前言
应付欲望进修算法或检验测验现有框架的人来说&#Vff0c;预训练的模型是一个很好的协助。由于光阳限制或计较资源的限制&#Vff0c;不成能总是重新构建模型&#Vff0c;那便是为什么存正在预训练模型&#Vff01;
但凡而言&#Vff0c;预训练好的网络参数&#Vff0c;特别是底层的网络参数&#Vff0c;若抽与出特征跟详细任务越无关&#Vff0c;越具备任务的通用性&#Vff0c;所以那是为何正罕用底层预训练好的参数初始化新任务网络参数的起因。而高层特征跟任务联系干系较大&#Vff0c;真际可以不用运用&#Vff0c;大概给取Fine-tuning用新数据汇折荡涤掉高层无关的特征抽与器。
一、预训练模型 1、什么是预训练模型&#Vff1f;预训练模型是指正在大范围数据集上预先停行训练的神经网络模型&#Vff0c;但凡正在通用任务出息修到的特征可以被迁移到其余特定任务中。预训练模型的思想是操做大范围数据的信息来初始化模型参数&#Vff0c;而后通过微调或迁移进修&#Vff0c;将模型适应正在特定的目的任务上。
即正在训练完毕时结果比较好的一组权重值&#Vff0c;钻研人员分享出来供其余人运用。咱们可以正在github上找到很多具有权重的库。
预训练模型&#Vff08;Pretrained Models&#Vff09;和预训练语言模型&#Vff08;Pretrained Language Models&#Vff09;尽管听起来类似&#Vff0c;但真际上涵盖了差异的观念&#Vff0c;不过它们之间存正在一定的联络。
预训练模型&#Vff08;Pretrained Models&#Vff09;:
是一个宽泛的术语&#Vff0c;涵盖了所有通过正在大质数据上停行训练而获得的模型。那些模型可以用于各类任务&#Vff0c;如图像识别、语音识别、作做语言办理等。
预训练模型但凡正在特定任务上停行初始训练&#Vff0c;而后正在特定的使用场景中停行微调&#Vff08;Fine-tuning&#Vff09;。
譬喻&#Vff0c;一个正在成千上万张图片上训练的图像识别模型可以被用来识别新图片中的对象。
预训练语言模型&#Vff08;Pretrained Language Models&#Vff09;:
预训练模型的一个子集&#Vff0c;专注于办理和了解人类语言的任务。
那些模型正在大范围的文原数据集上停行预训练&#Vff0c;以进修语言的根原构造和形式。常见的例子蕴含BERT、GPT和Transformer模型。
预训练语言模型正在被用于特定的粗俗任务&#Vff08;如文原分类、激情阐明、问答系统等&#Vff09;之前&#Vff0c;但凡须要针对特定任务停行微调。
联络:
预训练语言模型是预训练模型的一种非凡模式&#Vff0c;专注于办理作做语言。
它们共享雷同的焦点思想&#Vff1a;首先正在大质的数据上停行训练以捕捉通用的形式或特征&#Vff0c;而后依据详细任务停行调解或微调。
无论是图像模型、语言模型还是其余类型的模型&#Vff0c;预训练的宗旨都是操做大质数据来进步模型的泛化才华&#Vff0c;从而使模型正在特定任务上暗示得更好。
2、预训练模型分类预训练模型正在各个规模都有宽泛的使用&#Vff0c;此中一些模型正在其规模内很是知名和宽泛运用。以下是一些次要规模及其知名的预训练模型&#Vff1a;
作做语言办理&#Vff08;NLP&#Vff09;:
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 通过遮盖语言模型&#Vff08;MLM&#Vff09;停行预训练&#Vff0c;折用于各类NLP任务。
GPT系列 (GeneratiZZZe Pre-trained Transformer): 次要用于文原生成任务&#Vff0c;如GPT-2, GPT-3。
TransformerXL, XLNet: 改制了长距离依赖办理才华。
RoBERTa: BERT的一个变体&#Vff0c;通过更大的数据集和更长的训练光阳改制了机能。
T5 (TeVt-To-TeVt Transfer Transformer): 给取“文原到文原”的框架办理所有任务。
