大语言模型原理基础与前沿：基于监督学习进行微调 Supervised Learning & Fine-Tuning

文章目录

• 大语言模型原理基础与前沿 基于监督学习进行微调
• • 1. 背景介绍
  • • 1.1 大语言模型的发展历程
    • • 1.1.1 早期的语言模型
      • 1.1.2 神经网络语言模型的兴起
      • 1.1.3 Transformer架构的革命性突破
    • 1.2 预训练范式的提出
    • • 1.2.1 无监督预训练的思想
      • 1.2.2 BERT模型的横空出世
      • 1.2.3 预训练范式的广泛应用
    • 1.3 大语言模型的应用前景
    • • 1.3.1 自然语言处理领域的变革
      • 1.3.2 知识图谱构建与问答系统
      • 1.3.3 智能对话与内容生成
  • 2. 核心概念与联系
  • • 2.1 语言模型的定义与分类
    • • 2.1.1 统计语言模型
      • 2.1.2 神经网络语言模型
      • 2.1.3 大语言模型的特点
    • 2.2 预训练与微调的关系
    • • 2.2.1 预训练的目的与方法
      • 2.2.2 微调的必要性与优势
      • 2.2.3 预训练与微调的协同效应
    • 2.3 监督学习在微调中的应用
    • • 2.3.1 监督学习的基本原理
      • 2.3.2 监督微调的任务类型
      • 2.3.3 监督微调的数据准备
  • 3. 核心算法原理具体操作步骤
  • • 3.1 Transformer编码器结构解析
    • • 3.1.1 自注意力机制的计算过程
      • 3.1.2 多头注意力的并行实现
      • 3.1.3 残差连接与层归一化
    • 3.2 预训练目标与损失函数设计
    • • 3.2.1 Masked Language Model(MLM)
      • 3.2.2 Next Sentence Prediction(NSP)
      • 3.2.3 Permutation Language Model(PLM)
    • 3.3 微调过程中的优化策略
    • • 3.3.1 学习率调度与Warmup
      • 3.3.2 梯度裁剪与梯度累积
      • 3.3.3 权重衰减与模型正则化
  • 4. 数学模型和公式详细讲解举例说明
  • • 4.1 Transformer中的注意力机制
    • 4.2 Masked Language Model的损失函数
    • 4.3监督微调中的分类任务
    • 4.4 微调中的梯度下降优化算法
    • 4.5 Transformer的数学表示
    • • 自注意力的矩阵运算
      • 前馈神经网络的计算
      • 残差连接与层归一化的公式
    • 4.5 预训练目标的概率解释
    • • MLM的条件概率计算
      • NSP的二分类交叉熵损失
    • 4.6 微调中的优化算法
    • • AdamW优化器的更新规则
      • 线性学习率调度的计算
  • 5. 项目实践：代码实例和详细解释说明
  • • 5.1 使用Hugging Face的Transformers库进行微调
    • • 5.1.1 加载预训练模型和分词器
      • 5.1.2 准备微调数据集
      • 5.1.3 定义训练参数和优化器
      • 5.1.4 开始微调并评估模型
    • 5.2 使用PyTorch Lightning进行自定义微调
    • • 5.2.1 定义微调模型
      • 5.2.2 准备数据模块
      • 5.2.3 训练和评估
  • 6. 实际应用场景
  • • 6.1 情感分析
    • • 6.1.1 微调模型用于情感极性分类
      • 6.1.2 情感强度回归任务
      • 6.1.3 细粒度情感分析
    • 6.2 命名实体识别
    • • 6.2.1 微调模型用于实体标注
      • 6.2.2 嵌套实体识别
      • 6.2.3 实体关系抽取
    • 6.3 文本分类
    • • 6.3.1 新闻主题分类
      • 6.3.2 意图识别
      • 6.3.3 多标签文本分类
  • 7. 工具和资源推荐
  • • 7.1 开源工具库
    • 7.2 预训练模型资源
    • 7.3 数据集资源
  • 8. 未来发展趋势与挑战
  • • 8.1 更大规模和更强能力的预训练模型
    • 8.2 更高效和更精准的微调方法
    • 8.3 更广泛的应用场景和任务
    • 8.4 更可解释和更可控的语言模型
    • 8.5 更深入的理论理解和数学基础
  • 9.总结
  • References 参考