介绍

在快速发展的人工智能领域，尤其是在NLP领域，大型语言模型 （LLM） 迅速改变了与技术的交互。自 2017 年开创性的“注意力就是你所需要的一切”论文以来，Transformer 架构（尤其是以 ChatGPT 为例）已成为关键。GPT-3 就是一个典型的例子，它擅长生成连贯的文本。本文探讨了如何通过预训练、微调和提示将 LLM 与 BERT 结合使用来完成任务，从而揭示其卓越性能的关键。

先决条件：了解转换器、BERT 和大型语言模型。

目录
●什么是LLM？
●训练大型语言模型的方法
●微调技术
●微调 BERT
●常见问题解答

什么是LLM？
LLM 代表大型语言模型。LLM 是深度学习模型，旨在理解类人文本的含义并执行各种任务，例如情感分析、语言建模（下一个单词预测）、文本生成、文本摘要等等。他们接受大量文本数据的训练。
我们每天都在使用基于这些 LLM 的应用程序，甚至没有意识到这一点。Google 将 BERT（Bidirectional Encoder Representations for Transformers）用于各种应用，例如查询完成、了解查询上下文、输出更相关和准确的搜索结果、语言翻译等。

深度学习技术，特别是深度神经网络和自我注意力等高级方法，支撑着这些模型的构建。他们通过对大量文本数据进行训练来学习语言的模式、结构和语义。鉴于它们依赖于庞大的数据集，从头开始训练它们会消耗大量时间和资源，使其变得不切实际。
通过一些技术，我们可以直接将这些模型用于特定任务。因此，让我们详细讨论它们！

训练大型语言模型的方法
虽然我们可以通过传统的微调来训练这些模型来执行特定任务，但现在还有其他简单的方法，但在此之前，让我们讨论一下 LLM 的预训练。

预训练
在预训练中，大量未标记的文本用作大型语言模型的训练数据。问题是，“我们如何在未标记的数据上训练模型，然后期望模型准确预测数据？这就是“自我监督学习”的概念。在自监督学习中，模型会屏蔽一个单词，并尝试借助前面的单词来预测下一个单词。
例如，假设我们有一句话：“我是一名数据科学家”。
该模型可以从这句话中创建自己的标记数据，例如：

发短信         标签

我                是

我是             一个

我是             数据

我是数据      科学家

这是下一个单词的预测，模型是自回归的。这可以通过MLM（掩码语言模型）来完成。BERT是一种被掩蔽的语言模型，它使用这种技术来预测被掩蔽的单词。我们可以将传销视为“填空”概念，其中模型预测空白中可以容纳哪些单词。
有不同的方法可以预测下一个单词，但在本文中，我们只讨论 BERT，即 MLM。BERT可以同时查看前面和后面的单词，以理解句子的上下文并预测被屏蔽的单词。
因此，作为预训练的高级概述，它是一种模型学习预测文本中下一个单词的技术。

微调
微调是调整模型的参数，使其适合执行特定任务。预训练后，模型会进行微调，您可以在其中针对特定任务进行训练，例如情绪分析、文本生成和查找文档相似性等。我们不必在大文本上再次训练模型。相反，使用经过训练的模型来执行我们想要执行的任务。我们将在本文后面详细讨论如何微调大型语言模型。

促使

提示是所有 3 种技术中最简单的，但有点棘手。它涉及为模型提供上下文 （Prompt），模型基于该上下文执行任务。
可以把它想象成详细地教孩子书中的一章，对解释非常谨慎，然后要求他们解决与该章相关的问题。
在 LLM 的上下文中，以 ChatGPT 为例。我们设置一个上下文，并要求模型按照说明解决给定的问题。
假设我想让 ChatGPT 让我只采访关于变形金刚的问题。
为了获得更好的体验和准确的输出，您需要设置适当的上下文并提供详细的任务描述。
例：
拥有2 年经验的数据科学家，正在准备在 XYZ 公司进行工作面试。我喜欢解决问题，目前正在使用最先进的 NLP 模型。我了解最新的趋势和技术。关于变压器模型的一个非常棘手的问题，这家公司的面试官可以根据公司以前的经验提出。问我 10 个问题，并给出问题的答案。
提示越详细、越具体，结果越好。最有趣的部分是，您可以从模型本身生成提示，然后添加个人风格或所需的信息。

