微调：让模型在特定任务上更“聪明”的秘密

本文主要是介绍微调：让模型在特定任务上更“聪明”的秘密，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

之前看到一篇meta的文章，提到：“微调通常对注入新知识没什么帮助”，所以和chatgpt进行了一番讨论，这是总结文章：

随着人工智能的发展，预训练模型（如GPT-3、BERT等）已经成为了自然语言处理任务的中坚力量。然而，尽管这些模型在广泛的任务上表现出色，在特定任务或领域中，往往需要进行进一步优化。这就引出了“微调”（Fine-Tuning）的概念。

本文将带你深入了解微调的本质、作用，以及它与提示词（Prompt Engineering）的区别与联系，特别是微调过程中模型知识的变化。

微调是对已经预训练好的模型进行的二次训练，目的是让模型在特定任务或领域上表现得更好。通过微调，模型的参数会根据新数据进行调整，从而优化其输出，使其更符合特定任务的需求。

微调的主要目的是优化模型已有的知识，而不是让模型获得全新的知识。预训练的大型模型已经在大量多样化的数据上学习了广泛的知识，微调只是让模型能够更加精准地应用这些知识。

微调可以让模型在特定任务上表现得更加稳定和一致。例如，通过对科学文献的微调，模型可以更准确地生成符合科学领域的术语和表达方式。这并不是因为模型学到了新的科学知识，而是因为它更好地“记住”了与科学相关的内容。

在预训练阶段，模型通过在海量的文本数据上进行训练，学习到了广泛的语言模式和知识。这个过程使模型形成了一种对世界的“理解”，它可以识别和生成各种主题的文本，包括从常识到专业领域的内容。这些知识被“编码”在模型的参数中，当模型面对新的输入时，它会根据这些参数生成输出。

微调并不会让模型获得全新的知识。这与预训练阶段不同，微调是在已有的知识基础上进行的细化调整。以下是对这一点的详细解释：

微调的作用是优化已有知识的应用：微调的主要目的是调整模型的参数，使其在特定任务或领域上更加有效地应用已有的知识。例如，一个已经预训练的模型可能已经掌握了大量关于科学的知识，但在生成科学文章时，它可能还不够精准或连贯。通过微调，模型可以更好地使用这些知识，在生成科学文献时表现得更加专业。
微调并不会扩展知识的范围：预训练模型的知识范围取决于它在训练时接触到的数据。如果模型在预训练阶段没有接触过某一特定领域的数据（例如某种极为专业的科学理论），那么微调也不会让模型获得这一领域的新知识。微调数据集通常较小，目的是通过这些数据优化模型在特定任务上的表现，而不是扩展模型的知识库。
微调数据的局限性：微调时使用的数据集往往是特定领域的小规模数据，这些数据不足以让模型学习到全新的知识或概念。它们的作用主要是引导模型在该领域进行更精准的推理和生成，而非增加模型的知识储备。