最近語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言理解和生成方面取得了顯著進(jìn)展。這些模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和上下文學(xué)習(xí)的組合來(lái)學(xué)習(xí)。在本文中將深入研究這三種主要方法，了解它們之間的差異，并探討它們?nèi)绾斡兄谡Z(yǔ)言模型的學(xué)習(xí)過(guò)程。

預(yù)訓(xùn)練

預(yù)訓(xùn)練（Pre-training）是語(yǔ)言模型學(xué)習(xí)的初始階段。在預(yù)訓(xùn)練期間，模型會(huì)接觸到大量未標(biāo)記的文本數(shù)據(jù)，例如書(shū)籍、文章和網(wǎng)站。在大量未標(biāo)記文本數(shù)據(jù)上訓(xùn)練語(yǔ)言模型。比如說(shuō)在包含數(shù)百萬(wàn)本書(shū)、文章和網(wǎng)站的數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練像 GPT-3 這樣的語(yǔ)言模型。預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)是捕獲文本語(yǔ)料庫(kù)中存在的底層模式、結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義知識(shí)。

主要特點(diǎn)：

• 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：預(yù)訓(xùn)練通常是一個(gè)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程，模型在沒(méi)有明確指導(dǎo)或標(biāo)簽的情況下從未標(biāo)記的文本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
• Masked Language Modeling：模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練以預(yù)測(cè)句子中缺失或屏蔽的單詞，學(xué)習(xí)上下文關(guān)系并捕獲語(yǔ)言模式。
• Transformer 架構(gòu)：預(yù)訓(xùn)練通常采用基于 Transformer 的架構(gòu)，因?yàn)檫@種架構(gòu)擅長(zhǎng)捕獲遠(yuǎn)程依賴(lài)關(guān)系和上下文信息。

預(yù)訓(xùn)練模型作為廣泛的自然語(yǔ)言處理任務(wù)的基礎(chǔ)，例如文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別和情感分析。因?yàn)樗鼈兲峁┝藢?duì)語(yǔ)言的一般理解，并且可以針對(duì)特定的下游任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。

預(yù)訓(xùn)練的主要下游任務(wù)如下：

• 文本生成：預(yù)訓(xùn)練模型可以生成連貫且上下文相關(guān)的文本，使它們對(duì)聊天機(jī)器人、虛擬助手和內(nèi)容生成等應(yīng)用程序有價(jià)值。
• 語(yǔ)言翻譯：預(yù)訓(xùn)練模型可以針對(duì)機(jī)器翻譯任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，使它們能夠準(zhǔn)確地將文本從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。
• 情感分析：通過(guò)對(duì)帶有情感標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，它們可用于對(duì)文本輸入的情感進(jìn)行分類(lèi)，協(xié)助完成客戶反饋分析和社交媒體監(jiān)控等任務(wù)。
• 命名實(shí)體識(shí)別：可以對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，以從文本中識(shí)別和提取命名實(shí)體，從而促進(jìn)新聞文章或法律文件中的實(shí)體識(shí)別等任務(wù)。

微調(diào)

微調(diào)（Fine-Tuning）是在特定任務(wù)或領(lǐng)域上進(jìn)一步訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型(LLM)的過(guò)程。這可以通過(guò)使用預(yù)訓(xùn)練的LLM作為起點(diǎn)，然后在特定任務(wù)或領(lǐng)域的標(biāo)記數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練它來(lái)完成。微調(diào)可以通過(guò)調(diào)整模型的權(quán)重來(lái)更好地?cái)M合數(shù)據(jù)，從而提高LLM在特定任務(wù)或領(lǐng)域上的性能。

監(jiān)督微調(diào)(Supervised Fine-Tuning)

SFT使用標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練LLM。標(biāo)記的數(shù)據(jù)由輸入和輸出數(shù)據(jù)對(duì)組成。輸入數(shù)據(jù)是LLM將得到的數(shù)據(jù)，輸出數(shù)據(jù)是LLM期望生成的數(shù)據(jù)。SFT是一種相對(duì)簡(jiǎn)單和有效的方法來(lái)微調(diào)LLM。

基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF使用人類(lèi)反饋來(lái)訓(xùn)練LLM。反饋可以通過(guò)多種方式收集，例如調(diào)查、訪談或用戶研究。RLHF是一種更復(fù)雜、更耗時(shí)的方法來(lái)微調(diào)LLM，但它比SFT更有效。

應(yīng)該使用哪種方法？

微調(diào) LLM 的最佳方法取決于許多因素，例如標(biāo)記數(shù)據(jù)的可用性、可用時(shí)間和資源以及所需的性能。如果有很多可用的標(biāo)記數(shù)據(jù)，SFT 是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。但是如果沒(méi)有可用的標(biāo)記數(shù)據(jù)，或者如果需要將 LLM 的性能提高到 SFT 無(wú)法達(dá)到的水平，RLHF 是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，但是RLHF 需要更多的事件和后期的人工參與。

微調(diào)的好處

微調(diào)可以提高 LLM 在特定任務(wù)或領(lǐng)域上的性能，可以為自然語(yǔ)言生成、問(wèn)答和翻譯等任務(wù)帶來(lái)更好的結(jié)果。微調(diào)還可以使 LLM 更具可解釋性，這有助于調(diào)試和理解模型的行為。

所以Fine-tuning 是語(yǔ)言模型學(xué)習(xí)過(guò)程中的后續(xù)步驟。在經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練后，模型根據(jù)特定于任務(wù)的標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，以使其知識(shí)適應(yīng)特定的下游任務(wù)。

