- 1机器学习、深度学习笔试题面试题整理_人工智能 & 机器学习 & 深度学习】基础选择题1~30题 练习 | 人工智能 面试题:请介
- 220万DBA都在关注的12个问题丨DBASK回答集萃第七期_12c ogg 10g
- 3基于C++的定时获取网页+源代码_c++ 获取360网页源代码
- 410.windows ubuntu 组装软件：spades，megahit
- 5java 分词搜索功能_给全文搜索引擎Manticore (Sphinx) search 增加中文分词
- 6关于胶质母细胞瘤的影像组学和影像基因组学
- 7python英文文本词性分析_python 输出英语单词词性
- 8清华裴丹|大模型时代的AIOps
- 9Attentional Feature Fusion 注意力特征融合_注意力融合
- 10在文本关键词提取中TF-IDF和TextRank算法结合使用的步骤_基于tf-idf算法和texttabk算法的文本特征提取
大语言模型中的强化学习与迁移学习技术
赞
踩
大语言模型中的强化学习与迁移学习技术
大语言模型常用的训练方法主要包括以下几种
-
预训练（Pre-training）：
- 在无标签的大规模文本数据上进行自我监督学习，比如BERT使用的遮蔽语言模型（Masked Language Modeling, MLM），GPT系列采用的自回归语言模型（Autoregressive Language Modeling, ALM）等。
-
微调（Fine-tuning）：
- 预训练模型在特定下游任务上进行进一步训练，通过调整所有模型参数以适应特定任务，如分类、问答、生成等。
-
迁移学习（Transfer Learning）：
- 将在大规模通用数据上预训练得到的模型权重迁移到特定领域的模型中，仅针对领域内数据进行少量训练或微调。
-
持续学习或增量学习（Continual Learning / Lifelong Learning）：
- 训练模型以在多个任务上不断学习和积累知识，而不会忘记先前学习的内容。
-
多任务学习（Multi-task Learning）：
- 在同一个模型中同时训练多个不同但相关的NLP任务，共享部分模型参数，使得模型能共同学习多个任务间的共性。
-
提示学习（Prompt-based Learning / Instruction Tuning）：
- 不直接微调整个模型，而是通过调整提示（prompt）或创建可学习的提示嵌入（prompt embeddings）来引导模型针对特定任务产生良好表现。
-
Adapter插入（Adapter Training）：
- 在预训练模型中插入可训练的轻量级模块（adapter layers），只训练这些附加组件而不是整体模型参数。
-
对比学习（Contrastive Learning）：
- 在无标签数据上训练模型识别文本样本之间的相似性和差异性，提升模型的表征学习能力。
-
半监督学习或自监督增强（Semi-supervised Learning / Self-Supervised Augmentation）：
- 结合有标签和无标签数据进行训练，利用未标记数据中的潜在结构信息。
-
强化学习（Reinforcement Learning, RL）：
- 如基于人类反馈的强化学习（RLHF），通过人机交互获取奖励信号来优化模型行为。
-
混合学习策略（Hybrid Approaches）：
- 结合上述多种方法，例如先进行预训练，再结合多任务学习或强化学习进行微调。
以上这些方法的选用往往取决于模型架构、可用数据资源以及目标应用场景的具体需求。随着技术的发展，训练大语言模型的方法也在不断创新和迭代。
强化学习在大语言模型中的作用与意义
在大语言模型中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）和迁移学习（Transfer Learning）是两种重要的机器学习技术，各自有不同的作用和意义，并有着显著的异同。
-
作用：
强化学习在大语言模型中主要用于训练模型如何在特定环境中通过不断尝试和反馈来优化其生成的文本序列。例如，在对话系统中，强化学习可以指导模型学习如何生成合适的回复以最大化未来奖励（如用户的满意度、对话连贯性等）。RL4PG（Reinforcement Learning for Pretrained Generators）等技术让模型在与环境交互的过程中学习更好的策略。 -
意义：
强化学习赋予模型自我改进的能力，使之可以根据实时反馈调整自身行为，有助于解决纯监督学习不能很好应对的问题，比如长期对话的连贯性和上下文敏感性。此外，强化学习还可以帮助模型在遵循特定规范和伦理要求的任务中取得更好的表现。
迁移学习在大语言模型中的作用与意义
-
作用：
迁移学习主要是利用在大规模通用数据集上预训练好的大语言模型（如BERT、GPT等）的知识，对特定任务或领域进行微调。它允许模型快速适应新任务，而不必从头开始训练。 -
意义：
- 资源节约：通过转移预训练模型的参数，极大地减少了对新任务所需训练数据的数量和质量要求。
- 性能提升：预训练模型已经学习了丰富的语言结构和语义知识，因此迁移学习能有效提高新任务上的准确率和效率。
- 扩展性好：迁移学习使得模型能够跨多种任务和领域复用，增强了模型的泛化能力。
异同
-
