自然语言处理基础和应用
👆说明之前的大模型其实有很多都是基于迁移学习的方法。
attention机制的总结，解决了信息瓶颈的问题。
处理词组时BPE的过程
👆pos表示的是token所在的位置
👆技巧是layer normalization。
prompt
参数高效微调方法
大多数的模型做的都是基座模型、不一定具备对话能力。
一般会通过基座模型，然后微调成对话模型。(难度很大)
大多数自己做的模型，都是根据已经训练成功的对话模型再微调。
👆语言没有sql、因为sql的语言不通用。
数据集分类
👆总结，虽然大模型效果会好，但是到一定程度会有瓶颈。
分词类型描述👆
由于显卡的存储是有限的，所以并行是非常有必要的👇
👆大模型里用的最多的是量化！！！！
8位整数表达64位浮点数，内存空间减少到只有原来的1/8。
浮点数变成整数叫量化、浮点数变成整数叫做反量化。
常见的量化方法
Vim用transformer做图像分类
这个模型完全没用cnn，把内容和位置同时加到一个向量，在第一个向量模仿bert做了一个cls。
文本微调
以上是讲授的微调技术。
在nlp领域的一些基础的预训练模型👆
👆为nlp一些常见的任务
bert类预训练模型所用的一些微调的方法
GPT刚开始的微调是通过最后的全连接层＋一个softmax来实现的
因为模型太大了微调基本不好实现👆说了一种方法叫做in-context learning 先给几个翻译例子给模型，然后模型对于下面的例子做到的效果就比较好，很玄学。
大模型模型越大效果越好，可使用的范围也会变大。
👆中的调查结果显示现在的1billion以上的大模型的使用率还是很低的。
现在所用的大模型的调试有两种思路
1、通过prompt-learning进行调试
2、用delta tuning 通过 调试一小部分(0.1%或0.01%)来进行全面的微调。
没使用prompt之前，是通过👆预训练模型进行单词的预测，fine-tuning来进行分类的预测，两种方法区别较大。
把预训练模型加词，这样就把两种方法所做的事情联系起来了。👆，通过你prompt所加的词（it‘s 、it can do，it‘s longth is small/big）的不同，就可以把他看作是不同的分类。bert(双向attention)是用来做‘生成’的 ，但用这种token生成的方式也可以做‘分类’，gpt是做‘生成’的，现在也可以这样处理让他做‘理解’。
👆的例子就是用bert做情感分类（bert双向注意力机制刚开始的目的是用来做‘理解’）。
GPT正常是做预测👆
👆bert做理解
通过一些template可以实现一些人类逻辑的理解👆
template
template还可以做一些实体类型词的指定，这样可以更直接的提取信息。
分结构的template👆通过键值对的方式来提醒模型应该是从哪个方面去选择。
在机器学习的时候可能会做很多特征工程，在大模型现在这种状态，可能会做更多的提示工程(prompt engineering)。
👆模型生成什么样的template，还是取决于我们对于处理template的策略。
👆NLU（Natural Language Understanding）
"prompt"是一种用于引导模型生成输出的输入形式，而"data point"是机器学习中的一个基本单位，包含输入和输出。在某些情况下，prompt可以被视为一种特殊类型的数据点。
在上述这篇论文中说一个prompt大概等于50个data point。
prompt-learning: Verbalizer
👆其实是做的对于answer的答案进行分类,Mapping,通过计算给出词的概率，答案类别，可以是一个词或多个词，一个字符串，一个任意长的句子。verbalizer可以人为的去构造也可以自动的去生成。
怎么去用好对于verbalizer的问题是一个很需要研究的问题
prompt的institution是定义把预训练和下游任务之间的gap给弥补回来，通过额外的上下文提示去告诉模型怎么去做。
在预训练模型时加入prompt👆
在预训练中进行prompt👇
PLM（Pre-trained Language Model）
👆所说的是，通过对一个120B的PLM进行六十个任务训练，训练的是一个auto-regressive的模型，每个任务在给出文本的时候给出问题，然后在问题的回答的时候给出OPTION提示，达到预训练的目的。这样在下一个给出的推理问题的时候，给出提示之后，通过之前训练的范式，也会有很好的理解语义的效果。
👆有一个特别引人深思的现象，80B之前的训练没有很好的效果，但是在80亿参数之后，突然对于这种理解类的效果特别好。
上述任务是通过很多类型的prompt训练模型之后，用一个新的任务，理解也会很好。
👆这个像1750亿级别的GPT3都没法在特定领域训练效果很好，但是如果用prompt-learning可能在较小的模型中针对性训练就可以效果很好。
Delta Tuning
只优化其中很小部分的参数，就能达到很好的效果。
对于fine-tuning可能同时调100多个任务，内存要求极高不可能实现，但是对于Delta tuning可能只需要每个人物抽取一部分Objects，几十兆或几百兆，就能达到不错的效果。但是技术点也有很多，Delta数据怎么选，模型怎么选，怎么进行tuning优化。
为什么Delta Tuning有效(work)呢，因为预训练模型的基础让模型的知识训练量到达了一定程度的规模👇
👆有一个说法非常理解：tuning更多的是去“激发”model学到的知识。
增量式：插入参数。
指定式(替换)：哪些可训练，哪些不可训练。
重参数化式：用低秩的矩阵来代替模型完成微调。
adapter-Tuning
1、增量式
👆里面在进入transformer的时候加一个adapter 层，到时候训练的时候就只更改adapter层 只用整体变量的很小一部分。0.5%~8%。
由于adapter的正向传播和反馈都得经过各个层变量，所以上述方法提供了一个方法，把adapter提出来做单独的训练，这样显存和内存使用的情况都少了很多，速度也会变快，非常巧妙。
在进transformer之前加一些prefixs，增加变量进行一定的微调训练。👆
2、指定式
3、重参数化式
在前面已经讲过了，只在输入层加入一些embeddings
把120个任务压缩到一个低维的子空间里进行tuning👆
把模型的矩阵参数认为是低秩的（其实不是）。
prefix-tuning、adapter、LoRA结合起来使用
Delta-tunning的联系👇
把tunning解释成：在离散状态下寻找最优控制器的过程。
其实通过图中可以发现，当模型为XXL时，各种调试方法的结果都会特别好。👆
以上的各种微调的方法，还是在进行人为的选择方法中来进行的，下面说一种可以人为选择的方法，在每个可定义优化的地方加上开关，进行Automatically search the structure。
提出了一种共享tuning的想法，把这些Delta-Tuning的调试模型都放在一个平台用来使用👆
这些Delta-tuning的方法就会使可以在一些平民化的GPU上面也可以进行训练使用，方便对于技术的下游实现应用。👇
👆这里有个细节，就是对于batch size大的情况效率会变慢，因为显存的占有空间都用在了对于训练的数据的储存，对于变量的计算速度会变慢。
Delta Tuning Summary
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-674549.html
现有的tuning的方法，都在有一个验证的趋势，就是当模型变大之后，tuning的具体方法(prompt、delta、prefix)就有可能变得不重要。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-674549.html
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