预训练模型及微调 概念

        通俗来讲，先进行语数英物化生通用知识学习，高中毕业得到一个预训练模型；大学选专业精修一个专业内容，就是微调

        预训练模型的微调是指在一个预先训练好的模型基础上，通过使用新的、特定领域的数据集进行额外的训练，以调整模型以适应新任务或新领域。微调的过程一般包括以下几个步骤：

1. 选择预训练模型： 首先，选择一个在大规模数据上预先训练好的模型。这可以是通用的自然语言处理模型（如BERT、GPT）、计算机视觉模型（如ResNet、VGG）或其他任务相关的预训练模型。

2. 准备新的数据集： 收集或准备一个与目标任务或领域相关的新数据集。这个数据集应该包含标签，用于模型在新任务上进行监督学习。数据集的质量和多样性对微调的效果有重要影响。

3. 调整模型架构（可选）： 根据新任务的特点，有时可能需要微调模型的架构。这可能包括修改网络的层数、调整神经元数量，或者在特定任务中添加新的层。

4. 定义损失函数： 为目标任务定义适当的损失函数，这是模型训练的目标。损失函数衡量模型预测与实际标签之间的差异。

5. 冻结部分层次（可选）： 有时，在微调过程中，可以选择冻结模型的部分层次，尤其是预训练过程中学到的低级别特征提取层。这有助于保留先前学到的通用特征。

6. 进行微调训练： 使用新的数据集，以及定义好的损失函数，对整个模型或部分模型进行训练。在这个阶段，模型会根据新任务的要求进行调整，以更好地适应新的数据分布和任务要求。

7. 评估和调优： 在微调阶段结束后，使用验证集对模型进行评估。根据评估结果，可能需要调整超参数，进一步微调，或者对模型进行进一步的优化。

微调的目标是通过在新任务上进行有监督学习，使模型学到适应新数据分布的特定信息，从而提高模型在新任务上的性能。