异：强化学习关注的是通过不断的试错和反馈优化模型策略，其目标是找到最大化未来奖励的行动序列；而迁移学习聚焦于如何将从一个或多个相关任务中学到的知识应用到新任务上，不需要额外的在线互动或即时反馈。
-
同：两者都在一定程度上依赖于先前学习的经验来改善模型在新情境下的性能。而且，有时候强化学习和迁移学习可以结合使用，比如在微调后的模型上再应用强化学习进一步优化其策略。
总之，在大语言模型中，强化学习主要用于训练模型如何根据实时反馈做出决策，而迁移学习则侧重于利用预训练模型的知识迅速适应新任务，两者相辅相成，共同推动大语言模型在多样化的应用场景中取得优异表现。
在大语言模型中，强化学习和迁移学习的应用涉及到一系列具体技术和方法，下面分别简述：
强化学习在大语言模型中的具体技术：
-
Policy Gradients: 在自然语言处理中，政策梯度方法被用来直接优化模型生成序列的策略，例如REINFORCE算法及其变种，用于指导模型生成更符合期望输出的文本。
-
Actor-Critic Methods: 使用Actor网络负责选择动作（即生成文本），Critic网络负责评估状态价值，从而进行更加稳定和有效的学习，如A2C (Advantage Actor Critic) 和 A3C (Asynchronous Advantage Actor Critic)。
-
Self-Paced Reinforcement Learning: 在对话系统中，自我节律强化学习可以让模型根据自身的学习进度动态调整难度，逐步学会更复杂的对话策略。
-
Curriculum Learning with RL: 设计递进式的学习课程，随着训练的进行逐渐增加任务难度，以引导模型在复杂环境中有效学习。
-
Constrained/Reinforced Language Models: 在训练过程中加入额外约束或奖励函数，确保生成的文本满足特定条件，如避免有害言论或保持话题一致性。
迁移学习在大语言模型中的具体技术：
-
Fine-tuning (微调): 预先在大型无标签文本数据集上训练得到通用语言模型（如BERT、GPT系列等），然后针对特定任务，使用少量有标签数据对模型进行微调。
-
Feature Extraction (特征提取): 将预训练模型的部分层作为特征提取器，只训练后续分类器或其他特定任务的组件。
-
Adapter Modules: 添加可训练的小型模块（适配器）到预训练模型的不同层中，仅训练这些适配器以适应新任务，保留大部分预训练权重不变。
-
Multi-task Learning: 利用预训练模型同时处理多个相关任务，共享底层的表示空间，每个任务可以相互受益，提高迁移学习效果。
-
Progressive Neural Networks: 类似于层级迁移学习，模型可以从简单任务逐渐过渡到复杂任务，每一阶段的知识都能转移到下一阶段。
-
Domain Adaptation: 当源域和目标域之间存在差异时，使用迁移学习技术缩小这种差距，使模型能够更好地适应新领域的文本生成或理解任务。
这两种学习方式有时还会结合起来使用，例如在预训练模型的基础上采用强化学习进行微调，以便在特定场景下优化模型的行为策略。
Agent与Agent框架
Agent（智能体）：
在人工智能和计算机科学中，一个Agent通常指的是具有自主性和智能行为能力的软件或硬件实体，它可以感知环境、执行动作，并基于一定的目标或策略做出决策。Agent具有以下几个核心特征：
- 自治性（Autonomy）：智能体能够独立地进行操作和决策，无需外界每一步指导。
- 反应性（Reactiveness）：智能体能够感知外部环境变化，并据此采取行动。
- 主动性（Proactivity）：智能体有时会根据内部状态主动发起行为，而非仅仅响应外部事件。
- 社会能力（Social Ability）：在多智能体系统中，智能体之间可以通信和协作。
Agent框架：
Agent框架是一种软件架构或平台，用于构建和管理智能体系统。它提供了一套标准的方法、接口和服务，使得开发者能够更容易地创建、部署和控制Agent的行为。Agent框架不仅包含单个智能体的设计和实现，还包括智能体之间的交互规则、通讯协议、资源管理和协调机制等基础设施。
区别与异同：
-
区别：
- Agent是个体概念，强调的是单个具有智能行为的实体本身，关注其内部逻辑和功能实现。
- Agent框架则是更高层次的组织和管理系统，关注如何设计和支撑多个智能体协同工作、共同解决复杂问题的环境。
-
相同点：
- 都是围绕Agent概念展开，无论是Agent还是Agent框架，都是为了实现具有一定智能水平的自动化和自主决策。
- Agent框架的核心就是为了让开发人员能够更加高效地构建和整合各种Agent，并确保这些Agent能够在复杂的分布式环境中有效地执行任务和相互交互。
总结来说，智能体（Agent）是组成Agent框架的基础单元，而Agent框架则是为管理和协调多个智能体提供结构化支持的高级系统。
基于大语言模型预训练模型进行小模型训练时，agent、finetuning、RLHF发挥的作用
在基于大语言模型预训练模型进行小模型训练时，agent、finetuning、RLHF的概念和作用略有不同，但可以结合起来构建一个完整的学习和优化流程：
-
Agent：
