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政务网站建设模块,网站建设 人和商圈,福田欧曼自卸车,千博企业网站管理系统营销旗舰版大模型微调方式#xff1a;不冻结参数与冻结主干部分仅加入线性分类头 随着大模型#xff08;如BERT、GPT、ResNet、CLIP等#xff09;的发展#xff0c;微调#xff08;Fine-tuning#xff09;已经成为深度学习中处理特定任务的主要方法之一。微调通过在已有的大规模预训…大模型微调方式不冻结参数与冻结主干部分仅加入线性分类头随着大模型如BERT、GPT、ResNet、CLIP等的发展微调Fine-tuning已经成为深度学习中处理特定任务的主要方法之一。微调通过在已有的大规模预训练模型的基础上进行少量调整使得模型能够更好地适应下游任务。大模型微调有多种策略常见的两种方式是不冻结参数和冻结主干部分仅加入线性分类头。本文将详细探讨这两种微调方式的原理、优缺点、适用场景并提供相关的代码示例和公式。微调方式概述1. 不冻结参数在大模型上继续训练现有的数据在这种方式下整个大模型的所有参数都会被更新。也就是说不仅仅是任务头如分类层、回归层等被训练而是包括特征提取部分如BERT中的Transformer层或ResNet中的卷积层的参数都进行优化。通过在下游任务数据集上继续训练模型会更好地适应新任务的要求。2. 冻结主干部分仅加入线性分类头这种方式则是冻结主干网络的参数例如BERT中的Transformer层或ResNet中的卷积层只对任务相关的输出层通常是一个线性分类头进行微调。冻结主干部分的参数意味着这些层的参数在训练过程中不会被更新从而减少了计算成本且能够避免过拟合。不冻结参数在大模型上继续训练现有的数据工作原理这种方式的核心是继续优化整个大模型包括预训练阶段已学到的特征提取层和任务相关的输出层。训练过程中所有层的参数都会通过梯度下降算法进行调整以最小化损失函数。过程加载预训练模型从头开始加载一个在大规模数据集如ImageNet、Coco、Wiki等上预训练好的大模型。替换任务头根据具体任务如图像分类、情感分析等替换或调整模型的输出层例如使用一个与类别数相匹配的线性层。继续训练整个模型使用目标任务的数据继续训练整个模型所有参数都会更新。更新所有参数模型在任务数据上的损失如交叉熵损失、均方误差损失等会通过反向传播更新模型的所有参数。公式假设我们在进行分类任务时使用交叉熵损失函数模型的输出为 ( \hat{y} )真实标签为 ( y )那么损失函数为L∗cross-entropy−∑∗i1Nyilog⁡(y^i) \mathcal{L}*{\text{cross-entropy}} - \sum*{i1}^{N} y_i \log(\hat{y}_i)L∗cross-entropy−∑∗i1Nyi​log(y^​i​)其中(NNN) 是类别数(yiy_iyi​) 是真实标签的 one-hot 编码(y^i\hat{y}_iy^​i​) 是模型预测的概率分布。在反向传播过程中所有模型参数包括特征提取部分和输出层都会通过梯度下降算法更新。优缺点优点最大化适应性微调整个模型所有层次的参数都能根据新任务的数据进行优化。更高的任务适应性对于复杂任务微调整个模型能够让其在特定任务上表现得更好。缺点训练成本高需要更新所有参数这对于大模型来说意味着巨大的计算量。过拟合风险如果任务数据量较少整个模型微调可能会导致过拟合尤其是在数据不足的情况下。适用场景数据集较大计算资源充足时。需要深度微调尤其是处理复杂任务时。冻结主干部分仅加入线性分类头工作原理与第一种方式不同这种方式冻结大模型的主干部分例如BERT中的Transformer层或ResNet中的卷积层只训练任务头部如分类层或回归层。冻结主干部分的参数意味着预训练时学到的知识不会受到修改而只是通过修改任务相关的输出层来调整模型。过程加载预训练模型加载一个预训练好的大模型通常包括图像或文本特征提取的主干部分。冻结主干部分将特征提取部分的参数冻结即设置这些层的requires_gradFalse确保它们不会在训练过程中被更新。添加任务头根据任务要求添加一个适当的任务头如一个线性分类层或回归层。训练任务头仅训练任务头部分的参数这样可以节省计算资源并避免过拟合。公式假设我们使用线性分类头进行分类任务模型的输出为 ( \hat{y} W \cdot x b )其中 ( W ) 为任务头的权重( x ) 为从主干部分提取的特征( b ) 为偏置项损失函数依旧使用交叉熵损失L∗cross-entropy−∑∗i1Nyilog⁡(y^i) \mathcal{L}*{\text{cross-entropy}} - \sum*{i1}^{N} y_i \log(\hat{y}_i)L∗cross-entropy−∑∗i1Nyi​log(y^​i​)在这个过程中只有任务头的参数 (WWW) 和 (bbb) 会被更新而特征提取部分的参数将保持不变。优缺点优点计算效率高只需要训练任务头大大减少了训练的计算量和时间消耗。更少的内存需求不需要存储和更新整个模型的所有参数。避免过拟合通过冻结主干部分避免在小数据集上过拟合。