第6期 模型学习的关键过程：预训练、微调和指令调优

欢迎回到AI编程深度专研系列教程！在上一期中，我们深入探讨了Transformer架构和自注意力机制，这是现代大型语言模型的技术基础。本期我们将聚焦于模型学习的关键过程：预训练、微调和指令调优，这些是构建强大AI编程助手的核心训练方法。

2.2.1 预训练：海量知识的获取

2.2.1.1 预训练的基本概念与目标

预训练是大型语言模型获取通用知识的第一步，通过在海量文本数据上进行无监督或自监督学习，使模型学习语言模式、事实知识和基本推理能力。

预训练的主要目标包括：

• 语言建模：学习预测文本序列中的下一个token
• 知识获取：隐式地从训练数据中学习世界知识和事实
• 表示学习：为文本创建高质量的向量表示，捕获语义信息
• 结构理解：学习文本的语法结构和逻辑关系

2.2.1.2 主流预训练目标函数

当前主流的预训练目标函数主要包括：

1. 自回归语言建模（Autoregressive LM）：

   • 目标：基于前文预测下一个token

   • 代表模型：GPT系列

   • 优势：天然适合生成任务

   • 实现方式：

     P(text) = Π P(token_i | token_1, token_2, ..., token_{i-1})
     

2. 掩码语言建模（Masked LM）：

   • 目标：预测被掩码的token
   • 代表模型：BERT
   • 优势：双向上下文理解能力强
   • 实现方式：随机掩码15%的token，然后预测这些被掩码的token

3. 去噪自编码器（Denoising AE）：

   • 目标：从损坏的输入中恢复原始文本
   • 代表模型：T5, BART
   • 优势：灵活的训练方式，同时支持理解和生成任务

4. 对比学习（Contrastive Learning）：

   • 目标：学习将语义相似的文本映射到相近的向量空间
   • 代表模型：SimCSE, E5
   • 优势：提高模型的语义理解能力

2.2.1.3 预训练数据的重要性

预训练数据的质量和多样性对模型性能至关重要：

1. 数据规模：
   • 现代大型语言模型通常在数百GB到数TB的文本上预训练
   • GPT-3使用了约45TB的文本数据
   • 数据规模与模型性能呈正相关
2. 数据质量：
   • 高质量、结构化的数据能显著提升模型性能
   • 低质量数据可能引入偏见和错误知识
   • 数据清洗和去重是预训练前的重要步骤
3. 数据多样性：
   • 涵盖不同领域、风格和语言的文本
   • 对于代码模型，包含多种编程语言和项目类型
   • 平衡技术文档、代码示例和实际项目代码

2.2.1.4 预训练阶段的计算挑战

预训练大型语言模型面临着巨大的计算挑战：

1. 计算资源需求：
   • 训练需要数千GPU/TPU小时
   • 能源消耗巨大，环境影响不容忽视
   • 专用硬件（如TPU）可显著提高训练效率