大模型算法岗面试题系列（五十一）| 预训练和SFT操作有什么不同?

面试题：预训练和SFT操作有什么不同?

参考答案

预训练（Pre-training）和特定任务微调（Specific Task Fine-tuning，简称SFT）是大型语言模型训练过程中的两个关键步骤，它们各自有不同的目的和操作方法。以下是两者的具体不同之处：

1）预训练（Pre-training）

• 目的：

  预训练旨在让模型学习通用的语言表示，这些表示能够捕捉到语言的深层次结构和语义信息，不针对任何特定任务。

• 数据：

  预训练通常使用大量的未标注文本数据，如网页文本、书籍、新闻文章等。

• 任务：

  预训练任务通常是自监督的，例如语言建模（Language Modeling，如GPT系列）或遮蔽语言建模（Masked Language Modeling，如BERT系列），以及下一句预测等。

• 训练过程：

  在预训练阶段，模型通过上述自监督任务学习如何表示语言，这一过程可能需要大量的计算资源和时间。

• 参数更新：

  预训练阶段会更新模型的全部参数，构建一个强大的语言理解基础。

• 泛化能力：

  预训练模型具有较强的泛化能力，可以在多种不同的语言任务上表现良好。

2）特定任务微调（SFT）

• 目的：

  SFT的目的是在预训练的基础上，针对特定的下游任务（如情感分析、问答、文本分类等）对模型进行微调，以提升模型在该任务上的性能。

• 数据：

  SFT使用的是针对特定任务标注好的数据集，数据量通常远小于预训练数据。

• 任务：

  SFT针对的是具体的下游任务，使用的是监督学习，模型需要根据标注数据学习如何完成特定任务。

• 训练过程：

  在SFT阶段，模型的训练过程通常较短，需要的计算资源较少。

• 参数更新：

  SFT阶段通常会更新模型的一部分参数，尤其是模型的输出层和分类器部分，有时也会更新部分隐藏层参数。

• 泛化能力：

  经过SFT的模型在特定任务上具有更高的准确性，但其泛化能力可能不如预训练模型，因为它针对特定任务进行了优化。

3）具体回答

预训练和SFT操作的不同主要体现在以下几个方面：

• 数据与任务：预训练使用未标注的通用数据，学习通用语言表示；SFT使用标注的特定任务数据，针对具体任务进行优化。
• 训练目标：预训练的目标是构建通用的语言理解能力；SFT的目标是提升模型在特定任务上的性能。
• 参数更新：预训练更新所有参数；SFT通常只更新部分参数，尤其是与任务相关的参数。
• 泛化能力：预训练模型具有广泛的泛化能力；SFT模型在特定任务上表现更好，但泛化能力可能减弱。

在面试中，理解并能够清晰地阐述预训练和SFT的区别，可以展示出你对大型语言模型训练流程的深入理解。

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文末

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