在这个背景下，我们不直接讨论"agent"这一概念，因为在大语言模型的训练和微调中并不涉及典型的强化学习框架中的智能体。但如果我们将模型视为在某种意义上的“环境”中进行学习并作出决策的实体，那么可以将其抽象为一个广义上的agent，它通过学习调整自身的参数来更好地理解和生成语言。 -
Finetuning（微调）：
- 作用与意义：在大模型预训练的基础上，针对特定任务或领域进行finetuning是为了让模型能够适应具体应用场景的需求。预训练模型已经习得了通用的语言表征能力，微调则是进一步挖掘并锁定在特定任务上的优秀性能。
- 流程与步骤：
a. 加载预训练的大语言模型。
b. 修改模型的最后一层或者添加新的层以适应特定任务（如分类、问答等）。
c. 使用该任务的小规模标注数据集对模型进行训练（fine-tuning）。
d. 通过反向传播和优化算法（如Adam）更新模型参数，最小化预设的损失函数（如CE Loss）。
-
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：
- 作用与意义：RLHF主要用于进一步优化模型的输出质量，特别是在那些难以用传统监督学习衡量好坏或需要满足特定社会规范、伦理要求的任务上。它可以让模型学习来自人类的直接反馈，以使模型输出更符合人类的价值观和行为标准。
- 流程与步骤：
a. 先对大模型进行fine-tuning，初步适应特定任务。
b. 收集人类对模型输出的反馈数据，可能是评分、偏好判断等形式。
c. 建立基于人类反馈的奖励函数，将强化学习集成到训练过程中。
d. 模型在强化学习环境中探索并学习最优策略，目标是最大化从人类反馈得到的奖励。
e. 不断迭代和优化，直到模型在获得高奖励的同时也表现出良好的任务完成效果。
综合来看，finetuning主要用于任务适应和性能提升，而RLHF则用来进一步优化模型输出的社会适应性和用户满意度。这两者可以单独使用，也可以结合在一起，形成一个先finetune后RLHF的递进式优化流程。
关于PyTorch中的强化学习（Reinforcement Learning, RL）和迁移学习（Transfer Learning）示例代码，下面分别给出一些基本示例框架。
强化学习（RL）示例代码（基于DQN算法）：
import gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
class QNetwork(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(QNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
env = gym.make('CartPole-v1') # 创建一个简单的OpenAI Gym环境
input_size = env.observation_space.shape[0]
output_size = env.action_space.n # 动作空间的大小
model = QNetwork(input_size, 64, output_size)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.MSELoss()
def train_episode():
# 初始化状态
state = env.reset()
done = False
episode_reward = 0
while not done:
# 将状态转换为Tensor并送入网络
state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0)
q_values = model(state)
# 选择动作
action = torch.argmax(q_values).item()
# 执行动作并获得新的状态、奖励、是否结束
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
next_state = torch.from_numpy(next_state).float().unsqueeze(0)
# 计算目标Q值
target_q_values = model(next_state)
max_next_q_value = torch.max(target_q_values).item()
expected_q_value = reward + (1 - int(done)) * gamma * max_next_q_value
# 更新Q值
current_q_value = q_values[0][action]
loss = criterion(current_q_value, torch.tensor([expected_q_value]))
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
episode_reward += reward
return episode_reward
# 设置训练参数并开始训练循环
num_episodes = 1000
gamma = 0.99 # 折扣因子
for i in range(num_episodes):
reward = train_episode()
print(f'Episode {i+1}: Reward={reward}')
