微调实战

预计学习时间：160分钟

微调（Fine-tuning）是在预训练模型基础上，针对特定任务或领域优化模型参数的过程。预训练模型（如BERT、ResNet）在大规模通用数据上学习到通用特征，但面对下游任务（如文本分类、图像识别）时，需通过微调适应目标任务的数据分布和性能要求。

基本概念

  • 定义：微调是将预训练好的模型参数针对特定任务进行调整的过程，充分利用预训练阶段学习到的通用知识。
  • 核心思想：复用预训练模型的通用特征，通过目标任务数据更新部分或全部参数，减少训练时间和数据需求，提升特定任务性能。
  • 与预训练模型的关系：预训练模型提供初始化权重，微调是"从通用到专用"的适配过程，二者结合实现"预训练+微调"的高效建模范式。

微调流程

  1. 数据准备：清洗、预处理目标任务数据（如文本分词、图像归一化），必要时进行数据增强（如文本增广、图像旋转），确保数据质量与多样性。
  2. 模型选择：根据任务类型（NLP/CV/多模态）、数据规模和计算资源，选择合适的预训练模型（如NLP选BERT、CV选ResNet），关注模型架构、预训练数据集和参数规模。
  3. 训练配置：设置学习率、批次大小、训练轮数等参数，选择优化器（如Adam）和损失函数（如交叉熵），定义评估指标（准确率、F1值）；可冻结部分参数（如预训练词嵌入层）以提高训练效率。
  4. 训练过程：通过反向传播更新模型参数，监控训练损失和评估指标，调整参数避免过拟合/欠拟合。
  5. 模型评估：在验证集和测试集上验证性能，若未达预期，调整数据、模型或训练参数后重新微调。

微调流程图示

本章内容

本章将介绍微调的基础知识、主流工具与平台，并通过实战案例讲解如何使用Hugging Face生态系统对BERT模型进行微调，实现文本分类任务。我们将详细讲解：

  • 各种微调工具的特点与适用场景
  • 实战案例：情感分析任务的全流程实现
  • 常见问题与优化技巧

微调虽然能够显著提升模型在特定任务上的表现，但也需注意避免过拟合，特别是在训练数据有限的情况下。

在下一节中，我们将首先介绍微调所需的数据准备工作。