20、自然语言处理中的模型微调与适应策略

自然语言处理中的模型微调与适应策略

1. 模型微调与性能评估

在自然语言处理（NLP）中，模型微调是提升性能的关键步骤。以STS - B任务为例，我们可以通过执行以下代码查看微调后的模型性能：

!cat /tmp/STS - B/eval_results_sts - b.txt

执行上述代码后，会得到如下输出：

eval_loss = 0.493795601730334
eval_pearson = 0.8897041761974835
eval_spearmanr = 0.8877572577691144
eval_corr = 0.888730716983299

这些指标分别代表了皮尔逊和斯皮尔曼相关系数等评估指标。较高的系数值表明模型与真实数据的相关性更强，性能更好。从输出结果可以看出，这两个系数的性能接近89%。与当前的GLUE排行榜相比，全球排名前20的性能在87% - 93%之间。值得注意的是，该任务的训练数据仅7000个样本，能取得这样接近最先进水平的性能是非常令人印象深刻的。

2. 顺序适应策略

为了进一步提升模型性能，我们可以采用顺序适应策略，即先在Quora Question Pairs（QQP）任务上进行微调，再在STS - B任务上微调。QQP任务有364000个训练样本，而STS - B任务仅有7000个样本，因此先在QQP任务上训练可以处理低资源场景。

2.1 QQP任务微调