大语言模型微调技术中的算法知识

一、模型架构

预训练语言模型大体可以分为三种：自回归（GPT系列）、自编码（BERT系列）、编码-解码（T5、BART），它们每一个都在各自的领域上表现不俗，但是，目前没有一个预训练模型能够很好地完成所有任务。

预训练语言模型是自然语言处理（NLP）领域的一个重要进展，它们利用大量文本数据学习语言的通用表示，然后可以被进一步微调来执行特定的NLP任务。上述内容提到的三种模型自回归（GPT系列）、自编码（BERT系列）、编码-解码（T5、BART），代表了不同的预训练技术和架构。下面详细解析这三种模型的特点：

1、自回归模型（GPT系列）

自回归语言模型，如 GPT 系列（Generative Pre-trained Transformer），是一种生成式模型，它们在预训练时学习预测下一个单词，给定之前的单词（即，学习单词序列的概率分布）。这种模型通常用于生成文本任务，如故事生成、对话生成等。

特点:

• 单向：模型只能看到前面的词来预测下一个词。
• 生成能力强：由于其设计，GPT非常擅长生成连贯和流畅的文本。
• 微调灵活性：可以通过微调来适应各种下游任务，如文本分类、摘要、问答等。

2、自编码模型（BERT系列）

自编码模型，如 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）采用了另一种预训练策略，即遮蔽语言模型（Masked Language Model, MLM）。在这种模型中，输入文本中的一些单词会被随机遮蔽，模型的任务是预测这些被遮蔽的单词。与自回归模型不同，BERT在预测时可以查看整个输入序列（前后文都考虑在内）。

特点:

• 双向上下文理解：BERT能够考虑到单词前后的上下文，从而获得更深层次的语言理解。
• 强大的表征能力：在很多理解任务如文本分类、命名实体识别、问答等任务上，BERT表现出色。
• 预训练-微调范式：BERT预训练后，可以通过微调来适应各种下游任务。

3、编码-解码模型（T5、BART）

编码-解码模型，如 T5（Text-to-Text Transfer Transformer）和 BART（Bidirectional and