✍内容

项目地址: 第7章 大模型之Adaptation

本章主要讲了大模型的Adaptation，其中先从为什么需要Adaptation?这一关键问题讲起，在回答这个问题之前要先理解语言模型如何被训练，并明确下游任务与原始训练任务之间可能存在的不同之处。之后就讲了通用的adaptation配置，然后介绍了几种当前主流的Adaptation方法其中包括 Probing 、Fine-tuning和Lightweight Fine-tuning。最后总结了一下我们要将大型语言模型适配到各种不同的下游任务中，这些任务可能与语言建模有很大不同。

🖊总结

1.什么是task-agnostic?

Task-agnostic指的是一种方法或模型，可以在多个不同的任务上运行，而不需要对每个单独任务进行特别调整或训练。这种方法或模型通常具有更广泛的适用性和更强的通用性，可以应用于多种不同的场景和任务。

在机器学习和深度学习中，Task-agnostic方法通常指的是那些可以自适应地处理不同数据分布和任务要求的方法。这些方法通常具有较好的泛化能力和鲁棒性，可以在不同的数据集和任务上进行训练和测试，而不需要对模型进行大量的调整和重新训练。

2.为什么需要语言模型的Adaptation?

语言模型的Adaptation是为了使模型更好地适应特定任务和领域的需求。语言模型通常是在大量通用文本上训练的，因此它们可能不具备针对特定任务或领域的特定知识或语言特性。为了解决这个问题，通常需要对模型进行Adaptation，使其更加符合特定任务或领域的要求。

3.下游任务与语言模型的训练任务之间的不同之处可以从哪三个方面讨论?

  1. 格式的不同:

  • 自然语言推理（NLI）: 下游任务如NLI涉及两个句子的比较以产生单一的二进制输出。这与语言模型通常用于生成下一个标记或填充MASK标记的任务截然不同。例如，NLI的逻辑推理过程涉及多层次的比较和理解，而不仅仅是根据给定的上下文生成下一个可能的词。

  • BERT训练与MASK标记: BERT训练过程中使用了MASK标记，而许多下游任务可能并不使用这些标记。这种不同可能导致在针对具体任务时需要对模型进行显著的调整。

  1. 主题转变:

  • 特定领域的需求: 下游任务可能集中在特定的主题或领域上，例如医疗记录分析或法律文档解析。这些任务可能涉及专门的术语和知识，与模型的通用训练任务相去甚远。

  • 广泛主题的灵活性: 语言模型可能需要处理各种不同的主题。如果下游任务突然聚焦在一个新的或非常独特的领域上，这可能会超出模型的训练范围。

  1. 时间转变:

  • 新知识的需求: 随着时间的推移，新的信息和知识不断涌现。例如，GPT-3在拜登成为总统之前就已训练完毕，因此可能缺乏有关他总统任期的最新信息。

  • 非公开信息的需求: 有时下游任务可能涉及在训练期间不公开的信息。这可能需要更多特定领域的专业知识和调整。

4.通用的Adaptation配置有那些步骤?

  1. 预训练语言模型：选择一个预训练的语言模型，例如Transformer、BERT等。这些模型在大量无标签文本数据上进行训练，可以理解和生成自然语言文本。

  2. 下游任务数据集：收集或准备一个具有特定任务样本的输入与目标输出的数据集。例如，如果要进行情感分析任务，那么需要一个包含不同情感倾向的句子及其对应标签的数据集。

  3. 适配参数：找到一组参数，使得预训练的语言模型能够适合特定的下游任务。这通常涉及到对预训练模型的参数进行调整或微调。

  4. 任务损失函数：定义一个衡量模型在下游任务上表现的损失函数。根据不同的任务，可能需要不同的损失函数。例如，对于分类任务，通常使用交叉熵损失函数；对于回归任务，使用均方误差损失函数等。

  5. 优化问题：通过最小化损失函数来寻找适合的适配参数。这通常涉及到使用优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam等，来更新模型的参数。

  6. 模型评估：在训练完成后，使用测试数据集评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。根据评估结果，可以对模型进行进一步的调整和优化。

