AI微调:5步升级GPT模型,迎来突破性结果【教程】
目录
- 导言
- 使用预训练模型和特定领域数据进行微调
- 下载预训练模型和分词器
- 使用模型进行自动完成任务
- 从PubMed语料库微调模型
- 比较微调前后的性能提升
- 观察模型的架构和参数
- 使用卷积神经网络进行图像处理的比较
- 模型的输出和预测过程
- 定义生成文本的函数
- 在生命科学领域的自动完成任务
- 微调模型的价值和效果
- 回顾和未来视频的展望
📝 使用预训练模型和特定领域数据进行微调
1. 导言
欢迎回到本节关于生成式预训练Transformer的系列视频。回顾一下,在上一节视频中,我们从零开始构建了一个GPT模型,并在wikitext 2数据集上进行了训练。尽管只使用了一台标准PC和24小时的训练时间,但该模型的表现非常出色。
在本节中,我们将进一步探索使用预训练模型和领域特定数据的强大组合。我们的目标是展示如何通过微调在特定领域中显着提升模型的性能。具体而言,我们将以生命科学为例,首先下载一个现有的预训练模型和分词器,并将这个模型应用于一些生命科学提示的自动完成任务。接下来,我们将使用来自PubMed语料库的数据对模型进行微调,并重新运行相同的自动完成示例,以凸显通过微调获得的性能提升。让我们马上开始吧!
2. 下载预训练模型和分词器
首先,让我们看一下下载预训练模型和分词器的Python代码。在这段代码中,我们只需导入所需的库和模块,包括pytorch和hugging faces Transformer库。然后,我们使用from_pretrained
方法来获取预训练的distill_gpt2模型及其对应的分词器。distill_gpt2是gpt2模型的一个更小、更快的变种,非常适合进行演示,因为它甚至可以在普通硬件上进行微调。hugging face提供了许多与distill_gpt2相媲美的其他模型,通过在这段代码中更改模型名称,就可以轻松地尝试各种预训练Transformer模型。这样做并比较结果可以是一次富有启发性的尝试,我鼓励你去试一试。
为了更好地理解每个模型的细节和架构,我们可以使用类似以下的代码来打印出关键参数。例如,distill_gpt2模型具有8200万个参数,包括分词、位置编码和注意力层。或者,我们可以将这些文本输出视为一个块图,这样更容易进行可视化。
3. 使用模型进行自动完成任务
下面我们定义了一个生成文本的函数。这个函数会对输入的提示进行分词,并使用模型生成相应的文本。它还会正确设置注意力掩码和填充标记ID,以防止在生成文本过程中出现意外行为。我们还提供了一些与生命科学相关的提示,用于进行自动完成任务。代码会遍历每个提示,使用generate_text
函数生成文本,并显示结果。首先要注意的是,这个模型生成的响应明显比我们在第一个视频中用最小训练的Transformer生成的响应要更连贯,这是一个显著的改进。
4. 从PubMed语料库微调模型
接下来,让我们来微调这个模型。我们将首先下载一个专门的生命科学语料库,并对其进行分词和准备,以便进行微调。hugging face提供了一系列Python类,使这个过程变得简单明了。如果你是lucid8的董事总经理级会员,你将可以访问微调过程的详细代码演示。加入lucid8会员不仅可以展示你对lucid8视频的赞赏,还可以享受独家优惠,比如提前访问会员专属内容。它还有助于未来高质量AI视频的制作。点击下方的加入按钮,了解更多关于会员等级和福利的信息。请注意,点击加入只会带您到信息页面,并不会自动订阅。
5. 比较微调前后的性能提升
我们微调模型后,让我们重新审视一下原始问题。与微调之前相比,微调后的响应是更好的,但提升并不是非常显著。以下是用于比较的原始响应,请暂停视频或截屏以与微调后的答案进行比较。也许你想知道是否值得花费精力进行微调。为了回答这个问题,让我们考虑一个不同的情景,假设基于最新的生命科学研究,我们提出了一些更加技术性的问题。我们的原始distill_gpt2模型是根据2021年的信息进行训练的,其中包含一些生命科学数据。然而,我们微调的模型是基于2023年的数据进行训练的。从比较中可以看出,在面对更近期或更高级的主题时,微调的模型确实取得了显著的性能提升。如果你想更详细地研究这一点,并比较基础模型和微调模型的响应,可以暂停、倒回和截屏,以便更好地观察。希望这一点清楚明了:对于不需要最新信息的通用查询,基础模型表现得非常出色;但是,当处理更近期或高级的主题时,微调的额外努力确实产生了回报。
