6、预训练损失函数与模型大小的选择

预训练损失函数与模型大小的选择

在机器学习领域，选择合适的预训练损失函数和确定模型大小是至关重要的环节，它们直接影响着模型的性能和应用范围。下面我们将深入探讨这些关键要素。

1. 选择基础模型与预训练损失函数

当我们有开源代码示例和模型权重，且它们与我们探索的用例匹配良好时，就可以以此为起点。若想进一步提升，可重新审视模型的底层方面以进行改进，比如更新神经网络、组合不同网络或使用自定义操作符，但要始终将准确性和效率作为关键指标。

选定最佳基础模型后，就需深入研究决定模型学习能力的关键因素——预训练损失函数。预训练损失函数也被称为预训练目标或视觉领域的前置任务，它是模型在自监督学习中优化的数学量。其价值在于能利用大量无监督数据，这类数据通常比有监督数据更易获取。

不同的预训练损失函数有不同的工作方式：
- 因果语言建模（如GPT） ：注入某种噪声，尝试从虚假数据中学习真实数据模式。例如，它会选取一段基础文本（如半个句子），然后用解码器生成句子的其余部分，常结合困惑度等指标来衡量生成结果与原文的接近程度。随着训练进行，神经网络会优化困惑度指标，调整权重以降低总体损失，逐步提升模型性能。
- 掩码语言建模（如BERT） ：注入掩码，学习预测被掩码的单词。
- 标记检测（如DeBERTa） ：用合理的替代词替换部分单词，减少所需数据集的整体大小。

预训练损失函数之所以重要，是因为它是决定模型应用场景和性能的主要因素。例如，仅解码器模型（如GPT - 3）的预训练函数是因果的，从左到右工作，通过优化困惑度指标