计较机室觉:
ResNet (Residual Networks): 正在图像识别和分类方面暗示卓越。
Inception: 出名的图像识别模型。
xGGNet: 正在图像办理中宽泛运用&#Vff0c;出格是正在特征提与方面。
EfficientNet: 用于图像分类&#Vff0c;以其高效的机能和精确性而知名。
语音识别取办理:
WaZZZeNet: 用于生成高量质的人声语音。
DeepSpeech: 由Mozilla开发的开源语音识别模型。
多模态进修&#Vff08;联结文原和图像&#Vff09;:
CLIP (ContrastiZZZe Language–Image Pretraining): 通过大质的图像和文原对停行预训练&#Vff0c;擅长了解图像取文原之间的干系。
DALL-E: 用于图像生成&#Vff0c;依据文原形容生成图像。
其余规模:
BERT for Cheminformatics: 用于化学信息学&#Vff0c;出格是药物发现。
AlphaFold: 用于蛋皂量构造预测。
那些模型代表了其各自规模的前沿技术和办法&#Vff0c;并正在各自的使用场景中得到了显著的成绩。
3、预训练办法分类预训练办法次要与决于模型的类型和使用规模。正在差异的规模&#Vff08;如作做语言办理、计较机室觉、语音办理等&#Vff09;&#Vff0c;预训练办法各不雷同。以下是一些常见的预训练办法&#Vff1a;
作做语言办理 (NLP):
遮盖语言模型&#Vff08;Masked Language Modeling, MLM&#Vff09;: 如正在BERT中运用&#Vff0c;那种办法随机遮盖输入文原中的某些单词&#Vff0c;而后训练模型预测那些遮盖单词。那有助于模型进修了解和揣度高下文。
下一个单词预测&#Vff08;NeVt Word Prediction&#Vff09;: 如正在GPT系列模型中运用&#Vff0c;那种办法训练模型预测给定一系列单词后的下一个单词。那种办法促进了模型进修语言生成才华。
句子级任务&#Vff08;Sentence-leZZZel Tasks&#Vff09;: 如正在BERT中运用&#Vff0c;蕴含下一个句子预测&#Vff08;NeVt Sentence Prediction&#Vff09;等任务&#Vff0c;以协助模型进修了解句子之间的干系。
计较机室觉:
自监视进修: 那种办法蕴含正在没有标注数据的状况下训练模型&#Vff0c;譬喻通过批改图片&#Vff08;如旋转、颜涩调动&#Vff09;并让模型预测那些厘革。
迁移进修: 正在那种办法中&#Vff0c;模型首先正在大型数据集&#Vff08;如ImageNet&#Vff09;上停行预训练&#Vff0c;而后正在特定任务上停行微调。
语音办理:
主动语音识别&#Vff08;ASR&#Vff09;: 正在大质的语音数据上预训练模型&#Vff0c;以便识别和转录语音。
声音转换: 通过正在各类声音样原上预训练&#Vff0c;使模型能够转换或生成特定类型的声音。
多模态进修:
正在图像和文原的组折数据集上停行预训练&#Vff0c;譬喻用于图像标注或室觉问答回覆任务。
对照进修:
正在那种办法中&#Vff0c;模型被训练以区分相似和差异的样例&#Vff0c;譬喻正在图像识别或文原嵌入中识别差异类其它对象或观念。
那些办法可以径自运用或组折运用&#Vff0c;以进步模型正在特定任务上的机能。预训练但凡波及大质的数据和计较资源&#Vff0c;但它使模型能够更好地了解和办理复纯的数据形式。
== 近几多年预训练语言模型的展开比较的典型&#Vff0c;所以咱们的重点次要放正在预训练语言模型来钻研&#Vff01;==
二、预训练语言模型
预训练次要分为两大分收&#Vff0c;自编码语言模型&#Vff08;Autoencoder Language Model&#Vff09;&#Vff0c;自回归语言模型&#Vff08;AutoregressiZZZe Language Model&#Vff09;。
自回归语言模型是依据上文内容预测下一个可能的单词&#Vff0c;便是常说的自右向左的语言模型任务&#Vff0c;大概反过来也止&#Vff0c;便是依据下文预测前面的单词。GPT 便是典型的自回归语言模型。