微调技术
有多种方法可以按常规方式微调模型，不同的方法取决于要解决的特定问题。让我们讨论微调模型的技术。
传统上有 3 种方法可以微调 LLM。
●特征提取：这种技术用于从给定文本中提取特征，但为什么要从给定文本中提取嵌入呢？答案很简单。由于计算机不理解文本，因此必须有一些文本表示形式可用于执行不同的任务。提取嵌入后，它们可以分析情绪、查找文档相似性等。在特征提取中，模型的主干层被冻结，即这些层的参数不更新，只更新分类器层的参数。分类器层涉及完全连接的层网络。
●完整模型微调：顾名思义，该技术在自定义数据集上训练每个模型层多个时期。模型中所有层的参数都会根据新的自定义数据集进行调整。这可以提高模型在数据和我们想要执行的特定任务上的准确性。考虑到 LLM 中有数十亿个参数，它的计算成本很高，并且需要花费大量时间来训练模型。
●基于适配器的微调：基于适配器的微调是一个相对较新的概念，其中将额外的随机初始化层或模块添加到网络中，然后针对特定任务进行训练。在这种技术中，模型的参数不受干扰，或者模型的参数不会改变或调整。相反，适配器层参数是经过训练的。这种技术有助于以计算高效的方式调整模型。

微调 BERT
现在我们知道了微调技术，让我们使用 BERT 对 IMDB 电影评论进行情感分析。BERT是一种大型语言模型，它结合了转换器层，并且仅使用编码器。谷歌开发了它，并被证明在各种任务上表现非常好。BERT 有不同的尺寸和变体，如 BERT-base-uncased、BERT Large、RoBERTa、LegalBERT 等等。
让我们使用 BERT 模型对 IMDB 电影评论进行情感分析。为了获得免费的 GPU 可用性，建议使用 Google Colab。让我们通过加载一些重要的库来开始训练。由于 BERT（编码器的双向编码器表示）基于 Transformers，因此第一步是在我们的环境中安装变压器。

让我们加载一些库，这些库将帮助我们按照 BERT 模型的要求加载数据、标记加载的数据、加载我们将用于分类的模型、执行训练-测试-拆分、加载我们的 CSV 文件以及更多函数。

我们必须将设备从 CPU 更改为 GPU 以加快计算速度。

下一步是加载我们的数据集并查看数据集中的前 5 条记录。

训练集和验证集
我们将数据集拆分为训练集和验证集。您还可以将数据拆分为训练集、验证集和测试集，但为了简单起见，我只是将数据集拆分为训练集和验证集。

让我们导入并加载 BERT 模型和分词器。

我们将使用分词器将文本转换为最大长度为 250 的标记，并在需要时进行填充和截断。

分词器返回一个字典，其中包含三个键值对，其中包含input_ids，即与特定单词相关的标记;token_type_ids，这是一个整数列表，用于区分输入的不同段或部分;和 attention_mask，指示要处理的令牌。
将这些值转换为张量

加载 TensorDataset 和 DataLoader 以进一步预处理数据并使其适合模型。

我们的任务是使用分类器冻结 BERT 的参数，然后在自定义数据集上微调这些层。因此，让我们冻结模型的参数。

现在，我们必须为已添加的层定义前向和后向通道。BERT模型将充当特征提取器，而我们必须明确定义前向和后向传递以进行分类。

让我们将模型移动到 GPU。

我们已经对数据集进行了预处理并定义了我们的模型。现在是训练模型的时候了。我们必须编写代码来训练和评估模型。
火车功能：

训练模型
现在，我们将使用这些函数来训练模型：

你有它。您可以使用经过训练的模型来推断您选择的任何数据或文本。

结论
本文探讨了 LLM 和 B 的世界ERT 及其对自然语言处理 （NLP） 的重大影响。我们讨论了预训练过程，其中 LLM 使用自监督学习在大量未标记文本上进行训练。我们还深入研究了微调，这涉及针对特定任务和提示调整预训练模型，其中为模型提供上下文以生成相关输出。此外，我们还研究了不同的微调技术，例如特征提取、完整模型微调和基于适配器的微调。LLM 彻底改变了 NLP，并继续推动各种应用程序的进步。

关键要点
●LLM，如 BERT，是在大量文本数据上训练的强大模型，使它们能够理解和生成类似人类的文本。
●预训练涉及使用自监督学习技术（如掩码语言建模 （MLM））在未标记的文本上训练 LLM。
●微调是通过提取特征、训练整个模型或使用基于适配器的技术（具体取决于要求）来调整预训练的 LLM 以执行特定任务。

常见问题解答
问题1.LLM 和 BERT 如何理解没有明确标签的文本的含义？
答：LLM采用自我监督学习技术，如掩码语言建模，它们根据周围单词的上下文预测下一个单词，有效地从未标记的文本中创建标记数据。
问题2.微调 LLM 的目的是什么？
答：微调允许 LLM 通过调整其参数来适应特定任务，使其适用于情感分析、文本生成或文档相似性任务。它建立在模型的预训练知识之上。
问题3.LLM中提示的意义是什么？
答：提示涉及向 LLM 提供上下文或指令以生成相关输出。用户可以通过设置特定提示来引导模型根据给定的上下文回答问题、生成文本或执行特定任务。

文章来源：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/exploring-the-use-of-llms-and-bert-for-language-tasks/