缺点模型适应性有限冻结主干部分的参数限制了模型对新任务的适应能力可能无法充分发挥预训练模型的潜力。无法优化特征提取层对于一些任务预训练的特征提取层可能不足以处理新任务的数据导致性能不如全模型微调。适用场景数据集较小计算资源有限时。目标任务与预训练任务非常相似时或者任务相对简单时。比较表格微调方式优点缺点适用场景不冻结参数- 适应性强能够获得最佳性能- 训练成本高计算资源消耗大可能过拟合- 数据量大任务复杂计算资源充足时冻结主干部分仅加入线性分类头- 训练效率高计算资源消耗少避免过拟合- 模型适应性有限无法充分优化- 数据集较小计算资源有限任务简单时代码示例不冻结参数的微调假设我们使用的是BERT模型进行文本分类下面是一个简单的代码示例fromtransformersimportBertForSequenceClassification,AdamWfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 加载预训练的BERT模型modelBertForSequenceClassification.from_pretrained(bert-base-uncased,num_labels2)# 定义优化器optimizerAdamW(model.parameters(),lr1e-5)# 数据加载器train_dataloaderDataLoader(train_dataset,batch_size16)# 训练过程model.train()forbatchintrain_dataloader:inputsbatch[input_ids]labelsbatch[labels]optimizer.zero_grad()outputsmodel(input_idsinputs,labelslabels)lossoutputs.loss loss.backward()optimizer.step()冻结主干部分仅加入线性分类头在这种情况下我们冻结主干部分只训练任务头部fromtransformersimportBertForSequenceClassification,AdamWfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 加载预训练的BERT模型modelBertForSequenceClassification.from_pretrained(bert-base-uncased,num_labels2)# 冻结BERT的主干部分即Transformer层forparaminmodel.bert.parameters():param.requires_gradFalse# 定义优化器只优化任务头部分optimizerAdamW(model.classifier.parameters(),lr1e-5)# 数据加载器train_dataloaderDataLoader(train_dataset,batch_size16)训练过程model.train()forbatchintrain_dataloader:inputsbatch[input_ids]labelsbatch[labels]optimizer.zero_grad()outputsmodel(input_idsinputs,labelslabels)lossoutputs.loss loss.backward()optimizer.step()相关论文两种微调方式的应用BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(Devlin et al., 2018)这篇论文介绍了BERT模型的预训练方法并讨论了在下游任务中使用不冻结参数的微调方式帮助模型充分适应任务数据尤其是在文本分类和问答任务中取得了显著的效果。Universal Visual Representation Learning via Contrastive Multimodal Pre-training(Lu et al., 2021)该论文提出了一种视觉-语言预训练方法使用了冻结主干部分和微调任务头的方式在图像描述生成和视觉问答任务中获得了良好的性能。冻结主干部分的计算效率使得该方法在数据和计算资源较为有限的场景下表现出色。Attention is All You Need(Vaswani et al., 2017)论文介绍了Transformer架构并讨论了该架构在自然语言处理中的应用。基于Transformer的BERT和GPT等模型通常采用不冻结参数的微调方式来处理下游任务获得更高的适应性。Deep Residual Learning for Image Recognition(He et al., 2015)该论文提出了ResNet模型并展示了如何使用冻结主干部分微调技术应用于图像分类任务。通过冻结卷积层只训练全连接层ResNet在较小数据集上取得了良好的性能。结论根据任务的复杂性和计算资源的限制我们可以选择不同的微调方式。不冻结参数适合需要深入调整的大规模任务而冻结主干部分仅加入线性分类头则在计算资源有限或任务较为简单时更加高效。通过合理选择微调方式我们可以在不同的应用场景中获得最佳的模型表现。