6. 观察模型的架构和参数
然后,让我们来观察一下模型的架构和参数。我们可以使用卷积神经网络(CNN)进行图像处理的比较来更好地理解。在卷积神经网络中,用于图像处理的前馈层由筛选器组成,这些筛选器可以检查相邻像素之间的强度差异。而在自然语言处理中,情况并非如此,非相邻的词可能不会互相关注。通过注意力头,网络可以根据训练语料库确定哪些词对彼此相关,并将此信息编码在查询键和值矩阵中。我们一起来看一下矩阵的大小和结构。
7. 使用卷积神经网络进行图像处理的比较
在这一节中,我们将比较使用卷积神经网络进行图像处理和使用注意力头进行自然语言处理之间的区别。卷积神经网络在图像处理中非常有效,但在处理自然语言时,注意力头可以帮助网络确定哪些词对彼此相关,并基于训练语料库进行编码。
8. 模型的输出和预测过程
在这一节中,我们将详细讨论模型的输出和预测过程。通过前向传播,模型会输出一个标记向量,在训练过程中,该向量将与我们预期看到的标记的向量进行比较,并通过反向传播更新所有8200万个参数。在推理过程中,输出向量是Transformer预测的标记。这可以在一个完整的前向传播过程后获得。
9. 定义生成文本的函数
下面我们定义了一个生成文本的函数,该函数将输入的提示进行分词,并使用模型生成相应的文本。在函数中,我们设置了注意力掩码和填充标记ID,以确保在生成文本时不会出现意外行为。
10. 在生命科学领域的自动完成任务
在这一节中,我们将使用经过微调的模型在生命科学领域进行自动完成任务。我们提供了一些与生命科学相关的提示,模型将生成相应的文本。根据之前的演示,我们可以期待这个模型在生命科学领域的自动完成任务中表现得更好。
11. 微调模型的价值和效果
微调模型是否值得呢?通过比较微调前后的性能提升,我们可以得出结论:对于通用查询,基础模型已经表现得非常出色;但是,在处理更近期或更高级主题的情况下,通过微调模型可以获得明显的性能提升。这表明微调模型的额外努力是值得的。
12. 回顾和未来视频的展望
在下一节视频中,我们将从生命科学领域回到资本市场领域,将介绍一种专门用于金融服务的GPT模型,即Bloomberg GPT模型。我们将探讨Bloomberg团队如何利用Alphabet的DeepMind团队的一些成果来设计他们的Transformer的大小和形状,这被称为"chinchilla scaling",这个名字是来自DeepMind开发的chinchilla Transformer。敬请期待,点击订阅按钮以获取最新视频的更新。如果你觉得这个视频有帮助,请点赞,并在评论区留下任何问题或未来视频的请求。感谢观看!
Highlights:
- 本节视频介绍了如何使用预训练模型和特定领域数据进行微调
- 下载预训练模型和分词器,开始自动完成任务
- 微调模型并比较微调前后的性能提升
- 观察模型的架构和参数
- 使用卷积神经网络进行图像处理的比较
- 定义生成文本的函数
- 在生命科学领域完成自动完成任务
- 讨论微调模型的价值和效果
- 展望未来视频的主题和内容
常见问题解答
Q: 如何下载预训练模型和分词器?
A: 可以使用hugging face的Transformers库来方便地下载预训练模型和分词器。只需导入所需的库和模块,然后使用from_pretrained
方法即可获取模型和分词器。
Q: 微调模型是否值得?
A: 微调模型在处理更近期或更高级的主题时可以带来明显的性能提升。对于通用查询,基础模型已经表现得非常出色,但当需要更新信息时,微调模型确实是值得的。
Q: 模型的架构和参数是如何设计的?
A: 模型的架构包括分词、位置编码、注意力头和前馈层等组件。模型的参数由训练过程中学习得到,并在推理过程中用于预测输出。
Q: 使用卷积神经网络和注意力头有何区别?
A: 卷积神经网络适用于图像处理,其前馈层通过筛选器比较相邻像素之间的差异。而自然语言处理中,注意力头帮助模型确定哪些词对彼此相关,并基于训练语料库进行编码。
Q: 如何生成文本?
A: 可以定义一个生成文本的函数,该函数将输入的提示进行分词,并使用模型生成相应的文本。同时,要注意设置注意力掩码和填充标记ID,以确保生成的文本符合预期。
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