Transformer模型的预训练与微调技术

已于 2024-04-25 00:07:26 修改
阅读量1.1k 收藏 12
点赞数 8
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： ChatGPT 文章标签： 计算科学 神经计算 深度学习 神经网络 大数据 人工智能 大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
于 2024-04-24 12:03:24 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/138155131
本文深入探讨Transformer模型，从背景、核心概念到算法原理，揭示其在NLP领域的广泛应用。Transformer通过自注意力机制和编码器-解码器架构，解决了RNN的计算瓶颈，成为NLP主流模型。文章还介绍了预训练与微调技术，展示其在机器翻译、文本摘要等任务上的优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

source: https://zh.d2l.ai/_images/transformer.svg

文章目录

Transformer模型的预训练与微调技术

总结

介绍了自然语言处理技术的发展历程，特别是Transformer模型的崛起，并详细介绍了Transformer模型的核心概念、算法原理和应用场景。

摘要

自然语言处理技术是人工智能领域的重要研究方向，其目标是使计算机能够理解和处理人类语言。近年来，随着深度学习技术的兴起，NLP领域取得了显著的进展。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它采用编码器-解码器架构，并通过多头注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。Transformer模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代，它在各种NLP任务上取得了显著的性能提升，并具有可并行化、易于训练等优点，成为了当前NLP领域的主流模型。

