关于大模型训练微调的几个概念_post-pretrain和sft的区别

• 什么是训练、预训练、微调？

• Post-pretrain、SFT、RLHF 是什么？有什么区别？
• RAG 与微调有什么区别？
• 什么场景下需要微调？
• 微调需要多少数据？ 成本如何？

1、训练

总结来说，预训练是为了让模型学习通用知识，Post-pretraining 是为了让模型更好地适应特定领域，微调是为了优化模型在特定任务上的表现。SFT 是微调的一种，侧重于有监督的学习，而 RLHF 是一种结合了人类反馈的微调方法，旨在提高模型在复杂任务上的性能。

1.1 预训练(Pre-training)

预训练是训练过程的一个特殊阶段，通常发生在模型进行特定任务训练之前。预训练的目的是让模型在一个广泛的数据集上学习到一些通用的特征或知识，这些特征或知识可以帮助模型在后续的特定任务上表现得更好。预训练的步骤包括：

1. 选择一个大型的、通用的数据集：这个数据集不需要和模型最终的任务完全相关，但它应该足够大和多样化，能够让模型学习到广泛的特征和模式。
2. 训练模型：在这个大型数据集上训练模型，使其学习到通用的知识或特征。
3. 保存预训练模型：完成预训练后，保存模型的参数。这些参数可以作为后续特定任务训练的起点。
4. 预训练模型通常使用自监督学习，这意味着模型试图从输入数据本身预测某些未知的或被遮蔽的部分，例如，预测句子中缺失的单词。
5. 预训练的结果是一个通用的模型，它对语言有一个基本的理解，但还没有针对任何特定任务进行优化。

预训练的好处是显著减少了模型在特定任务上训练所需的数据量和时间，同时提高了模型在这些任务上的性能。这种方法在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域尤其流行和有效。

1.2 训练

训练是指使用数据集对机器学习模型或深度学习网络进行学习的过程。在这个过程中，模型通过不断调整其内部参数（例如，神经网络中的权重和偏置）来最小化预测结果和实际结果之间的差异。这个过程通常涉及到以下几个步骤：

1. 前向传播：模型根据当前参数对输入数据进行预测。
2. 损失计算：计算模型预测结果和实际结果之间的差异（损失）。
3. 反向传播：根据损失函数计算对模型参数的梯度（即损失对每个参数的导数）。
4. 参数更新：使用梯度下降或其他优化算法调整模型参数，以减少损失。

训练的目标是使模型能够准确地从输入数据中学习到输出结果，从而在未见过的数据上也能做出准确的预测或决策。

1.3 Post-pretraining（后期预训练）

Post-pretraining（后期预训练）是一种在模型的初始预训练和最终微调之间进行的训练方法。这种方法通常用于进一步适应模型以处理特定类型的数据或任务。以下是详细介绍，参考了之前对SFT和RLHF的描述方式：

1. 后期预训练（Post-pretraining）:

• • Post-pretraining是在通用预训练模型的基础上，对模型进行额外训练的过程，通常是为了使模型更好地适应特定的领域或任务。
  • 这个过程使用的数据集通常比预训练阶段的数据集更专注于某个领域或任务，但比微调阶段使用的数据集更大、更广泛。
  • 训练方法可以是监督学习，也可以是自监督学习，具体取决于可用数据的类型和训练目标。
  • Post-pretraining的目标是在不过度专化到某个特定任务的同时，提高模型对特定领域的理解和表现。

1. 训练过程:

• • 在Post-pretraining阶段，模型通常会在一个包含大量领域特定数据的数据集上进行训练。
  • 这个阶段的训练可以包括多种任务，如语言建模、文本分类、实体识别等，这些任务都是为了提升模型在特定领域的表现。
  • 训练过程中，模型的参数会根据领域特定数据集进行调整，以便更好地捕捉和理解领域内的语言模式和知识。

1. 优势与目标:

• • Post-pretraining允许模型在保持通用性的同时，增强对特定领域的理解，这有助于模型在后续的微调阶段更快速地适应特定任务。
  • 与 SFT 相比，Post-pretraining在微调之前提供了一个中间步骤，有助于模型更平滑地过渡到特定任务上。
  • 与 RLHF 相比，Post-pretraining不依赖于复杂的奖励机制或人类反馈，而是通过大量的领域特定数据来提升模型性能。

总结来说，Post-pretraining是一个介于预训练和微调之间的训练阶段，它使用大量的领域特定数据来进一步调整模型，使其更好地理解特定领域的语言和任务。这个阶段不需要复杂的奖励机制，而是通过传统的监督或自监督学习方法来实现模型性能的提升。

2 微调 (Fine-tuning)

• 在这个阶段，预训练模型（可能经过了Post-pretraining）被进一步训练，以优化它在一个特定任务上的表现。
• 微调通常在一个相对较小的、特定任务的数据集上进行，这个数据集包含了明确的标签，模型通过监督学习来进行优化。
• 微调的目的是调整模型的参数，使其能够在特定任务上做出准确的预测。

2.1 SFT (Supervised Fine-Tuning) 监督式微调

SFT是微调的一种形式，强调在有监督的环境下进行。

• • SFT是一种简单的微调方法，它使用带有正确答案的数据集来继续训练一个预训练的模型。
  • 这种方法依赖于大量的标注数据，即每个输入都有一个预先定义的正确输出。
  • 微调的目的是使模型更好地适应特定的任务或领域【垂直领域】，比如特定类型的语言理解或生成任务。
  • SFT通常不涉及复杂的策略或奖励函数，只是简单地最小化预测输出和真实输出之间的差异。

2.2 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)通过人类反馈的强化学习

• • RLHF是一种更复杂的训练方法，它结合了监督学习和强化学习。
  • 在RLHF中，模型首先通过监督学习进行预训练，然后通过人类提供的反馈来进行强化学习。
  • 人类反馈可以是对模型输出的评分，或者是在模型输出之间做出选择的偏好。
  • 强化学习部分涉及到定义一个奖励函数，该函数根据人类反馈来调整模型的行为，以优化长期的奖励。
  • RLHF的目标是训练出一个在没有明确标签的复杂任务中表现良好的模型，这些任务可能需要更细致的判断和调整。

总的来说，SFT更侧重于直接从标注数据中学习，而RLHF则试图通过人类的反馈来引导模型学习更复杂和更细粒度的行为。RLHF通常被认为是一种更接近人类学习方式的方法，因为它不仅仅依赖于标签数据，还依赖于人类对模型输出的评价和偏好。

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