性、概括性
微调
- 目标: 特定任务的优化
- 数据：较小的、带标签的、特定域的数据集
- 技巧: 监督学习、迁移学习、特定领域聚焦
- 资源需求: 资源密集度适中，需要带标签的数据
- 挑战: 过度拟合、数据质量、特定任务调整
预训练和微调如何协同工作
预训练和微调是 LLM 开发中相互依赖的阶段。预训练可建立广义模型，而微调则将其转换为针对特定需求量身定制的专用工具。例如，可以在像维基百科这样的海量数据集上对LLM进行预训练，以掌握一般的语言模式，然后使用客户服务脚本进行微调，从而创建一个能够以细致理解的方式处理客户查询的聊天机器人。
在需要的应用程序中 特定领域的 LLM，LLM 预训练与微调之间的协同作用变得更加明显。例如，ChatGPT 和 GPT-4 等模型在庞大多样的数据集上经过预先训练，然后在专门的数据集上进行微调，以在目标场景中表现良好。
每种方法的好处
预训练和微调都具有独特的优势，这些优势相结合，可以显著增强语言模型的能力。对于想要创建功能强大且用途广泛的 LLM 的开发人员而言，了解这些优势至关重要。
使用 Sapien 选择满足您需求的最佳方法
在 LLM 的预训练和微调之间做出决定取决于各种因素，例如任务的性质、数据可用性和计算资源。在为广泛的、非特定的应用程序创建模型时，仅预训练就足够了。但是，如果你的目标是专业领域，则可能需要对预训练的模型进行微调以获得最佳结果。
对于希望实施这些方法的组织，Sapien提供微调和数据标签服务，以满足预训练和微调的需求。无论您需要通用的 LLM 还是针对特定行业定制的模型，Sapien 都可以提供有效的语言模型开发所需的工具和专业知识。安排咨询我们的团队，详细了解我们如何为您的 AI 模型构建自定义数据管道。
常见问题解答
Sapien 可以处理哪些类型的模型？
Sapien可以使用多种LLM架构，包括通用和特定领域的LLM和模型，以满足不同的客户需求。
我可以使用 Sapien 对模型进行预训练和微调吗？
是的，Sapien提供预训练和微调服务，允许模型定制。
预训练过程通常需要多长时间？
预训练持续时间取决于数据集大小和模型复杂度等因素。在高性能硬件上，时间可能从几天到几周不等。
能否对有限的标签数据进行微调？
是的，微调可以处理较小的数据集，但质量更高的标签数据通常会为数据集带来更好、更精确的结果。
