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我们之前就已经讲过,实际上我们要做的就是寻找一个函数,来实现一个文字接龙的功能:
它的做法,它会寻找要给函数:
现在我们知道要实现这个功能我们使用的是一个类神经网络,这个网络有上亿个参数,来实现这样的功能。这上亿个参数是怎么得到的呢,就是通过大量的资料学习到的,就像是人的大脑一样,很难解释每个神经元是怎么作用的,但他们确实可以和谐办公。接下来的要给问题就是到底需要多少的资料才能学会人类的语言呢,又是怎么获取这些资料的呢?
要让一个语言模型学会对话,必须具备文法知识以及世界知识,学会文法知识才会知道,“这是一个”这样的表达后面跟的是个名词,而仅仅只有文法知识,还是不够的,所以还需要知道一些世界知识,比如体重的衡量是用公斤数,温度使用摄氏度,不同压力下水的沸点不一样等等。
这篇论文里面可以看得出来,知道文法知识1亿个参数足够了,但是了解世界知识至少需要300亿个以上,那这么多的资料是怎么喂给大模型的呢
实际上资料的获取并不复杂,因为网络上的资料足够了,但是怎么喂给大模型呢。通常情况下,我们需要的资料是这样的:
输入:今天天气很好 输出:情感正面
也就是说这些数据是带有标签的,但是现在这么多数据我们是无法进行人工标注的。所以今天我们用的技术就是self-supervised learning(自督导式学习)。我们使用网络上爬到的资料,不需要人工标注,处理成如下格式:
比如我们搜到的是中国最高的山是珠穆朗玛峰,我们可以简单的写一个函数,把这个句子处理成:
这种不需要人工标注的方式,我们就称为自督导式学习。
学习了那么多资料,真的就可以有很好的答案了么?
答案是否定的。在GPT-3学习了580G的资料,参数有1750亿,但是答案依然是很难尽如人意,你问它一个问题,它甚至有可能会反问你一个问题,完全没有人类的智慧,跟现在的GPT-4是完全没法比。
其实我们想想也可以知道,从网络上爬来的资料,本身就没有告诉模型,怎么样的回答才是符合人类回复的。
为了让模型具备人类回答的智慧,必须要收集人类对话,进行资料标注,来教会模型该怎么回答。
这种人类标注的训练方法,我们就叫做督导式学习,这个过程就叫做Instructing Fine-tuning
比如从人类收集到的资料:
对于模型来说的输入输出就是:
那你可以说,我们完全使用人力标注的资料那不是更好么?答案确实是,但是人力能够标注的资料有限的,有限的资料训练出来的参数结果可能就会很奇怪。比如你问模型,中国最高的山是什么? 它很有可能告诉你是:姚明。为什么会出现这样奇怪的答案呢?很有可能是因为资料太少,它只看过这样一个资料。篮球队里最高的人是姚明。
那我们有没有更好的方式既能有大量的知识,又能够接受人类的智慧呢?
那就是pretrain,我们使用第一阶段自督导式学习得到的参数,在这个基础上再使用人类标注的数据进行督导式学习,对参数进行微调。
因为经过预训练的模型具备很强的能力,它甚至能够达到举一反三的效果:
BERT模型上,如果它看过104种语言的资料,如果我们只用英文做Fine-tune,模型竟然可以做中文的QA,正确率可以达到78.7!!
但还是有一个问题,参数这么多微调一次也很费时间,另外微调过程种参数不会被修改太多,导致失去这些已经学会的知识了呢?Adapter技术就是来解决这个问题的。
Adapter,就是字面的意思,我在原模型的基础上,我还要再加上一个适配器,适配器的参数比原来的参数要少很多,微调的过程就会变的很快,且不会影响原来的参数。整个模型的输出就是在原来模型参数的基础上,又加上了少量Adapter的参数
LoRA就是一种Adapter技术,Adapter其实包括了很多种可以在https://arxiv.org/abs/2210.06175上找到很多种实现
LLAMA在它的论文中,曾指出自己只需要2万多笔资料,就可以训练好一个模型了,但是还有一个问题,有了它就能训练好一个大模型了么?
答案是不能。因为我们依然还是需要优质的微调资料。
显然不是随便标注就可以得到这些微调需要的优质资料,因为我们不知道用户会怎么问问题,那么怎么获取这部分数据呢?现在有种方法就叫做逆向工程,反问GPT,让他帮忙想问题,想答案,用反向生成出来的内容来微调模型。当GPT是不太喜欢这样的。
有了微调的资料,那参数也是很大的训练成本呀,别着急,有开源的参数
Meta 23年开源了LLaMA的参数,我们可以用它来初始化自己的模型。由这个开源的参数,迅速衍生出了一系列的模型,可以说事半功倍
李宏毅-生成式人工智能导论
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