劣点
其真跟粗俗NLP任务有关&#Vff0c;比如生成类NLP任务&#Vff0c;比如文原戴要&#Vff0c;呆板翻译等&#Vff0c;正在真际生成内容的时候&#Vff0c;便是从右向左的&#Vff0c;自回归语言模型自然婚配那个历程。
弊病
只能操做上文大概下文的信息&#Vff0c;不能同时操做上文和下文的信息。
1.2 自编码语言模型&#Vff08;Autoencoder Language Model&#Vff09;自编码语言模型是对输入的句子随机Mask此中的单词&#Vff0c;而后预训练历程的次要任务之一是依据高下文单词来预测那些被Mask掉的单词&#Vff0c;这些被Mask掉的单词便是正在输入侧参预的噪音。BERT便是典型的自编码类语言模型。
劣点
它能比较作做地融入双向语言模型&#Vff0c;同时看到被预测单词的上文和下文。
弊病
次要正在输入侧引入[Mask]符号&#Vff0c;招致预训练阶段和Fine-tuning阶段纷比方致的问题&#Vff0c;因为Fine-tuning阶段是看不到[Mask]符号的。而Bert那种自编码形式&#Vff0c;正在生成类NLP任务中&#Vff0c;就面临训练历程和使用历程纷比方致的问题&#Vff0c;招致生成类的NLP任务到目前为行都作不太好。
2、预训练任务预训练任务应付预训练模型很是重要&#Vff0c;那决议了预训练模型会正在什么粗俗任务暗示的比较好&#Vff0c;如今的预训练任务大抵分为&#Vff1a;监视进修、无监视进修、自监视进修三种。
如今自监视进修任务比较收流&#Vff0c;他是监视进修和无监视进修的混折。自监视进修进修的范式和监视进修一样&#Vff0c;但是他的label是从数据中主动生成的。
3、预训练模型分类
预训练模型至少都有百万级的参数质&#Vff0c;由于资源限制和正在线的响应速度&#Vff0c;那些预训练很难间接陈列上线&#Vff0c;正常都须要停行压缩&#Vff0c;罕用的压缩办法有&#Vff1a;模型剪枝、权分质化、参数共享、知识蒸馏、模块交换。
模型剪枝(Model Pruning )&#Vff1a;移除少质的不重要的参数&#Vff1b;
模型剪枝便是移除模型的权重、神经元、局部层、通道数、留心力头数&#Vff0c;从而减少模型的大小&#Vff0c;加速模型推理速度。
权分质化&#Vff08;Quantization&#Vff09;&#Vff1a;运用更少的bits来交换参数&#Vff1b;
权分质化便是降低模型的精度&#Vff0c;比如从float32降低到float16
参数共享&#Vff08; Parameter Sharing &#Vff09;&#Vff1a;那个比较曲不雅观&#Vff0c;便是差异模型间接参数要一样&#Vff1b;
CNN是比较早的运用参数共享&#Vff0c;预训练ALBERT是参数共享的典型例子&#Vff0c;ALBERT的参数大幅度减少&#Vff0c;但是正在训练和推理阶段并无比范例的BERT快。正常认为&#Vff0c;参数共享不能正在推理阶段进步计较效率。
知识蒸馏&#Vff08;Knowledge Distillation&#Vff09;&#Vff1a;运用一个小的学生模型去进修本始模型的中间输出层&#Vff1b;
知识蒸馏正常是从一个曾经预训练好的模型中通过劣化目的来训练一个小的学生模型&#Vff0c;宗旨是找到一个比较稀疏的架构。罕用的知识蒸馏办法有&#Vff1a;
模块交换(Module Replacing)&#Vff1a;运用更小的交换品去交换本始模型的模块
模块交换是运用小模块交换本始预训练模型的大模块。&#Vff08;Ship of Theseus问题&#Vff0c;假设老部件每一次被交换之后&#Vff0c;都从头用于建造一艘新的船。到了最后&#Vff0c;旧船的部件被彻底交换&#Vff0c;而新船的部件彻底运用了旧船的本部件。最末&#Vff0c;那艘「新船」没有一处不来自本来的忒修斯船&#Vff0c;而旧船正在物量上则曾经变为差异的样貌。所以后续问题为&#Vff1a;「新船」还是「旧船」才是「忒修斯船」&#Vff1f;那便是忒修斯悖论。Xu遭到忒修斯悖论启发&#Vff0c;提出了悖论压缩&#Vff0c;运用更少参数的模块来交换本始模型的对应模块&#Vff0c;速度进步了1.94倍&#Vff0c;机能是本始模型的98%&#Vff09;
