神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，用于對(duì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。

詳細(xì)了解看這篇：《一文搞懂ANN（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）》

• 單個(gè)神經(jīng)元模型：
  神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元。每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入信號(hào)（或來(lái)自外部的數(shù)據(jù)），對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和，并通過(guò)一個(gè)激活函數(shù)來(lái)產(chǎn)生輸出。
  函數(shù)公式?y = f(Σi wi * xi)?描述了這一過(guò)程，其中?xi?是輸入信號(hào)，wi?是對(duì)應(yīng)的權(quán)重，Σi?表示對(duì)所有輸入信號(hào)的加權(quán)求和，而?f?是激活函數(shù)。

多個(gè)神經(jīng)元模型：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個(gè)神經(jīng)元相互連接而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都會(huì)對(duì)其輸入進(jìn)行加權(quán)求和并通過(guò)激活函數(shù)得到輸出，這些輸出又會(huì)作為下一層的輸入。

• 激活函數(shù)：
  激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中非常重要的組成部分，它決定了神經(jīng)元如何將其輸入轉(zhuǎn)換為輸出。激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了非線性特性，使其能夠?qū)W習(xí)并逼近復(fù)雜的函數(shù)。激活函數(shù)的選擇取決于具體的應(yīng)用和模型架構(gòu)。不同的激活函數(shù)有不同的性質(zhì)和優(yōu)缺點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。常見(jiàn)的激活函數(shù)包括：
  • Sigmoid函數(shù)：將輸入映射到0和1之間，常用于二分類問(wèn)題的輸出層。
  • Tanh函數(shù)：將輸入映射到-1和1之間，類似于Sigmoid但中心化在0。
  • ReLU（Rectified Linear Unit）：對(duì)于非負(fù)輸入直接輸出該值，對(duì)于負(fù)輸入輸出0，是目前深度學(xué)習(xí)中最常用的激活函數(shù)之一。
  • Leaky ReLU：對(duì)ReLU的改進(jìn)，允許負(fù)輸入有一個(gè)小的正斜率。
  • Softmax函數(shù)：將多個(gè)神經(jīng)元的輸出映射為概率分布，常用于多分類問(wèn)題的輸出層。

二、什么是模型訓(xùn)練？

模型訓(xùn)練：模型訓(xùn)練的本質(zhì)是一個(gè)求解最優(yōu)化問(wèn)題的過(guò)程。通過(guò)不斷迭代優(yōu)化，旨在找到一組最優(yōu)參數(shù)，使得模型對(duì)于給定輸入的預(yù)測(cè)輸出與真實(shí)輸出之間的差異最小化，這個(gè)差異通常通過(guò)損失函數(shù)來(lái)衡量。

• 目標(biāo)設(shè)定：
  • 確定模型的目標(biāo)，即希望模型學(xué)習(xí)到的任務(wù)，如分類、回歸、聚類等。
  • 根據(jù)任務(wù)選擇或設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)，該函數(shù)能夠量化模型預(yù)測(cè)與真實(shí)輸出之間的差距。
• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：
  • 收集并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含多個(gè)輸入-輸出對(duì)（樣本），用于訓(xùn)練模型。
  • 數(shù)據(jù)集通常分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，分別用于訓(xùn)練模型、調(diào)整超參數(shù)和評(píng)估模型性能。
• 模型構(gòu)建：
  • 選擇或設(shè)計(jì)模型架構(gòu)，這可以是簡(jiǎn)單的線性模型、決策樹(shù)，或是復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
  • 初始化模型參數(shù)，這些參數(shù)將在訓(xùn)練過(guò)程中被優(yōu)化。
• 迭代優(yōu)化：
  • 通過(guò)迭代的方式調(diào)整模型參數(shù)，以最小化訓(xùn)練集上的損失函數(shù)。
  • 在每次迭代中，計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，并使用優(yōu)化算法（如梯度下降）更新參數(shù)。
  • 通過(guò)驗(yàn)證集來(lái)監(jiān)控模型的性能，防止過(guò)擬合，并調(diào)整超參數(shù)以獲得更好的性能。
• 評(píng)估與部署：
  • 使用測(cè)試集評(píng)估訓(xùn)練好的模型的性能，確保其具有良好的泛化能力。
  • 部署模型到生產(chǎn)環(huán)境，對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和推理。

求解最優(yōu)化問(wèn)題：通過(guò)梯度下降等優(yōu)化算法，迭代更新模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)，其中反向傳播是高效計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度的關(guān)鍵方法。

過(guò)程涉及定義損失函數(shù)、初始化模型參數(shù)、選擇優(yōu)化算法、迭代更新參數(shù)（通過(guò)梯度下降和反向傳播）、調(diào)整學(xué)習(xí)率和其他超參數(shù)以及評(píng)估模型性能等步驟。

• 定義損失函數(shù)：
  首先，我們需要根據(jù)具體任務(wù)（分類、回歸等）定義一個(gè)損失函數(shù)，該函數(shù)能夠量化模型預(yù)測(cè)與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。損失函數(shù)的選擇取決于問(wèn)題的性質(zhì)和數(shù)據(jù)分布。

