“预训练是按部就班的学习，微调就是强化训练”

在学习大模型的过程中，预训练与微调是其中非常重要的两个阶段，一个模型效果好不好并不是由神经网络模型的好坏决定的，而是由预训练和微调来决定的。

大家都知道openAI的GPT模型采用的是Transformer技术架构，但市面上其它采用transformer架构的模型，却很难达到GPT模型的效果，其中很大一部分原因就是在于预训练与微调。

今天就来深度了解一下预训练与微调。

什么是预训练与微调？

预训练

预训练是一种深度学习模型训练的策略，通常在大规模数据集上进行。预训练的目标是通过在一个相关但较大的任务上训练模型，使得模型学习到通用的特征表示。

这样的预训练模型在其它具体任务上的表现通常会更好，因为它已经学习到了普适的特征。

在深度学习中，预训练可以分为两种主要类型：无监督预训练和有监督预训练。

无监督训练

在无监督训练中，模型在没有标签的大规模数据上进行预训练。常见的无监督预训练方法包括自编码器，变分自编码器，对比预训练等。

预训练后模型的参数会被调整到一种更有用的表示形式，使得它能够从输入数据中提取有意义的特征。

有监督训练

在有监督预训练中，模型在一个与最终任务相关的较大数据集上进行预训练。然后可以使用这些预训练的权重作为最终任务的初始参数。这种方法通常能够加速任务的训练过程，特别是在目标任务数据较少时。

预训练的好处

预训练的好处在于，通过利用大规模数据进行训练，模型可以学习到更泛化的特征表示，从而在具体任务上表现更好。

这对于数据较少的任务或计算资源有限的情况下特别有用；预训练的模型也经常用于迁移学习，可以将预训练模型的部分或全部用于新的任务，以提高模型的性能。

微调

微调是指在预训练模型的基础之上，利用预训练模型的参数，使用少量数据对模型参数进行部分适当调整，以此获得在具体任务上的良好表现。

微调一般是采用冻结预训练模型的大部分参数，只对小部分参数进行调整。

预训练一般是使用大规模无标签数据集上进行训练(小部分也会采用有标签数据集)，也就是无监督学习；但微调是为了解决特定任务，因此微调主要使用的是小规模有标签数据集。

微调分为全量微调(全参数量调整)和高效微调(部分参数调整)等多种微调方式；全量微调和预训练的区别就是，微调采用的是监督学习的方式，且预训练之前的模型参数是随机初始化的，而微调模型使用的是预训练完成的模型参数。

预训练的作用

预训练的作用主要有以下几点：

加速微调的过程

通过预训练在大规模数据集上学习到的通用特征表示可以作为初始化参数，加速模型在特定任务上的训练过程；这是因为预训练的参数已经接近最优解，并且已经捕捉到了输入数据中的一些通过模型，这样在目标任务上的优化过程也更容易收敛。

提高性能

预训练的模型通常在具体任务上表现更好。这是因为在预训练阶段，模型学习到了大量的数据中的通用特征，这些特征对于许多任务都是有用的，在目标任务中，预训练模型能够更好的利用这些通用特征，从而提高性能。

解决数据不足问题

在许多实际任务中，数据往往是有限的，特别是深度学习模型需要大量的数据进行训练。通过预训练，可以利用大规模数据集进行通用特征的学习，然后将这些学到的特征应用于目标任务，从而克服数据不足的问题。

迁移学习

预训练的模型可以作为迁移学习的基础，将预训练模型的参数应用于新的相关任务，可以利用预训练模型在大规模数据上学习到的通用特征，从而在新任务上提高性能。

提高泛化能力

预训练有助于提高模型的泛化能力，即在未见过的数据上表现良好；通过在大规模数据上学习通用特征，模型更能够从输入数据中捕捉普遍的模式，而不是过度拟合训练集。

预训练与微调的区别

阶段与目标

数据集

特征表示

任务目标

总结

总之，预训练和微调是两个不同的阶段，它们的目标、数据集和特征表示等方面都有所区别。

预训练提供了一种有效的方式来初始化模型参数，并使模型受益于大规模数据的通用特征表示，而微调是让模型在少量数据集上进行监督学习，从而在特定任务上表现更好。

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