要点

  • 自然语言处理技术的发展历程
  • Tran
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
基础模型的预训练与微调
AI天才研究院
11-13 1121
本文主要介绍了预训练与微调在基础模型中的应用。预训练通过在大规模数据集上训练深度神经网络，生成具有通用特征表示的模型，从而提高模型对新任务的泛化能力。微调则是在预训练模型的基础上，针对特定任务进行少量训练，以优化模型在特定任务上的性能。本文首先介绍了预训练与微调的核心概念和作用，随后详细讲解了预训练与微调的数学基础和算法原理。接着，通过实践案例分析，展示了如何使用预训练与微调技术解决实际问题。最后，探讨了多任务学习与跨领域微调的应用，以及未来预训练模型的发展趋势。
BERT模型—2.BERT模型预训练与微调
热门推荐
柳杰的博客
07-21 1万+
文章目录引言一、预训练语言模型1.为什么要进行预训练？ 引言   本节将按照思维导图逐步了解BERT语言模型（基于transformer的网络结构）。 一、预训练语言模型   大规模的预训练语言模型的模型参数量呈几何倍数的增长趋势。下面我们了解BERT预训练的原理。 1.为什么要进行预训练？   基于词向量的预训练方式并不是在BERT中首次出现。 ...
基于Transformer的大语言模型训练
AI天才研究院
02-26 539
1. 背景介绍 1.1 语言模型的发展 自从计算机科学诞生以来，自然语言处理（NLP）一直是计算机科学领域的重要研究方向。随着深度学习的发展，语言模型取得了显著的进步。从最初的N-gram模型、神经网络语言模型（NNLM），到循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），再到近年来的Transf
必知！大模型背后的6大核心技术（一）Transformer、预训练技术
Androiddddd的博客
08-29 1037
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
解析Transformer模型微调：算法、工程实践与高效数据策略
garyyu2200的博客
01-21 1850
本文分析了Transformer架构及其在NLP中的应用，包括BERT的双向理解、GPT的文本生成和标准Transformer的序列转换能力。我们讨论了这些模型的算法特点、工程实现挑战和针对性微调数据集构建的策略。强调了微调时数据质量、多样性及平衡的重要性，并通过案例展示了实际应用中的数据集准备。文章指出，有效的微调关键在于精心设计的数据集，并展望了自动化增强和质量评估的未来趋势。
Transformer架构解析
allwefantasy的专栏
01-30 784
核心观点： 服务的本质是数据的流转与变换 数据的变换依赖于数据的流转，只有流转的数据才能够被变换。基于这个理念，我们提出了Transformer架构。 基本概念定义 Transformer。 我们的每一个服务应用，都是一个数据转换器。数据在这些Transformer之间进行流动和转换。流动的过程就是Pipeline形成的过程(Pipeline的概念在...
如何训练和微调Transformer模型？
njhhuuuby的博客
06-25 1459
可以选择使用预训练的Transformer模型（如BERT、GPT等）作为基础模型，也可以从头开始构建自定义的Transformer模型。在训练和微调Transformer模型时，需要关注参数初始化、损失函数、优化器的选择，合理设置超参数，并根据实际情况进行验证和调参。此外，数据的质量和数量、训练的时间和计算资源等因素也会影响模型的训练和微调效果。模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，评估模型在未见过的数据上的性能表现。优化器：选择合适的优化器，如Adam、SGD等，用于优化模型的参数。
Transformer微调预训练技术
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-07 936
Transformer微调预训练技术是一种强大的方法，可以利用预训练模型的知识快速适应各种下游任务，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域都取得了显著的成果。在实际应用中，需要根据具体的任务和数据特点，选择合适的微调方法和优化策略，以获得最佳的模型性能。
2025年人工智能大模型核心技术解析：Transformer架构、预训练微调、强化学习、模型压缩与隐私保护.pdf
02-22
内容概要：本文详细介绍了2025年人工智能领域大模型的五项核心技术：Transformer架构、预训练与微调、基于人类反馈的强化学习、模型压缩以及安全与隐私保护技术。首先阐述了Transformer架构替代传统RNN模型的历史...
大模型预训练与微调
weixin_40929413的博客
05-04 1641
动作：Fine-tuning需要微调整个预训练整个预训练语言模型，且额外添加了新的参数，而Prompting则可以将整个预训练语言模型的参数保持固定，而只需要添加prompt来预测效果即可。和其他大部分高效微调方法一样，固定预训练语言模型的参数，额外增加新的参数来学习，不同的是新增的模块是一个低秩的模块，即增加低秩分解的矩阵来适配下游任务。：表示将输入的数据进行前向和后向传播的一个过程。（1）冻结部分参数：为了保持与训练模型的初始表示能力，通常会冻结部分参数，特别是底层的参数，使其在微调过程中保持不变。
[Transformer]Transformers in Time Series: A Survey
qq_37151108的博客
03-10 3394
Transformer用于时间序列AbstractSection I IntroductionSection II Preliminaries of the TransformerPart 1 Vanilla TransformerSection III 时间序列的Transformer模型Section IV Network Mdification for Time SeriesPart 1 Positional EncodingPart 2 Attention ModulePart 3 Architec
Transformer模型详解（图解史上最完整版）
Trisyp的博客
02-24 3781
Transformer模型详解
Transformer体系详解
weixin_49825058的博客
03-18 2223
Transformer是谷歌在2017年提出的著名算法，源自于论文《Attention Is All You Need》。
浙大公开课—基于深度学习的特征匹配与姿态估计
