預訓練和遷移學習

預訓練和遷移學習是提示工程中的基礎概念，它們涉及利用現有語言模型的知識來微調它們以完成特定任務。

在本章中，我們將深入探討預訓練語言模型的細節、遷移學習的好處以及提示工程師如何利用這些技術來最佳化模型效能。

預訓練語言模型

• Transformer架構——語言模型的預訓練通常使用基於Transformer的架構來完成，例如GPT（生成式預訓練Transformer）或BERT（來自Transformer的雙向編碼器表示）。這些模型利用自注意力機制有效地捕捉自然語言中的上下文依賴關係。

• 預訓練目標——在預訓練期間，語言模型會接觸大量的非結構化文字資料以學習語言模式和關係。兩個常見的預訓練目標是：

  • 掩碼語言模型 (MLM)——在MLM目標中，輸入文字中一定比例的標記會被隨機掩碼，模型的任務是根據它們在句子中的上下文來預測這些被掩碼的標記。

  • 下一句預測 (NSP)——NSP目標旨在預測兩個句子是否連續出現在文件中。這有助於模型理解更長文字序列中的語篇和連貫性。

遷移學習的好處

• 知識遷移——在大型語料庫上預訓練語言模型使它們能夠學習一般的語言模式和語義。預訓練期間獲得的知識可以轉移到下游任務中，從而更容易、更快地學習新任務。

• 減少資料需求——遷移學習減少了對大量特定任務訓練資料的需求。透過在一個與目標任務相關的較小資料集上微調預訓練模型，即使資料有限，提示工程師也能獲得具有競爭力的效能。

• 更快的收斂——與從頭開始訓練模型相比，微調預訓練模型需要更少的迭代和輪次。這導致更快的收斂，並減少了訓練所需的計算資源。

遷移學習技術

• 特徵提取——一種遷移學習方法是特徵提取，其中提示工程師凍結預訓練模型的權重，並在其之上新增特定任務的層。然後在目標資料集上微調特定任務的層。

• 全模型微調——在全模型微調中，預訓練模型的所有層都在目標任務上進行微調。這種方法允許模型將其整個架構適應任務的特定需求。

適應特定任務

• 特定任務的資料增強——為了提高模型在特定任務上的泛化能力，提示工程師可以使用特定任務的資料增強技術。用原始樣本的變體增強訓練資料會增加模型對不同輸入模式的接觸。

• 特定領域的微調——對於特定領域的任務，特定領域的微調涉及在目標領域的資料上微調模型。此步驟確保模型能夠捕捉特定於任務領域的細微差別和詞彙。

預訓練和遷移學習的最佳實踐

• 資料預處理——確保在預訓練期間使用的資料預處理步驟與下游任務一致。這包括標記化、資料清理和處理特殊字元。

• 提示設計——根據具體的下游任務調整提示，考慮上下文和使用者需求。精心設計的提示可以提高模型提供準確和相關回復的能力。

結論

在本章中，我們探討了提示工程中的預訓練和遷移學習技術。在大型語料庫上預訓練語言模型並將知識轉移到下游任務已被證明是提高模型效能和減少資料需求的有效策略。

透過仔細微調預訓練模型並將其適應特定任務，提示工程師可以在各種自然語言處理任務上實現最先進的效能。隨著我們的前進，理解和利用預訓練和遷移學習將仍然是成功提示工程專案的基石。