詳細(xì)了解看這篇：《一文搞懂Loss Function（損失函數(shù)）》

• 初始化模型參數(shù)：
  接下來(lái)，我們需要初始化模型的參數(shù)。這些參數(shù)將在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)優(yōu)化算法進(jìn)行更新，以最小化損失函數(shù)。
• 選擇優(yōu)化算法：梯度下降
  為了最小化損失函數(shù)，我們需要選擇一個(gè)優(yōu)化算法。最常用的優(yōu)化算法之一是梯度下降（Gradient Descent）及其變種（如隨機(jī)梯度下降SGD、小批量梯度下降Mini-batch Gradient Descent、Adam等）。

詳細(xì)了解看這篇：《一文搞懂Gradient Descent（梯度下降）》

• 迭代更新參數(shù)：反向傳播計(jì)算梯度
  使用選定的優(yōu)化算法，我們開(kāi)始迭代地更新模型參數(shù)。在每次迭代中，我們計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，并按照梯度的相反方向更新參數(shù)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層嵌套的結(jié)構(gòu)，直接計(jì)算損失函數(shù)對(duì)所有參數(shù)的梯度非常困難，計(jì)算梯度通常通過(guò)反向傳播（Backpropagation）來(lái)實(shí)現(xiàn)。它利用鏈?zhǔn)椒▌t，從輸出層開(kāi)始逐層計(jì)算梯度，并將梯度信息反向傳播到輸入層。

詳細(xì)了解看這篇：《一文搞懂Back Propagation（反向傳播）》

• 調(diào)整學(xué)習(xí)率和其他超參數(shù)：
  學(xué)習(xí)率是梯度下降中的一個(gè)重要超參數(shù)，它決定了參數(shù)更新的步長(zhǎng)。過(guò)大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定，而過(guò)小的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致收斂速度過(guò)慢。因此，需要適當(dāng)?shù)卣{(diào)整學(xué)習(xí)率以確保訓(xùn)練的穩(wěn)定性和收斂速度。此外，還有其他超參數(shù)（如批量大小、正則化系數(shù)等）也需要進(jìn)行調(diào)整以優(yōu)化模型性能。

• 評(píng)估模型性能：
  在訓(xùn)練過(guò)程中或訓(xùn)練結(jié)束后，我們需要評(píng)估模型的性能。這通常通過(guò)使用驗(yàn)證集或測(cè)試集來(lái)計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)來(lái)完成。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，我們可以對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整以進(jìn)一步提高性能。

三、什么是模型微調(diào)？

模型微調(diào)（Fine-tuning）：通過(guò)特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，以提升其在特定任務(wù)上的性能。

• 一、微調(diào)的定義大模型微調(diào)是利用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集對(duì)已預(yù)訓(xùn)練的大模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練的過(guò)程。它旨在優(yōu)化模型在特定任務(wù)上的性能，使模型能夠更好地適應(yīng)和完成特定領(lǐng)域的任務(wù)。
• 二、微調(diào)的核心原因定制化功能：微調(diào)的核心原因是賦予大模型更加定制化的功能。通用大模型雖然強(qiáng)大，但在特定領(lǐng)域可能表現(xiàn)不佳。通過(guò)微調(diào)，可以使模型更好地適應(yīng)特定領(lǐng)域的需求和特征。領(lǐng)域知識(shí)學(xué)習(xí)：通過(guò)引入特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，大模型可以學(xué)習(xí)該領(lǐng)域的知識(shí)和語(yǔ)言模式。這有助于模型在特定任務(wù)上取得更好的性能。
• 三、微調(diào)的方式全量微調(diào)（Full Fine-Tuning）：全量微調(diào)利用特定任務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型的所有參數(shù)，以充分適應(yīng)新任務(wù)。它依賴大規(guī)模計(jì)算資源，但能有效利用預(yù)訓(xùn)練模型的通用特征。參數(shù)高效微調(diào)（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）：PEFT旨在通過(guò)最小化微調(diào)參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度，實(shí)現(xiàn)高效的遷移學(xué)習(xí)。它僅更新模型中的部分參數(shù)，顯著降低訓(xùn)練時(shí)間和成本，適用于計(jì)算資源有限的情況。

模型微調(diào)流程：在選定相關(guān)數(shù)據(jù)集和預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)設(shè)置合適的超參數(shù)并對(duì)模型進(jìn)行必要的調(diào)整，使用特定任務(wù)的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練以優(yōu)化其性能。

流程包含以下四個(gè)核心步驟：

• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：
  • 選擇與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集。
  • 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括清洗、分詞、編碼等。

• 選擇基礎(chǔ)模型：
  • 選擇一個(gè)預(yù)訓(xùn)練好的大語(yǔ)言模型，如LLaMA、ChatGLM、BERT、GPT-3等。

• 設(shè)置微調(diào)參數(shù)：
  • 設(shè)定學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練輪次（epochs）、批處理大?。╞atch size）等超參數(shù)。
  • 根據(jù)需要設(shè)定其他超參數(shù)，如權(quán)重衰減、梯度剪切等。
• 微調(diào)流程：
  • 加載預(yù)訓(xùn)練的模型和權(quán)重。
  • 根據(jù)任務(wù)需求對(duì)模型進(jìn)行必要的修改，如更改輸出層。
  • 選擇合適的損失函數(shù)和優(yōu)化器。
  • 使用選定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，包括前向傳播、損失計(jì)算、反向傳播和權(quán)重更新。

文章轉(zhuǎn)自微信公眾號(hào)@架構(gòu)師帶你玩轉(zhuǎn)AI

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