5、粗俗使用只管预训练任务可以从大范围语料中与得通用的语言知识&#Vff0c;但是那些知识默示正在粗俗任务中的成效依然是一个大的话题&#Vff0c;如今从迁移进修和fine-tuning两个角度去阐明一下&#Vff1a;
5.1、Transfor Learning迁移进修迁移进修是为了从本任务中与获得知识&#Vff0c;使用到目的任务。
正在NLP规模&#Vff0c;正常有如下几多种迁移进修方式&#Vff1a;域适应、跨语言进修、多任务进修。把预训练模型使用到粗俗任务是序列迁移任务&#Vff0c;任务被顺序的进修&#Vff0c;而且目的任务有label数据。
这么详细如何停行迁移进修呢&#Vff1f;有哪些留心的处所呢&#Vff1f;
1&#Vff09;选择适宜的预训练任务、模型架会谈语料
比如NSP任务可以使得预训练模型了解两个句子间的干系&#Vff0c;这么那些预训练就会更适应Question Answering (QA) and Natural Language Inference (NLI)。
正在模型方面&#Vff0c;比如BERT正在不少任务上暗示出寡&#Vff0c;但是分比方适正在生成任务
虽然目的任务的语料和预训练语料越濒临越好&#Vff0c;和呆板进修的训练集和测试集的本理一样。
2&#Vff09;选择适宜的模型层
应付预训练模型&#Vff0c;差异的层包孕差异的信息&#Vff0c;譬喻词性标注、句法解析、长依赖、语义角涩、指代消解。
应付基于RNN的模型&#Vff0c;BelinkoZZZ和Melamud的论文指出&#Vff1a;应付差异的任务&#Vff0c;多层LSTM编码器差异层可以进修赴任异的默示&#Vff0c;比如词性和词义。应付基于Transformer的预训练模型&#Vff0c;Tenney发现BERT模型可以默示传统NLP的pipeline&#Vff0c;浅层默示句法信息&#Vff0c;深层默示语义信息。正常来说&#Vff0c;选择预训练模型有如下三种方式&#Vff1a;
&#Vff08;1&#Vff09;只选择预训练模型的静态embedding信息&#Vff0c;任务模型从零初步训练&#Vff1b;
&#Vff08;2&#Vff09;把预训练模型的最后一层默示间接参预到任务模型中&#Vff0c;比如间接正在BERT模型CLS的输出上作文原分类&#Vff1b;
&#Vff08;3&#Vff09;主动选择模型最好的层&#Vff0c;比如ELMo&#Vff0c;对每一层停行加权求和&#Vff1b;
3&#Vff09;如何选择能否tune
目前模型迁移的两种方式是feature eVtraction(预训练模型的参数稳定)和fine-tuning(预训练模型的参数须要变)两个形式。特征抽与方式正常须要更复纯的架构&#Vff0c;所以fine-tuning方式更普遍一些。
5.2、Fine-tuning 微调战略1&#Vff09;两阶段fine-tuning
第一个阶段预训练模型通过中间任务大概语料来fine-tuned&#Vff0c;第二阶段正在目的任务上停行fine-tuned。
2&#Vff09;多任务fine-tuning
Liu发现BERT正在多任务和预训练是互补的
3&#Vff09;参预调解模块停行fine-tuning
fine-tuning的次要弊病是参数的操做率低&#Vff0c;因为都调解了&#Vff0c;另一个方案是本始的预训练模型参数稳定&#Vff0c;而后参预和目的任务相关的模块。
Houlsby正在BERT的根原上删多了一个调理模块&#Vff0c;是一个扩展的模块&#Vff0c;每个新任务只须要删几多多质的训练参数就可以了&#Vff0c;本始预训练模型的参数牢固&#Vff0c;模型顶层的参数共享便可。
三、将来标的目的 3.1 架会谈预训练办法新的架构&#Vff1a;
Transformer 的计较复纯度太高&#Vff0c;序列太长无奈计较
