本文将从什么是模型?什么是模型训练?什么是模型微调?三个问题,带您一文搞懂人工智能基础(上):模型。 模型族谱 模型是一个函数:将现实问题转化为数学问题(Encoder编码器),通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案(Decoder解码器)。 详细了解看这篇:《一文搞懂Encoder-Decoder(编码器-解码器)》 y = F(х;w),这个模型 F 是一个函数,它根据输入数据(可以是文本、图像、语音、视频等)和一组参数w (通常表示为权重)来预测输出 y 。这里的输入和权重都是以数学形式(如矩阵或张量)表示的。 输入数据:在深度学习中,原始数据(如文字、图片等)需要被转换成模型可以处理的数学形式。这通常意味着将数据编码为数值矩阵或张量。例如,文本可能被转换为词嵌入(word embeddings)或词频矩阵(term-frequency matrices),而图像则可能被转换为像素值矩阵。 网络结构:模型 F 的具体形式是由其网络结构决定的。在深度学习中,这通常是一个由多层神经元组成的神经网络。每一层都对输入数据进行某种转换,最终产生一个预测输出。 参数训练:模型中的参数 w 是未知的,需要通过训练来确定。训练过程通常涉及优化算法,如梯度下降(gradient descent),用于最小化预测输出与实际标签之间的差异(即损失函数)。 输出类型:根据任务的不同,模型的输出可以是多种形式的: 二分类问题:输出为 0 或 1(例如,垃圾邮件检测)。 多分类问题:输出为一系列标签中的一个(例如,图像分类)。 回归问题:输出为一个连续数值(例如,房价预测)。 序列生成:输出为下一个词或字符的概率分布(例如,语言模型)。
模型应用:一旦模型被训练好,它就可以用于对新数据进行预测。这些预测可以用于各种实际应用,如推荐系统、自动驾驶、语音识别等。
模型(Model) 神经网络:一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。 详细了解看这篇:《一文搞懂ANN(人工神经网络)》 单个神经元模型 多个神经元模型(神经网络) 激活函数 模型训练:模型训练的本质是一个求解最优化问题的过程。通过不断迭代优化,旨在找到一组最优参数,使得模型对于给定输入的预测输出与真实输出之间的差异最小化,这个差异通常通过损失函数来衡量。
目标设定: 数据准备: 模型构建: 迭代优化: 通过迭代的方式调整模型参数,以最小化训练集上的损失函数。 在每次迭代中,计算损失函数关于模型参数的梯度,并使用优化算法(如梯度下降)更新参数。 通过验证集来监控模型的性能,防止过拟合,并调整超参数以获得更好的性能。
评估与部署:
模型训练 求解最优化问题:通过梯度下降等优化算法,迭代更新模型参数以最小化损失函数,其中反向传播是高效计算神经网络参数梯度的关键方法。 过程涉及定义损失函数、初始化模型参数、选择优化算法、迭代更新参数(通过梯度下降和反向传播)、调整学习率和其他超参数以及评估模型性能等步骤。 详细了解看这篇:《一文搞懂Loss Function(损失函数)》 损失函数 详细了解看这篇:《一文搞懂Gradient Descent(梯度下降)》 梯度下降 详细了解看这篇:《一文搞懂Back Propagation(反向传播)》 反向传播 学习率 模型微调(Fine-tuning):通过特定领域数据对预训练模型进行针对性优化,以提升其在特定任务上的性能。
模型微调(Fine-tuning) 一、微调的定义 大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能,使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。 二、微调的核心原因 定制化功能:微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大模型虽然强大,但在特定领域可能表现不佳。通过微调,可以使模型更好地适应特定领域的需求和特征。 领域知识学习:通过引入特定领域的数据集进行微调,大模型可以学习该领域的知识和语言模式。这有助于模型在特定任务上取得更好的性能。 三、微调的方式 全量微调(Full Fine-Tuning):全量微调利用特定任务数据调整预训练模型的所有参数,以充分适应新任务。它依赖大规模计算资源,但能有效利用预训练模型的通用特征。 参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT):PEFT旨在通过最小化微调参数数量和计算复杂度,实现高效的迁移学习。它仅更新模型中的部分参数,显著降低训练时间和成本,适用于计算资源有限的情况。
模型微调流程:在选定相关数据集和预训练模型的基础上,通过设置合适的超参数并对模型进行必要的调整,使用特定任务的数据对模型进行训练以优化其性能。流程包含以下四个核心步骤:数据准备: 选择与任务相关的数据集。 对数据进行预处理,包括清洗、分词、编码等。
微调开源数据集
支持微调的模型 模型微调流程
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