• 遷移學(xué)習(xí):微調(diào)利用遷移學(xué)習(xí)，其中模型將學(xué)習(xí)到的表示從預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)移到目標(biāo)任務(wù)。
• 特定于任務(wù)的數(shù)據(jù):模型在特定于目標(biāo)任務(wù)的標(biāo)記數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，例如帶有情感標(biāo)記的句子或問(wèn)答對(duì)。
• 基于梯度的優(yōu)化:微調(diào)通常涉及基于梯度的優(yōu)化技術(shù)，以根據(jù)特定于任務(wù)的數(shù)據(jù)更新模型的參數(shù)。

微調(diào)使模型能夠在各種特定的自然語(yǔ)言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色，包括情感分析、問(wèn)題回答、機(jī)器翻譯和文本生成。像BERT這樣的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型可以在標(biāo)有積極或消極情緒的客戶評(píng)論數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。一般的微調(diào)任務(wù)如下：

• 情感分析:微調(diào)模型可以用于情感分析任務(wù)，例如分析客戶評(píng)論、社交媒體情感監(jiān)控和市場(chǎng)研究。
• 文本分類(lèi):微調(diào)允許模型將文本分類(lèi)到預(yù)定義的類(lèi)別中，從而支持主題分類(lèi)、垃圾郵件檢測(cè)和文檔分類(lèi)等應(yīng)用程序。
• 問(wèn)答:通過(guò)對(duì)問(wèn)答對(duì)進(jìn)行微調(diào)，可以使用模型根據(jù)給定的上下文回答特定的問(wèn)題，幫助完成客戶支持和信息檢索等任務(wù)。

上下文學(xué)習(xí)

上下文學(xué)習(xí)（In-Context Learning）也可以翻譯成情境學(xué)習(xí)：是一種新興的方法，它結(jié)合了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，同時(shí)在訓(xùn)練過(guò)程中結(jié)合特定任務(wù)的指令或提示。模型學(xué)會(huì)根據(jù)給定的指令生成與上下文相關(guān)的響應(yīng)或輸出，從而提高它們?cè)谔囟ㄈ蝿?wù)中的表現(xiàn)。

隨著大模型（GPT3，Instruction GPT，ChatGPT）的橫空出世，如何更高效地提示大模型也成了學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的關(guān)注，因此 In-context learning 的方法在 NLP 領(lǐng)域十分火熱。

ICL的關(guān)鍵思想是從類(lèi)比中學(xué)習(xí)。上圖給出了一個(gè)描述語(yǔ)言模型如何使用 ICL 進(jìn)行決策的例子。首先，ICL 需要一些示例來(lái)形成一個(gè)演示上下文。這些示例通常是用自然語(yǔ)言模板編寫(xiě)的。然后 ICL 將查詢(xún)的問(wèn)題（即你需要預(yù)測(cè)標(biāo)簽的 input）和一個(gè)上下文提示（一些相關(guān)的 cases）連接在一起，形成帶有提示的輸入，并將其輸入到語(yǔ)言模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)。

上下文提示:上下文學(xué)習(xí)包括提供明確的指令或提示，以指導(dǎo)模型在生成響應(yīng)或輸出時(shí)的行為。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)或結(jié)構(gòu)化反饋:上下文學(xué)習(xí)可以結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)或結(jié)構(gòu)化反饋來(lái)指導(dǎo)模型的響應(yīng)。

迭代訓(xùn)練:模型經(jīng)歷多次迭代訓(xùn)練，接收反饋并根據(jù)提供的提示改進(jìn)它們的響應(yīng)。

上下文學(xué)習(xí)在各種任務(wù)中顯示出有希望的結(jié)果，包括問(wèn)題回答，對(duì)話系統(tǒng)，文本完成和文本摘要。它允許模型生成上下文一致的和特定于任務(wù)的輸出。

上下文學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的關(guān)系

預(yù)訓(xùn)練側(cè)重于從大規(guī)模未標(biāo)記數(shù)據(jù)中進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，獲取一般語(yǔ)言理解。微調(diào)建立在預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，并使用特定于任務(wù)的標(biāo)記數(shù)據(jù)使模型適應(yīng)特定的任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)專(zhuān)門(mén)的性能。上下文學(xué)習(xí)在訓(xùn)練過(guò)程中包含特定于任務(wù)的指令或提示，指導(dǎo)模型的行為并提高任務(wù)性能。

上下文學(xué)習(xí)包括訓(xùn)練語(yǔ)言模型，以根據(jù)特定的指令或提示生成與上下文相關(guān)的響應(yīng)。主要訓(xùn)練語(yǔ)言模型以禮貌和有用的方式生成對(duì)客戶查詢(xún)的響應(yīng)

• 聊天機(jī)器人和虛擬助手:上下文學(xué)習(xí)允許聊天機(jī)器人和虛擬助手為用戶查詢(xún)提供更適合上下文和有用的響應(yīng)，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。
• 對(duì)話系統(tǒng):通過(guò)結(jié)合上下文學(xué)習(xí)，模型可以產(chǎn)生連貫和引人入勝的對(duì)話，改善對(duì)話系統(tǒng)中的人機(jī)交互。
• 個(gè)性化推薦:可以使用上下文學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練模型，根據(jù)用戶偏好和歷史數(shù)據(jù)提供個(gè)性化推薦，提高推薦的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

總結(jié)

語(yǔ)言模型通過(guò)預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和上下文學(xué)習(xí)的結(jié)合來(lái)學(xué)習(xí)。預(yù)訓(xùn)練捕獲一般的語(yǔ)言理解，微調(diào)專(zhuān)門(mén)針對(duì)特定任務(wù)的模型，而上下文學(xué)習(xí)包含特定任務(wù)的指令以提高性能。理解這些方法可以深入了解語(yǔ)言模型學(xué)習(xí)過(guò)程中涉及的不同階段和技術(shù)，從而使它們能夠有效地應(yīng)用于各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)。