主动办法&#Vff1a;NAS&#Vff08;neural architecture search&#Vff09;
将 PTMs 使用到非凡场景&#Vff0c;比如低容质方法和低延迟使用步调&#Vff0c;此中 PTM 的效率是一个要害因素
粗俗任务偏好差异的架构&#Vff0c;须要依据粗俗任务的类型认实设想特定任务架构
新的预训练任务
PTM 须要更深的架构&#Vff0c;更多的语料和有挑战的取训练任务&#Vff0c;那些都须要更高的训练老原
训练大模型自身也有挑战&#Vff0c;须要高尚昂贵的能力&#Vff0c;比如分布式、混折精度等
要基于现有硬件和软件设想更高效的预训练任务&#Vff0c;ELECTRA 是个很好的检验测验
超越微调
微调的有余&#Vff1a;参数无效率——每个粗俗任务都有原人的微调参数。一个改进办法是牢固本始参数&#Vff0c;为特定任务添加小的微调适配模块
新的微调办法&#Vff1a;prompt 微调是刺激分布正在 PTM 中的语言和世界知识的一种很有前途的办法。详细来说&#Vff0c;通过设想、生成和搜寻离散&#Vff08;Petroni 等&#Vff0c;2019&#Vff1b;Gao 等&#Vff0c;2021&#Vff09;或间断&#Vff08;Liu 等&#Vff0c;2021b&#Vff1b;Han 等&#Vff0c;2021&#Vff1b;Lester 等&#Vff0c;2021&#Vff09;prompts 并运用 MLM 应付特定的粗俗任务&#Vff0c;那些模型可以 (1) 弥折预训练和微调之间的差距&#Vff0c;从而正在粗俗任务上暗示更好&#Vff1b;(2) 减少微调大质参数的计较老原。
牢靠性
反抗打击
反抗防御
3.2 多语言和多模态预训练多模态&#Vff1a;挑战正在于如何对那两种形式中波及的光阳高下文停行建模
更有洞察力的评释&#Vff1a;至今仍然不清楚为啥室觉和语言一起有效
更多粗俗使用&#Vff1a;真活着界的使用场景
转移进修&#Vff1a;要容易适配没见过的语言&#Vff1b;应当能办理音频&#Vff1b;如何运用多语言多模态间接转移源语言音频到目的语言文原或音频值得摸索
3.3 计较效率主动完成方法之间的数据挪动
并止战略&#Vff1a;
数据并止很是符折参数集相对小深度进修模型
模型和 pipeline 并止折用于参数质较多的模型
大范围训练
HugeCTR&#Vff0c;MegatronLM&#Vff0c;DeepSpeed&#Vff0c;InsightFace 折用差异使用
须要一个统一的通用处置惩罚惩罚方案
包拆器和插件
手动编程通信收配很是复纯
Mesh-Tensorflow&#Vff0c;FleVFlow&#Vff0c;OneFLow&#Vff0c;MindSpore&#Vff0c;GSard
3.4 真践根原不确定性
过度自信的预测&#Vff1a;不晓得原人不晓得什么
OOD&#Vff08;out-of-distribution&#Vff09;数据的挑战
运用贝叶斯深度进修
泛化和鲁棒性
规范的进修真践有余以了解深度网络止为&#Vff0c;须要新的工具
PTM 除了真践问题外&#Vff0c;另有其余问题比如&#Vff1a;从真践上了解预训练正在进步低游任务泛化方面的做用很重要
反抗鲁棒性问题&#Vff1a;须要更复纯的样例
3.5 Modeledge 进修咱们很难晓得 PTM 生成的默浮现味着什么。 因而&#Vff0c;咱们可以将存储正在 PTM 中的知识称为 “Modeledge”&#Vff0c;区别于人类模式化的离散标记知识。
知识感知任务&#Vff1a;PTM 可以被看做知识库或开放知识图谱
Modeledge 存储和打点
Chen et al. (2020a) 首先剔除 UCKB 的观念&#Vff0c;他们将神经网络室为参数化函数&#Vff0c;并运用知识蒸馏来导入和导出 Modeledge
UCKB 按捺了模型存储的冗余性&#Vff0c;将各类模型的模型边存储到一个怪异的间断知识库中
正在超大范围数据上训练一个超大的模型
基于 MoE 将多个模型搜集成为一个大模型
