大模型Embedding和数据不兼容问题

不同的大模型（如Qwen和DeepSeek）在Embedding和模型数据上确实存在差异。

Embedding 的差异

• 不同模型，不同Embedding：
  Qwen和DeepSeek的Embedding（文本的向量表示）是通过各自独立的训练过程生成的，受模型架构、训练数据、目标函数等因素影响。即使输入相同的文本，两者的Embedding向量也会不同。
  • 维度差异：模型的Embedding维度（如1024维、2048维）可能不同。
  • 语义空间差异：不同模型的向量空间未对齐，直接比较它们的Embedding没有意义（需额外校准）。
• 是否可共用？
  不能直接共用。例如：
  • 如果用Qwen的Embedding训练下游任务（如分类器），换到DeepSeek的Embedding时需重新训练。
  • 跨模型的Embedding检索（如向量数据库）需确保所有向量来自同一模型。

模型数据的隔离

• 参数不共享：
  Qwen和DeepSeek的模型权重（参数）是独立训练的，结构可能也不同（如层数、注意力机制设计），因此模型内部数据无法直接共用。
  • 例如：不能将Qwen的权重加载到DeepSeek中运行。
• 微调数据的兼容性：
  如果对模型做微调（Fine-tuning），适配Qwen的数据（如LoRA适配器）通常不能直接用于DeepSeek，除非两者结构完全相同（但这种情况罕见）。

如何跨模型协作？

若需结合不同模型的能力，可通过以下方式：

1. 统一接口调用：
   将Qwen和DeepSeek作为独立服务，通过API协调它们的输入/输出（如用Qwen生成文本，用DeepSeek做向量化）。
2. 数据格式转换：
   对Embedding进行跨模型对齐（如通过线性投影[1]），但需要额外训练校准层。
3. 标准化工具库：
   使用Sentence-Transformers等库统一Embedding模型（例如都切换为text-embedding-3-large），但会失去原模型特性。

引出大模型分词器AutoTokenizer

AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, trust_remote_code=True) 是 Hugging Face transformers 库中用于加载大模型（如 Qwen、DeepSeek、LLaMA 等）的分词器（Tokenizer）的核心方法。

1. 核心作用

• 自动选择并加载匹配的分词器
  根据 model_id（模型名称或本地路径），自动下载或加载对应的分词器，无需手动指定分词器类。例如：
  • model_id=“Qwen/Qwen-7B” → 自动加载 Qwen 的分词器。
  • model_id=“deepseek-ai/deepseek-llm-7b” → 加载 DeepSeek 的分词器。
• 处理模型特定的分词逻辑
  不同模型的预处理（如特殊标记、分词规则）可能不同（例如 GPT 的 BPE、BERT 的 WordPiece）。该方法能正确适配这些差异。

from transformers import AutoTokenizer

# 加载分词器（从Hub下载或读取本地缓存）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    r"E:\soft\model\qwen\Qwen\Qwen2___5-0___5B-Instruct", #Qwen的分词器目前和deepseek是不一样的。
    trust_remote_code=True  # 允许运行远程代码以支持自定义分词器 
)

# 使用分词器处理文本
text = "你好，DeepSeek！"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")  # 返回PyTorch张量
print(inputs)
# 输出示例：{'input_ids': tensor([[ 101, 2345,  102]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1]])}

分词器作用：后面微调，训练数据集使用。

# 5. 训练
def train():
    dataset = load_data()
    tokenized_data = preprocess_data(tokenizer, dataset)
    # 数据校对器（关键修改）
    data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
        tokenizer=tokenizer,
        mlm=False,
        pad_to_multiple_of=8
    )