微调（Fine-tuning）
微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trained Model）适配到特定任务上。它的核心思想是：在预训练模型的基础上，通过少量任务相关的数据进一步训练模型，使其更好地适应目标任务。
1. 微调的核心思想
预训练模型：像 BERT、GPT 这样的模型，已经在大量通用文本数据上进行了预训练，学习到了丰富的语言知识（如语法、语义、上下文关系等）。
任务适配：预训练模型虽然强大，但它并不是为特定任务（如情感分析、文本分类等）专门设计的。微调的目的是通过少量任务相关的数据，调整模型的参数，使其在特定任务上表现更好。
2. 微调的基本流程
微调的流程通常包括以下几个步骤：
（1）加载预训练模型
从预训练模型库（如 Hugging Face 的 `transformers` 库）中加载一个预训练模型（如 BERT、GPT 等）。
（2）添加任务特定的层
在预训练模型的基础上，添加一个任务特定的输出层（如分类器头）。例如：
对于文本分类任务，可以添加一个全连接层，将模型的输出映射到类别标签。
对于问答任务，可以添加两个输出层，分别预测答案的起始位置和结束位置。
（3）训练模型
使用任务相关的数据对模型进行训练。训练过程中，预训练模型的参数也会被更新，以适应目标任务。
通常使用较小的学习率，以避免破坏预训练模型已经学到的知识。
（4）评估和推理
在验证集上评估模型的性能。
使用微调后的模型对新数据进行推理（预测）。
3. 微调的示例
假设我们有一个情感分析任务，目标是判断一段文本是“正面”还是“负面”。
（1）加载预训练模型
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')（2）准备数据
将任务相关的数据（如情感分析数据集）转化为模型可以接受的格式。
例如，将文本转化为输入 ID 和注意力掩码：
inputs = tokenizer("这部电影很好看。", return_tensors="pt")（3）训练模型
使用任务数据对模型进行微调：
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
evaluation_strategy="epoch",
)
# 定义 Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset, # 训练数据集
eval_dataset=eval_dataset, # 验证数据集
)
# 开始训练
trainer.train()
（4）评估和推理
使用微调后的模型对新数据进行预测：
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1)
print(predictions) # 输出预测结果
4. 微调的优势
高效利用预训练知识：微调可以充分利用预训练模型学到的通用语言知识，减少对大量任务数据的依赖。
适应性强：通过微调，预训练模型可以快速适配到各种任务上，如分类、生成、问答等。
性能优越：微调后的模型通常在特定任务上表现更好，尤其是在数据量较小的情况下。
5. 微调的局限性
需要任务数据：微调仍然需要一定量的任务相关数据，如果数据量太少，可能会导致过拟合。
计算成本较高：微调需要更新模型的参数，尤其是对于大型模型（如 GPT-3、BERT-large），计算成本较高。
任务特定：微调后的模型通常只能用于特定任务，如果需要适配新任务，需要重新微调。