微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，通过进一步训练模型的全部或部分参数，使其适应特定的下游任务或数据集的过程。微调通常用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的深度学习模型。以下是微调过程中涉及的主要步骤和策略：

1. 准备数据集

• 标注数据：微调需要针对特定任务的标注数据，如文本分类的标签、序列标注的实体标记、图像分类的类别等。
• 数据预处理：将数据转换为模型可以接受的格式，如将文本转为 ID 序列、图像归一化、数据增强等。

2. 选择和加载预训练模型

• 选择合适的预训练模型：根据任务类型选择合适的预训练模型，如 BERT、RoBERTa、DeBERTa（用于 NLP），或者 ResNet、EfficientNet（用于图像任务）。
• 加载预训练权重：使用框架提供的 from_pretrained 方法加载预训练模型的权重。

3. 修改模型结构

• 添加任务特定的输出层：
  • 根据任务类型，添加新的输出层，如分类层、回归层、序列标注层等。
• 冻结或解冻模型层：
  • 可以选择性冻结部分模型层的参数（即不更新这些参数），从而仅更新特定层或新添加层的参数，以减少训练时间和过拟合风险。
  • 对一些需要微调的层（如模型后几层）进行解冻，使其在训练过程中可以更新参数。

4. 训练参数设置

• 学习率（Learning Rate）：
  • 通常微调时会使用较低的学习率（如 1e-5 或 2e-5），以防止模型参数发生较大的变化，影响预训练中学到的表示。
• 优化器（Optimizer）：
  • 可以选择常见的优化器，如 Adam、AdamW 等。对于微调来说，AdamW（带权重衰减）是比较常用的选择。
• 调度器（Scheduler）：
  • 可以使用学习率调度器（如线性下降、余弦退火）来逐步降低学习率，以提高模型训练的稳定性。

5. 训练过程

• 训练和验证：
  • 通过训练集进行模型训练，同时在验证集上进行评估，以监控模型的性能（如准确率、损失等）。
• 早停（Early Stopping）：
  • 当验证集上的性能不再提升时，可以使用早停策略来防止过拟合，即在若干个 epoch 之后停止训练。
• 梯度累积（Gradient Accumulation）：
  • 当显存不足以一次性处理所有数据时，可以使用梯度累积策略，通过多次小批量计算累积梯度，再进行一次参数更新。

6. 评估和调整

• 评估模型性能：
  • 在测试集上评估模型性能，计算相关指标（如准确率、精确率、召回率、F1 分数等）。
• 模型调整：
  • 如果模型性能不理想，可以调整以下方面：
    • 修改模型结构（如增加或减少层数、修改激活函数等）。
    • 调整优化器和学习率。
    • 更改冻结和解冻层的策略。
    • 使用数据增强或数据扩充策略。

7. 保存和部署

• 保存模型：
  • 将微调好的模型参数保存到文件中，以便之后的推理或部署。
• 部署模型：
  • 将微调好的模型部署到生产环境中，用于实际的任务，如文本分类、情感分析、对话系统等。

8. 常见微调策略

• 全参数微调（Full Fine-tuning）：
  • 更新预训练模型的所有参数。适用于数据量较大、模型与任务有较大差异的情况。
• 部分参数微调（Partial Fine-tuning）：
  • 仅更新模型的部分参数，通常冻结前几层，仅微调最后几层或新添加的任务特定层。适用于数据量较少、任务与预训练模型相关性较大的情况。
• 逐层解冻（Layer-wise Unfreezing）：
  • 在训练过程中逐渐解冻模型的层数，比如先训练最后一层，然后解冻倒数第二层，逐渐解冻所有层。这种策略可以减少训练初期模型参数的剧烈波动，稳定训练过程。

9. 特定任务的微调

• 分类任务（Text/Image Classification）：
  • 修改模型最后一层为分类层（nn.Linear），输出类别数为标签类别数。
• 序列标注任务（Sequence Labeling）：
  • 修改输出层为时间步长维度的 nn.Linear 层，输出维度为标签数量，适用于命名实体识别（NER）等任务。
• 回归任务（Regression）：
  • 修改最后一层为单个输出的 nn.Linear 层，适用于预测连续值的任务，如情感得分预测。

微调策略的选择依赖于具体任务的需求、数据集的大小、模型的复杂度和计算资源。合理的微调可以显著提高预训练模型在特定任务上的表现。