Continue Pretraining和Fine Tuning的区别与联系

看到Deepseek code模型是在V2模型的基础上Continue Pretraining；好奇和fine Tuning的区别；因此整理一下两者联系。
大模型的Continue Pretraining（继续预训练）和Fine Tuning（微调）虽然都是基于预训练模型的进一步训练，但目标、方法、数据和应用场景存在显著区别。以下是两者的核心差异：

1. 目标不同

• Continue Pretraining
  • 目的：增强模型的通用能力或适应新领域。
  • 例如：让一个通用大模型（如LLaMA）在医学文本上继续预训练，使其具备医学领域的知识，但仍保持生成或理解文本的通用能力。
  • 相当于让模型“学习更多知识”，而非直接解决具体任务。
• Fine Tuning
  • 目的：针对特定下游任务（如分类、翻译、摘要）优化模型的表现。
  • 例如：让GPT在客服对话数据集上微调，使其更擅长生成符合业务场景的回复。
  • 相当于让模型“掌握特定技能”。

2. 数据与训练方式

维度	Continue Pretraining	Fine Tuning
数据形式	无监督数据（如纯文本、无需标注）	有监督数据（如带标签的样本）
训练目标	延续预训练任务（如语言建模、掩码预测）	针对任务设计目标（如分类交叉熵）
参数更新	通常更新全部或大部分参数	可能仅更新部分参数（如分类头）
学习率	较小（避免破坏已有知识）	可能更小（防止过拟合）

3. 应用场景

• Continue Pretraining
  • 模型需要适应新领域（如从通用文本转向金融/法律文本）。
  • 模型需要吸收更多数据（如用更大规模语料增强通用能力）。
  • 典型例子：LLaMA-2在代码数据上继续预训练，提升代码生成能力。
• Fine Tuning
  • 模型需要适配具体任务（如情感分类、命名实体识别）。
  • 任务需要结构化输出（如生成JSON格式、遵循指令）。
  • 典型例子：BERT在GLUE任务上微调，ChatGPT基于人类反馈微调（RLHF）。

4. 训练成本

• Continue Pretraining
  • 计算成本高：通常需要大规模数据、分布式训练（如数千张GPU）。
  • 更适合资源充足的机构或需要领域定制化的场景。
• Fine Tuning
  • 计算成本低：可在单卡上完成，数据量通常较小（如数千条标注样本）。
  • 更适合快速适配业务需求。

5. 核心差异总结

区别点	Continue Pretraining	Fine Tuning
本质	扩展模型的知识或领域适应性	调整模型的行为以适应任务
数据驱动	数据量极大，无监督	数据量较小，有监督
输出形式	保持通用能力（如文本生成）	绑定到具体任务（如分类/翻译）
参数影响	底层表示可能被修改	高层表示更易被调整

类比理解

• Continue Pretraining 像让一个学生继续读书（学习更多知识），但不确定未来考试考什么。
• Fine Tuning 像让学生刷题备考（针对特定考试题型训练），直接提升应试能力。