2.2 预训练技术
大模型的基石

预训练—微调模式（Pre-training and Fine-Tuning）是自然语言处理（NLP）领域广泛使用的深度学习方法，在大模型中应用广泛，分为两个主要步骤，即预训练和微调。

预训练（Pre-training）是指在解决目标任务之前，通过大规模数据集和无监督学习的方式对模型进行初始训练。在这一阶段，模型通过学习输入数据的内部表示，获取了丰富的知识和特征，学习通用的知识和能力。微调是指在某一特定领域，通过少量标注后的数据进行微调训练的过程。预训练过程关注的是模型的通用能力，微调关注的是模型在特定领域的能力。预训练模型的核心思想是利用大量的数据来学习一种泛化的特征表示，这种表示可以被应用于多种不同的任务。这种方式的高效性在于，一旦模型完成预训练，即可通过微调来适应具体的任务，而无须从头开始训练。这不仅节省了大量的时间和计算资源，还提高了模型在特定任务上的性能。

例如，让一个零基础的人——小白从事大模型算法开发工作几乎是不可能的，因为他完全不知道如何入手，需要非常多时间从0开始学习；但如果让一个计算机专业毕业生从事大模型算法开发，那么仅需要让他学习大模型的一些知识即可上手工作。在这个例子中，计算机知识是通用的知识，而大模型算法属于特定领域的知识。让小白从0开始学习大模型算法，和传统机器学习的训练思想是一致的，而让一个计算机毕业生学习大模型算法，则对应了预训练—微调的训练模式，之前学习的计算机知识是预训练的内容，新学习的算法知识就是微调的内容。

图2-1所示为预训练模型的示意图，展示了其多样的应用领域、面临的挑战、固有的优势。预训练模型作为一项成熟的技术，通过在大规模数据集上训练，获得通用知识，能够通过微调快速适应不同任务。这不仅提升了模型的泛化能力，减少了对数据集的依赖，也节约了宝贵的时间和资源。图中突出了ResNet、VGG、BERT和GPT等模型，这些模型在图像识别、语言翻译和文本生成等领域展现出了强大的能力。