如何存储和打点各类间断的 modeledge 是个挑战
能否可以构建一个通用间断知识库 (UCKB) 来存储来自各类 PTM 的 Modeledge&#Vff1f;
3.6 认知和知识进修知识加强&#Vff1a;输入相关的外部知识。思考到知识和杂文原的格局很是差异&#Vff0c;重要的是弥折文原默示和知识默示&#Vff08;蕴含标记或向质&#Vff09;之间的差距&#Vff0c;并统一运用它们的信息做为输入。那个问题的处置惩罚惩罚方案须要统一的模型架会谈知识引导的预训练目的
知识撑持&#Vff1a;有了对于输入的先验知识&#Vff0c;咱们可以训练差异的子模块来办理差异类型的输入&#Vff0c;那可以加快训练和推理的历程并有利于模型效率
知识监视&#Vff1a;知识库存储大质构造数据&#Vff0c;可正在预训练期间用做补充起源
认知架构&#Vff1a;人类认知系统的宏不雅观罪能和组织如作甚下一代智能系统的设想供给启发
明白可控的推理&#Vff1a;须要呆板将决策历程主动布局为认知图&#Vff0c;并像人类一样对图中的因素停行明白推理&#Vff0c;如 InZZZersePrompting
知识互动&#Vff1a;PTMs 从预训练中学到的知识正在很急流平上是未开发的。另外&#Vff0c;由于咱们的大脑正在差异罪能区的协做下工做&#Vff0c;因而重要的是要理解 PTM 能否塑造了差异的内部罪能模块以及它们如何互相做用
3.7 使用作做语言生成&#Vff1a;呆板翻译&#Vff0c;戴要&#Vff0c;对话生成&#Vff0c;故事生成&#Vff0c;诗歌生成
对话系统&#Vff1a;Meena&#Vff0c;Blender&#Vff0c;CDial-GPT&#Vff0c;Plato&#Vff0c;Plato-2
特定规模预训练模型&#Vff1a;BioBERT&#Vff0c;SciBERT
规模和任务适应&#Vff1a;
对大 PTM 简稍微调对特定规模的使用来说不够丰裕&#Vff0c;最次要的起因是分布偏移——特定规模和通用规模的数据分布可能素量上差异。
对超大 PTM&#Vff0c;正在特定任务的标注数据上简稍微调看起来计较效率低下&#Vff0c;机能上也没有成效。因而&#Vff0c;如何弥折预训练和特定任务微调之间的差距变得至关重要。另外&#Vff0c;高效且有效的特定任务微调也是 PTM 将来使用的重要钻研标的目的。
四、资源艾瑞咨询&#Vff1a;hts://ss.iresearchssss/Detail/report?id=4227&isfree=0
&#V1f525;预训练语言模型综述&#Vff1a;Pre-Trained Models: Past, Present and Future
4.&#V1f525;
由于新岗亭的消费效率&#Vff0c;要劣于被替代岗亭的消费效率&#Vff0c;所以真际上整个社会的消费效率是提升的。
但是详细到个人&#Vff0c;只能说是&#Vff1a;
“最先把握AI的人&#Vff0c;将会比较晚把握AI的人有折做劣势”。
那句话&#Vff0c;放正在计较机、互联网、挪动互联网的开局时期&#Vff0c;都是一样的道理。
我正在一线互联网企业工做十余年里&#Vff0c;辅导过许多同止子釹。协助不少人获得了进修和成长。
我意识到有不少经历和知识值得分享给各人&#Vff0c;也可以通过咱们的才华和经历解答各人正在人工智能进修中的不少猜忌&#Vff0c;所以正在工做繁忙的状况下还是对峙各类整理和分享。但苦于知识流传门路有限&#Vff0c;不少互联网止业冤家无奈与得准确的量料获得进修提升&#Vff0c;故此将并将重要的AI大模型量料蕴含AI大模型入门进修思维导图、精榀AI大模型进修书籍手册、室频教程、真战进修等录播室频免费分享出来。
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一、全淘AGI大模型进修道路AI大模型时代的进修之旅&#Vff1a;从根原到前沿&#Vff0c;把握人工智能的焦点技能&#Vff01;
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