通用的Adaptation配置并不是固定的，可以根据具体任务和数据集进行调整和优化。在实际应用中，建议根据具体需求进行适当的配置和调整，以获得最佳的模型性能和表现。

5.如何更好的理解Probing（探针）策略?(例子)

假设我们有一个预训练的深度学习模型，该模型已经在大规模无标签文本数据上进行了训练。现在，我们想要了解该模型在处理特定任务（如情感分析）时的内部表示和行为。

首先，我们可以定义一个简单的分类器作为探针，用于检查模型在不同层的表示。这个分类器可以是一个全连接层，其输入是模型每一层的输出。

然后，我们将这个探针附加到预训练模型的每一层上，并使用情感分析任务的数据对整个模型进行微调。在每个训练迭代中，除了更新预训练模型的参数外，我们还会更新探针的参数。

在训练完成后，我们可以使用测试数据集评估探针的性能。具体来说，我们可以计算探针在每个层上的准确率，以了解模型在不同层的表示和行为。

通过分析探针的输出，我们可以更好地理解模型在处理情感分析任务时的内部工作原理。例如，如果探针在某个层上的准确率很高，那么说明该层捕获了与任务相关的有用信息。相反，如果准确率很低，那么说明该层没有捕获到有用的信息，可能是模型需要进一步改进和优化的地方。

基于这些发现，我们可以进一步调整和优化预训练模型的参数和结构，以提高模型在情感分析任务上的性能。

Probing（探针）策略提供了一种有效的方法来理解和改进模型的性能。通过插入探针并分析其输出，我们可以更好地理解模型的内部表示和行为，并找到改进和优化的方向。

6.如何理解Fine-tuning（微调）?

Fine-tuning（微调）是一种在深度学习中常用的技术，主要用于调整预训练模型以适应特定任务。微调通常在预训练模型上使用目标任务的训练数据，通过优化算法来更新模型的参数，使模型更好地适应任务。

具体来说，微调的过程通常包括以下步骤：

  1. 选择预训练模型：选择一个预训练模型，该模型已经在大量无标签数据上进行了训练。预训练模型通常包括深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。

  2. 加载预训练模型：将预训练模型加载到内存中，并准备用于微调。

  3. 准备训练数据：收集或准备与目标任务相关的训练数据。这些数据应该与预训练模型在无标签数据上训练时使用的数据不同。

  4. 定义损失函数：定义一个适合目标任务的损失函数。根据任务的不同，可能需要使用不同的损失函数，如交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。

  5. 定义优化器：选择一个适合目标任务的优化器，用于更新模型的参数。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。

  6. 微调模型：使用目标任务的训练数据和定义的损失函数，通过优化器更新模型的参数。这个过程通常需要多次迭代，直到模型收敛或达到预设的迭代次数。

  7. 评估和测试：在测试数据集上评估微调后的模型的性能，并可能进行进一步调整和优化。

微调的优点是可以利用预训练模型的强大表示能力，同时避免从头开始训练模型所需的大量计算资源和时间。通过微调，可以快速适应特定任务，并获得更好的性能和表现。但是，过度微调可能导致模型过拟合，即在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。因此，在微调过程中需要仔细平衡模型的复杂度和训练数据的数量与质量。

7.什么是zero-shot learning（零样本学习）?

零样本学习（Zero-Shot Learning，简称ZSL）是一种机器学习策略，旨在使模型能够理解并识别从未见过的类别。它通过利用已知类别的语义信息（如属性或词嵌入）来识别未知类别的样本。

零样本学习的核心在于如何将已知类别的语义信息转换为模型可以理解的格式，从而将其应用于未知类别的识别。这通常涉及到使用一种称为“语义嵌入”的技术，将类别标签从图像空间映射到语义空间。一旦完成了这种映射，模型就可以通过比较输入样本与已知类别的语义表示之间的距离来识别未知类别的样本。

零样本学习的一个关键挑战是如何处理类别之间的语义鸿沟，即如何确保模型能够理解并区分来自不同领域的类别。这通常需要使用一种称为“知识迁移”的技术，将已知领域的知识应用于未知领域。通过这种方式，模型可以利用已知领域的语义信息来填补未知领域的空白，从而更好地理解并区分不同领域的类别。

8.如何理解轻量级微调（Lightweight Fine-Tuning）?

