必知！大规模预训练模型的调参策略

预训练模型是一种在大规模数据集上预先训练的模型，可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。预训练模型可以帮助我们更快地训练出高质量的模型，减少对大量标注数据的依赖。

实际使用中，我们一方面希望借助成熟预训练模型的通用性识别、推理能力，另一方面又需要让模型能针对特定的企业、行业、领域、产品等知识进行更准确的回答和应用。这就涉及到二次训练或调参。

本文将介绍预训练模型的使用方法，并分类讲解如何进行调参。

01

使用预训练模型的一般方法

使用预训练模型的一般方法包括以下几个步骤：

下载预训练模型。目前，有很多预训练模型是公开可用的，如BERT、GPT、XLNet等。可以从官方网站或GitHub上下载模型。

加载预训练模型。使用相应的库或框架加载下载的预训练模型，并根据需要进行初始化。

对数据进行预处理。将自己的数据集转化为模型可以接受的格式，如BERT模型需要将文本转化为token、segment、mask等。

对预处理后的数据进行编码。将处理后的数据输入到预训练模型中进行编码，得到相应的特征表示。

根据任务进行微调。将编码后的特征输入到任务特定的模型中进行微调，得到最终的模型。

02

二次训练和调参

预训练模型通常在大规模数据集上进行训练，并且是通用的模型。但是，我们可以根据自己的数据集和任务的特点，对预训练模型进行调参Fine-tuning，以达到更好的效果。

Fine-tuning（微调）是指在预训练模型的基础上，使用自己的数据集对模型进行进一步训练，以适应自己的任务和数据集。Fine-tuning 的目的是在保留预训练模型的通用能力的同时，提高模型在特定任务上的性能。

在 Fine-tuning 的过程中，可以选择冻结部分预训练模型的层，只对部分层进行微调，以适应自己的数据集和任务。同时，也可以尝试调整模型的一些超参数，如学习率、批次大小等，以获得更好的效果。

下面将根据数据集和预训练模型之间的差异大小，分为三种情况讲解如何进行调参。

1. 数据集与预训练模型差异很大

如果自己的数据集与预训练模型的数据集差异很大，比如预训练模型是在新闻语料库上训练的，而自己的数据集是社交媒体文本，那么需要进行较大的二次训练，甚者是完全重新训练整个模型。

2. 数据集与预训练模型差异一般

如果自己的数据集与预训练模型的数据集差异一般，比如预训练模型是在新闻语料库上训练的，而自己的数据集是在类似主题的新闻语料库上，那么需要进行适当的微调和调参。可以根据实际情况，选择调整预训练模型的较高层，冻结较低层，渐次训练，以得到更好的效果。

3. 数据集与预训练模型差异很小

如果自己的数据集与预训练模型的数据集差异很小，比如预训练模型和自己的数据集都是在新闻语料库上训练的，那么可以直接使用预训练模型，不需要进行调参。只需要对自己的数据集进行预处理，将特征输入到预训练模型中进行编码即可。或者仅在分类器层进行调整，甚者是仅通过提示词工程，以达到预期的效果。

以上是考虑了数据集差异，如果结合数据集规模，可以用下表作为进一步的参考。

引用一张示意图加以参考。

03

OpenAI的调参支持

OpenAI公司的Fine-tuning功能可以在已有的预训练模型基础上，针对具体任务进行微调。通过 API 获得更多模型的优势：

比Prompt Engineering更高质量的结果

能够训练更多无法适应提示的示例

由于提示更短而节省Token

低延迟请求

微调步骤如下：

准备和上传训练数据

训练一个新的微调模型

使用新的微调模型

除了微调GPT模型，OpenAI还提供Embedding的功能，可以将文本转化为高维向量，便于进行相似度计算和聚类等任务。Embedding是一种将符号转化为向量的技术，简单来说，就是将每个符号（如一个汉字）映射到一个高维向量空间中的一个向量。如果需要在词向量层面与自有的搜索、分类、推荐系统集成，离不开这部分的接口。

当然，如果选择使用OpenAI公司的ChatGPT作为技术方案，还有考虑包括可达性、可用性、可靠性等诸多方面的问题。

04

结语

本文介绍了预训练模型的使用方法，并分类讲解了如何进行调参。根据自己的数据集和预训练模型之间的差异大小，可以选择不同的方法进行调参。