AI大型语言模型企业级应用开发架构实战：模型迁移与重训练_基于大语言模型的代码迁移和重构

1.背景介绍

概述

作为新一代计算技术的底层支撑技术之一，自然语言处理（NLP）成为人工智能领域的一个重要研究方向。在电子商务、聊天机器人、智能助手等领域都有着广泛的应用前景。近年来，越来越多的研究工作聚焦于将预先训练好的大型语言模型应用到业务上，例如Bert、GPT-2等。但是，这些预训练模型训练的任务往往具有较高的通用性，不能很好地适用于特定领域或场景下的任务。因此，如何根据特定需求对模型进行迁移学习、微调、增量训练等方式来满足业务需求变更的需要，也成为了当下一个重要研究课题。本文将介绍一种面向企业级应用场景的迁移学习和重训练方法论，并基于两大开源项目TensorFlow和PyTorch分别给出了相应的实现方法。本文所涉及到的一些概念和技术细节，如数据集、迁移学习、微调、增量训练、标签平滑、权重共享、动态神经网络结构搜索等，都是本文中所涉及的关键词。

迁移学习简介

迁移学习（Transfer Learning）是指利用已有的知识来解决新的任务。迁移学习通常由以下两个步骤组成：首先，训练一个基准模型；然后，从这个基准模型中抽取特征，并采用该特征来训练新的模型。在迁移学习过程中，基准模型可以是某个领域已经训练好的模型，也可以是来自不同领域的多个模型的组合。在第二步中，通过利用模型的中间层输出，可以提取该领域的有效特征，并利用该特征来训练目标模型。迁移学习的优点在于其减少了需要训练的模型参数数量，加快了训练速度，降低了资源的需求，适合于解决那些具有代表性的、复杂而标准化的问题。迁移学习还可以帮助解决一些存在的数据稀缺问题，在一定程度上缓解了样本不足的问题。

模型微调与增量训练