22、自然语言处理中的数据利用与模型调优

自然语言处理中的数据利用与模型调优

在自然语言处理（NLP）任务中，数据的利用和模型的调优是至关重要的环节。尤其是在标注数据有限的情况下，如何充分利用现有数据以及未标注数据来提升模型性能，是一个值得深入探讨的问题。

小样本数据下的模型调优

当我们只有大约 64 个标注样本时，直接在数据集上微调基础的 BERT 模型就能取得有竞争力的结果。不过在样本数量较少时，模型的表现可能不太稳定，这是因为小样本中某些标签可能存在不利的不平衡情况。

在利用未标注数据之前，我们先了解一下在小样本领域使用语言模型的另一种有前景的方法——基于提示的上下文学习和小样本学习。
- 基于提示的学习方法 ：在零样本分类中，我们可以使用 BERT 或 GPT - 2 等语言模型，通过提示和解析模型的标记预测来适应有监督任务。这与传统的添加特定任务头并调整模型参数的方法不同。这种方法的优点是不需要任何训练数据，但缺点是无法利用已有的标注数据。
- 上下文学习和小样本学习 ：以英语到法语的翻译任务为例，在零样本范式中，我们可以构建如下提示：

prompt = """\
Translate English to German:
thanks =>
"""

这样的提示有望促使模型预测出“merci”这个词的标记。GPT - 3 论文中的一个有趣发现是，模型能够有效地从提示中呈现的示例中学习。通过在提示中添加任务示例，可以提高模型的性能。而且，模型规模越大，利用上下文示例的能力越强，性能提升也越显著。