xiaoxu的博客
07-27 880
本文探讨了基于深度学习的特征匹配与位姿估计方法。传统SIFT等手工特征在光照变化场景下表现不佳，而深度学习通过CNN网络提取语义信息，在特征匹配上展现出更好的鲁棒性。文章详细分析了深度学习特征提取流程，包括特征检测、描述子生成和匹配优化，并介绍了利用SfM数据集进行监督训练的策略。同时指出深度学习方法对几何变换（如旋转、缩放）的局限性源于卷积操作的平移不变性。最后介绍了位姿估计中2D-3D映射网络的应用及其在目标跟踪中的价值。
循环神经网络 中文情感分析案例
2301_76654710的博客
07-28 597
目录一、数据处理1、读取原始文件2、清洗数据3、分词4、构建词典并保存5、把每条文本编码成数字列表6、固定长度二、设置数据集、数据加载器三、构建模型结构四、配置具体模型参数与训练细节五、开始训练并保存六、模型测试（测试集）七、单条评论测试（可选）又做了一个小案例，刚好来复盘一下，是关于分析酒店评论的好坏，首先原始数据集如下：前面一列是标签，1代表好评，0代表差评，后面的是评论内容，一共有5000多条评论，下面开始：这里我总结了一下大概的步骤：读取原始文件 --> 清洗数据（去除标点符号等） --> 分词 -
基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类
qq_74383080的博客
07-27 908
本文介绍了基于ShuffleNet的轻量级图像分类方法。首先阐述了图像分类的定义和应用场景，包括医疗、自动驾驶等领域。重点分析了ShuffleNet的核心技术：点群卷积和通道混洗操作，这些设计在保证精度的同时显著降低了计算量。文章提供了完整的代码实现方案，包括数据预处理、模型加载、训练和评估流程，使用CIFAR-10数据集进行验证。实验表明，ShuffleNet在保持较高分类精度的同时，具有模型轻量化优势，特别适合移动和嵌入式设备应用。最后建议读者可以尝试扩展应用到其他数据集或改进模型架构。
AE、VAE与GAN简明指南：三大生成模型对比
最新发布
Galen_xia的博客
07-29 485
AE、VAE与GAN简明对比指南 本文对比了三种主流生成模型的核心特点： AE（自编码器）：通过编码-解码结构压缩还原数据，结构简单但生成能力有限，适合压缩和去噪任务。 VAE（变分自编码器）：在AE基础上加入概率分布，使隐空间连续可插值，能生成新样本，适用于数据增强和可控生成。 GAN（生成对抗网络）：采用生成器与判别器对抗训练，生成质量最佳但训练难度大，适合高质量图像生成任务。 三种模型各具优势：AE简单易用，VAE平衡质量与稳定性，GAN生成效果最优但需精细调参。选择时需权衡复杂度、训练稳定性和生成质
【第四章:大模型（LLM)】01.神经网络中的 NLP-(2)Seq2Seq 原理及代码解析
IT古董
07-28 379
本文介绍了Seq2Seq（序列到序列）模型的基本原理及其在自然语言处理中的应用。Seq2Seq模型由编码器和解码器组成，通过编码器将输入序列转换为上下文向量，再由解码器生成目标序列。文章详细阐述了模型架构、数学公式及训练流程，并针对传统模型的不足引入了注意力机制。通过PyTorch代码示例演示了编码器、解码器和完整Seq2Seq模型的实现方法。该模型在机器翻译、文本摘要、对话系统和语音识别等领域有广泛应用。
基于深度学习的医学图像分析：使用YOLOv5实现细胞检测
qq_74383080的博客
07-28 878
本文介绍了使用YOLOv5实现医学图像中细胞检测的方法。文章首先阐述了医学图像分析和细胞检测的重要性及其在病理诊断、生物医学研究等领域的应用。然后详细讲解了YOLOv5的架构优势，包括高效性、灵活性和可扩展性。接着提供了完整的代码实现方案，包括环境准备、数据集加载、预训练模型迁移、模型训练与评估等步骤。通过实际案例展示了如何将YOLOv5应用于细胞检测任务，并鼓励读者尝试改进模型性能。文章为AI在医疗影像分析领域的实践应用提供了实用指导。
Transformer架构、 预训练与微调
03-11
### Transformer 架构的预训练与微调 #### 预训练方法 Transformer架构中的预训练通常涉及大规模无标注语料库的学习过程。此阶段的目标是在未标记的数据集上训练模型以获取通用的语言表示能力。常见的预训练任务包括掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM），即随机遮蔽输入序列的一部分单词，让模型预测这些被遮盖掉的内容；以及下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），用于理解两个句子间的关联性[^2]。 对于特定类型的Transformer变体如BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，会利用上述两种策略来进行有效的预训练。这种做法使得模型能够在后续的任务中更好地泛化到未曾见过的新样本上去[^3]。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertForPreTraining import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForPreTraining.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = tokenizer("Here is some text to encode", return_tensors='pt')['input_ids'] outputs = model(input_ids) prediction_logits, seq_relationship_logits = outputs.prediction_logits, outputs.seq_relationship_logits ``` #### 微调方法 当完成预训练之后，为了适应具体的下游任务，则需对已有的参数进行调整——这就是所谓的“微调”。在这个过程中，开发者可以根据具体应用场景的需求，在相对较小规模但带有标签的信息集合上来继续优化网络权重。例如，在情感分类或者命名实体识别这样的监督学习环境中，只需少量迭代即可获得不错的效果改进[^4]。 值得注意的是，由于经过充分预训练后的Transformer已经具备了一定程度上的特征提取能力和上下文感知力，因此即使只用有限数量的例子也能快速收敛至较优解附近。这不仅提高了开发效率，同时也降低了数据收集成本和技术门槛。
评论 8
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI天才研究院

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值