轻量级微调（Lightweight Fine-tuning）是一种在深度学习中调整预训练模型以适应特定任务的策略。与传统的微调方法相比，轻量级微调冻结了大部分预训练参数，仅添加任务层，语言模型层参数不变。这种方法旨在减少训练时所需的计算资源和时间，同时保持模型的性能和表现。

其中轻量级微调（Lightweight Fine-tuning）又有许多变体，其中一些主要的方法包括：

  1. 提示调整（Prompt Tuning）：

    • 基本思想：通过调整输入的提示或引导词来改变模型的输出。这种方法允许用户提供自定义的输入提示，从而微调模型以适应特定任务。

    • 工作原理：通常，提示调整包括两步。首先，用户为特定任务生成或选择一组输入提示。然后，使用这些提示作为输入来微调预训练模型。通过这种方式，模型能够学习如何响应这些特定的提示，从而更好地适应任务。

    • 优势：提示调整提供了一种灵活的方式来微调模型，而无需修改模型的内部参数。这使得它成为一种轻量级的微调方法，特别适合于快速适应新任务或自定义任务。

    • 局限性：提示调整的效果可能取决于所选择的提示的质量和数量。如果提示与目标任务不相关或不够多样，模型可能无法获得理想的性能。此外，这种方法通常需要用户提供自定义的提示，这可能会增加一些额外的负担。

  2. 前缀调整（Prefix Tuning）：

    • 基本思想：通过在输入序列的前面添加可学习的前缀来微调模型。这些前缀被训练以影响模型的输出，使其更好地适应特定任务。

    • 工作原理：前缀调整首先定义一组前缀，这些前缀可以是单词、短语或其他形式的文本。然后，在训练过程中，模型会学习如何响应这些前缀并生成相应的输出。通过微调前缀的参数，可以调整模型的表现以适应特定任务。

    • 优势：前缀调整提供了一种简单而有效的方法来微调模型的输出。与传统的微调方法相比，前缀调整可以更直接地控制模型的输出，而不需要大量修改模型的内部参数。

    • 局限性：前缀调整的效果可能受到前缀设计的影响。如果前缀与目标任务不相关或设计不当，模型可能无法获得理想的性能。此外，这种方法需要额外的计算和存储资源来处理可学习的前缀。

  3. 适配器调整（Adapter Tuning）：

    • 基本思想：通过在预训练模型的隐藏层之间插入可训练的适配器模块来微调模型。这些适配器模块类似于小的神经网络，允许模型在不改变原始预训练参数的情况下进行微调。

    • 工作原理：适配器调整将预训练模型分解为多个组件或“块”，并在这些块之间插入可训练的适配器模块。这些适配器模块具有相对较少的参数，可以独立于其他块进行训练。通过微调这些适配器模块的参数，可以调整模型的表现以适应特定任务。

    • 优势：适配器调整提供了一种轻量级的微调方法，因为只需要训练少量的额外参数。这大大减少了计算和存储的需求，使得微调过程更加高效。此外，由于适配器模块独立于其他块进行训练，可以避免梯度消失或梯度爆炸等问题。

    • 局限性：虽然适配器调整是一种轻量级的微调方法，但它可能不如其他更传统的微调方法强大或灵活。此外，由于适配器模块的数量有限，可能无法涵盖整个模型的所有层。这可能导致某些层的参数无法被微调，从而影响模型的性能。

轻量级微调的优点是可以快速适应特定任务，同时减少计算资源和时间的消耗。通过冻结大部分预训练参数并仅更新任务层的参数，可以避免过拟合和模型退化的问题。但是，如果任务层设计不当或没有足够的数据，轻量级微调可能无法获得理想的性能和表现。因此，在应用轻量级微调时需要仔细考虑目标任务的特点和需求。