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Hugging Face：一個提供豐富預(yù)訓(xùn)練模型和工具的領(lǐng)先平臺，助力自然語言處理（NLP）任務(wù)的快速開發(fā)與部署。

一、公司介紹
Hugging Face 是一家專注于自然語言處理（NLP）模型訓(xùn)練和部署的平臺公司。
二、平臺特點
提供多種 NLP 任務(wù)的模型庫，如語言翻譯、文本生成和問答。
提供了在特定數(shù)據(jù)集上微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型的工具。
提供了訪問和利用應(yīng)用程序中預(yù)訓(xùn)練模型的 API。
提供了構(gòu)建定制模型并將其部署到云端的工具。
三、使用優(yōu)勢模型多樣性：提供大量預(yù)訓(xùn)練的 NLP 模型，滿足不同任務(wù)需求。

二、Fine-tuning的原理

大模型微調(diào)的步驟：在選定相關(guān)數(shù)據(jù)集和預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，通過設(shè)置合適的超參數(shù)并對模型進行必要的調(diào)整，使用特定任務(wù)的數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練以優(yōu)化其性能。

大模型微調(diào)包含以下四個核心步驟：

數(shù)據(jù)準備：
- 選擇與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集。
- 對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括清洗、分詞、編碼等。
選擇基礎(chǔ)模型：
- 選擇一個預(yù)訓(xùn)練好的大語言模型，如BERT、GPT-3等。
設(shè)置微調(diào)參數(shù)：
- 設(shè)定學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練輪次（epochs）、批處理大小（batch size）等超參數(shù)。
- 根據(jù)需要設(shè)定其他超參數(shù)，如權(quán)重衰減、梯度剪切等。
微調(diào)流程：
- 加載預(yù)訓(xùn)練的模型和權(quán)重。
- 根據(jù)任務(wù)需求對模型進行必要的修改，如更改輸出層。
- 選擇合適的損失函數(shù)和優(yōu)化器。
- 使用選定的數(shù)據(jù)集進行微調(diào)訓(xùn)練，包括前向傳播、損失計算、反向傳播和權(quán)重更新。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：一種利用人類反饋作為獎勵信號來訓(xùn)練強化學(xué)習(xí)模型的方法，旨在提升模型生成文本等內(nèi)容的質(zhì)量，使其更符合人類偏好。

強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）結(jié)合人類反饋（Human Feedback）來微調(diào)大語言模型（Large Language Models）的一般過程：

一、使用監(jiān)督數(shù)據(jù)微調(diào)語言模型：
- 這一步與傳統(tǒng)的fine-tuning類似，即使用標注過的數(shù)據(jù)來調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)，使其更好地適應(yīng)特定任務(wù)或領(lǐng)域。

二、訓(xùn)練獎勵模型：
- 獎勵模型用于評估文本序列的質(zhì)量，它接受一個文本作為輸入，并輸出一個數(shù)值，表示該文本符合人類偏好的程度。
- 訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常由多個語言模型生成的文本序列組成，這些序列經(jīng)過人工評估或使用其他模型（如ChatGPT）進行打分。
- 這個獎勵信號在后續(xù)的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練中至關(guān)重要，因為它指導(dǎo)模型生成更符合人類期望的文本。

三、訓(xùn)練RL模型：
- 在強化學(xué)習(xí)框架中，需要定義狀態(tài)空間、動作空間、策略函數(shù)和價值函數(shù)。
- 狀態(tài)空間是輸入序列的分布，動作空間是所有可能的token（即詞匯表中的詞）。
- 價值函數(shù)結(jié)合了獎勵模型的輸出和策略約束，用于評估在給定狀態(tài)下采取特定動作的價值。
- 策略函數(shù)就是經(jīng)過微調(diào)的大型語言模型，它根據(jù)當前狀態(tài)選擇下一個動作（token），以最大化累計獎勵。

三、Fine-tuning的應(yīng)用

大模型微調(diào)的方式：可通過全量調(diào)整所有參數(shù)以充分適應(yīng)新任務(wù)，或采用參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)僅優(yōu)化部分參數(shù)以實現(xiàn)快速且低成本的遷移學(xué)習(xí)。

一、全量微調(diào)（Full Fine-Tuning）

全量微調(diào)利用特定任務(wù)數(shù)據(jù)調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型的所有參數(shù)，以充分適應(yīng)新任務(wù)。它依賴大規(guī)模計算資源，但能有效利用預(yù)訓(xùn)練模型的通用特征。

二、參數(shù)高效微調(diào)（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）

PEFT旨在通過最小化微調(diào)參數(shù)數(shù)量和計算復(fù)雜度，實現(xiàn)高效的遷移學(xué)習(xí)。它僅更新模型中的部分參數(shù)，顯著降低訓(xùn)練時間和成本，適用于計算資源有限的情況。PEFT技術(shù)包括Prefix Tuning、Prompt Tuning、Adapter Tuning等多種方法，可根據(jù)任務(wù)和模型需求靈活選擇。

Prefix Tuning
- 方法：在輸入前添加可學(xué)習(xí)的virtual tokens作為Prefix。
- 特點：僅更新Prefix參數(shù)，Transformer其他部分固定。
- 優(yōu)點：減少需要更新的參數(shù)數(shù)量，提高訓(xùn)練效率。
Prompt Tuning
- 方法：在輸入層加入prompt tokens。
- 特點：簡化版的Prefix Tuning，無需MLP調(diào)整。
- 優(yōu)點：隨著模型規(guī)模增大，效果接近full fine-tuning。
P-Tuning
- 方法：將Prompt轉(zhuǎn)換為可學(xué)習(xí)的Embedding層，并用MLP+LSTM處理。
- 特點：解決Prompt構(gòu)造對下游任務(wù)效果的影響。
- 優(yōu)點：提供更大的靈活性和更強的表示能力。
P-Tuning v2
- 方法：在多層加入Prompt tokens。
- 特點：增加可學(xué)習(xí)參數(shù)數(shù)量，對模型預(yù)測產(chǎn)生更直接影響。
- 優(yōu)點：在不同任務(wù)和模型規(guī)模上實現(xiàn)更好的性能。
Adapter Tuning
- 方法：設(shè)計Adapter結(jié)構(gòu)并嵌入Transformer中。
- 特點：僅對新增的Adapter結(jié)構(gòu)進行微調(diào)，原模型參數(shù)固定。
- 優(yōu)點：保持高效性的同時引入少量額外參數(shù)。
LoRA
- 方法：在矩陣相乘模塊中引入低秩矩陣來模擬full fine-tuning。
- 特點：更新語言模型中的關(guān)鍵低秩維度。
- 優(yōu)點：實現(xiàn)高效的參數(shù)調(diào)整，降低計算復(fù)雜度。