# 训练结束后，你可以尝试使用训练好的模型进行测试
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
迁移学习示例代码（基于预训练模型VGG16）：
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import vgg16
from torchvision import transforms, datasets
# 加载预训练模型
pretrained_model = vgg16(pretrained=True)
num_features = pretrained_model.classifier[6].in_features
# 修改预训练模型的最后一层适应新的分类任务
new_classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(num_features, 2), # 假设现在有两个类别的分类任务
nn.LogSoftmax(dim=1)
)
# 替换原有的分类器层
pretrained_model.classifier[6] = new_classifier
# 定义训练函数
def train_transfer_learning(model, criterion, optimizer, dataloaders, num_epochs):
since = time.time()
for epoch in range(num_epochs):
for phase in ['train', 'val']:
if phase == 'train':
model.train() # 设置为训练模式
else:
model.eval() # 设置为评估模式
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
for inputs, labels in dataloaders[phase]:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 前向传播和计算损失
with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
# 只在训练阶段更新梯度
if phase == 'train':
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
epoch_loss = running_loss / len(dataloaders[phase].dataset)
epoch_acc = running_corrects.double() / len(dataloaders[phase].dataset)
print(f'Epoch {epoch}/{num_epochs - 1} | Phase: {phase} | Loss: {epoch_loss:.4f} | Acc: {epoch_acc:.4f}')
time_elapsed = time.time() - since
print(f'Training complete in {time_elapsed // 60:.0f}m {time_elapsed % 60:.0s}s')
# 准备数据集
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([...]), # 适合您的数据集的预处理步骤
'val': transforms.Compose([...]),
}
data_dir = 'your_dataset_path' # 替换为实际数据集路径
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)
for x in ['train', 'val']}
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = pretrained_model.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
num_epochs = 25
train_transfer_learning(model, criterion, optimizer, dataloaders, num_epochs)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- 47
- 48
- 49
- 50
- 51
- 52
- 53
- 54
- 55
- 56
- 57
- 58
- 59
- 60
- 61
- 62
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- 71
- 72
- 73
- 74
- 75
- 76
- 77
请注意，上述代码仅为简化示例，并未涵盖所有细节，如早停策略、学习率调整等。实际应用中，请根据具体任务和数据集情况进行调整。对于强化学习部分，还可能需要更复杂的记忆机制（如经验回放缓冲区）、探索策略（如ε-greedy）以及定期更新目标网络等。而对于迁移学习部分，需要根据具体应用场景准备相应的数据集，并确保数据预处理符合原预训练模型的要求。
