解释如何 fine-tune 一个预训练的语言模型（面试题200合集，中高频、实用）

一、什么是预训练语言模型 (Pre-trained Language Models, PLMs)？

预训练语言模型（例如 BERT、GPT 系列、RoBERTa、T5 等）是在大规模无标签文本数据（如维基百科、书籍、网页）上通过自监督学习任务（如掩码语言建模 Masked Language Modeling, 下一句预测 Next Sentence Prediction 等）预先训练好的深度学习模型。这些模型通过预训练学习到了丰富的语言知识、语法结构、语义信息和一定的世界知识，形成了一种通用的语言表示能力。

二、为什么要进行 Fine-tuning？

尽管预训练模型学到了通用的语言知识，但它们并没有针对任何特定的下游任务进行优化。Fine-tuning 的目的就是将这些预训练好的模型迁移到特定的任务和数据集上，使其能够更好地解决具体问题。

• 提升性能： 相比于从零开始训练一个模型，fine-tuning 通常能在特定任务上取得更好的性能，尤其是在目标任务数据量有限的情况下。
• 节省资源： Fine-tuning 通常比从头训练需要更少的计算资源和训练时间。
• 数据高效： Fine-tuning 使得模型能够利用预训练阶段学到的大量知识，从而在较少标注数据的情况下也能取得不错的效果。

三、Fine-tuning 的核心步骤

Fine-tuning 的过程可以概括为以下几个核心步骤：