预训练模型在预训练时操作是如何做的？

[Richard14]

有脱敏数据需要单独训练，无法使用网上开源的预训练参数。

查了半天，感觉网上讲设计的很多，讲 finetune 的也不少，唯独没有讲预训练的。毕竟 bert 是 18 年出的，现在过了这么多年了我感觉其实算力方面的限制是还好，只要自己有资料，也没有说非得大中科研机构才能搞预训练吧。

比如我一直疑惑一个典型问题，如果我像 bert 原始论文那样用两个任务预训练一个模型，那所谓的预训练就是先训练 A 任务至收敛然后再训练 B 任务至收敛？还是交叉每个任务训练一个 batch 这样？

如果预训练是这样，那训练任务的顺序感觉会对最终得点有影响，最起码会对收敛速度有影响吧，不过英文搜了半天也没搜到啥相关文章，可能还是想的不对？

还有一个问题是参数，看到有 paper 是把 NLP 模型的参数直接拿过来给生物领域的模型做初始化。这个有啥相关研究么，没啥关系的东西怎么能万事万物皆准？

[FlashEcho]

前面不懂，关于最后一个问题，大模型+大数据集确实能大力出奇迹，clip 当年的卖点就是 zero-shot 效果堪比监督学习，所以只要你的数据够多，只要稍微擦到一点边，看上去没什么关系的两个任务也能用预训练提升性能

[Huelse]

预训练就是魔法值，全凭经验

[NoOneNoBody]

网上有些从零开始训练自己模型的文章，当然写得比较简单（包括例子和步骤），但基本就是这样
就是数据、打 tag 、调参训练

现在一些公开的预训练模型是非常复杂的，关键是调参，一来参数比上述的例子多得多，二来步骤也是反反复复，不是一次训练就完成的，每一次调参都要重新训练并对比结果，然后逐步收敛参数的范围，直到连续多次的训练测试结果接近才能视为完成，如果遇到结果不理想（无法突破预想效率值），甚至要推倒重来

为什么这些模型都是一些机构发布，而不是个人，就是因为个人搜集数据能力有限，算力有限，做这些复杂训练少点硬件投资都没什么用，例如 openai 早期的模型租用了多少算力？所花的钱哪怕给我一成，我都可以完全躺平过完剩下的日子了
如果你想看一些预训练模型是怎么得出来的，要去技术杂志搜，前提是他们有公开，例如之前超导那事，别人可以用公开的数据进行实验或验证

[Richard14]

@NoOneNoBody 不过超参这些，比如你上 huggingface 就都有实现参考吧，扒一套不就完事了，剩下的稍微改改大差不差。主要问题是我看了几个项目的开源码，网络结构还挺清晰，但是预训练逻辑只能说完全看不懂。如果只有一个预训练任务那直接练就是了，不过现在哪有一个任务预训练的，光汇总文献里就多少种方法了。

[NoOneNoBody]

@Richard14 #4
我举个自己的例子吧，虽然跟人家没法比，但过程是可以说一说的
我用 KNN 做一个小小小小模型，数据少于 1w ，tag 只有两个：True/False ，可以说极其简单了
这个模型基本各种参数都选定了，不用调，唯一要调整的近邻 n 的个数，可选为 4~15 ，共 12 个
然后将数据随机方式分 20 组，每组有训练样本和测试样本
将每组和 12 个可选参数，用训练样本各训练一次，然后用测试样本测试，这样共 240 次测试
最终选定 n=8 ，因为 n=8 时所有测试结果都落在 96.5~98%之间，是最稳定的
其实 96~98%并非最好的，当 n=12 时，有三组得出了 99%以上的，但是 n=12 的其他 17 组，最低还出现 88%，分布很乱；所以 n=12 是不能用的，因为用到真正产出时，结果的准确性无法预计

我想说的是，光一个仅 12 可选项的参数的调参工作，工作量就达到 240 组，多个参数可想而知，这里 KNN 的训练只是纯粹打包，几分钟而已，而有些模型的一次训练就要几小时甚至几天（视乎算力）
当然，可以只用一组作为调参测试就选定参数(只跑 12 次)，但实用时的结果嘛……可能要骂娘了

然后，上述还忽略了一个重要问题：采样数据是否合理，如果不合理，前面说的所有的工作都是白搭
因为我个人能力有限，只能获得这小一万的数据，更多我就要花钱雇人帮我收集了，还不是雇一个人就能搞定的
所以我手头的这一万数据，是否有代表性，分布是否合理，这里还有采样学的分析（上面只是默认为合理）
例如我要做一个买菜意愿的模型，然后我从程序员采集了一万数据，但程序员买菜的极少，这样的数据做出的模型用在评估家庭主妇，那就是错漏百出、惨不忍睹，大概就是这个意思
例如现在的公开人脸提取模型，用于欧洲人比亚洲人更精准，就是因为采集做模型的数据欧洲人占多这个原因

你如果看过我写的其他帖子（回复帖），我说过，AI 是一个长久的工作，需要几代人努力，包括机器学习和深度学习，目前还没有一个算法能通吃不同领域的，所以做模型时还有选数学算法(或者组合算法)的步骤
目前文献还是说基础算法的实现，至于用到实处，因为不同的数学算法在不同领域表现不同，就需要做业务模型的人自己来选择并测试了，文献换个角度看就是说某个算法能把模型做出来，但结果不能打包票
例如我上面这个例子，用 CNN 或者其他也能做，只是我嫌麻烦（部分是不熟悉），所以没有用其他算法测试，说到底就是懒，96%的结果我可以接受，如果只有 70%，我可能就要硬着头皮换其他了，那样的话又是新一轮工作量了

[FlyingBackscratc]

@NoOneNoBody 回答了一长串但是不知道想表达啥，好像和原题无关？

[NoOneNoBody]

@FlyingBackscratc #6
说了半天原来是我理解错了，你说的“预训练”就是训练，我以为是说预训练模型，后者是说现在已经公布的一些模型，如 128 点人脸检测模型、5 点人脸检测模型、车辆辨别模型……诸如此类

回答你最后一句吧，数学算法一样的话，训练参数是类似的
我有做三个模型，都是用 KNN ，一个人脸、一个文字，一个销售，它们后面的步骤，从训练到测试代码是基本相同的，包括参数
不同的是输入的样本数据，一个用人脸检测模块从图像提取人脸特征，一个用分词提取特征、一个用统计数据量化，都转为二维 numpy （这步是归一），扔进相同的训练代码和检测代码，就能分出结果，KNN 只是个数学算法，它并不理会数据的实际“意义”（人脸、NLP 、医学还是销售……），它只管哪个数据对应哪个标签，维度相同就行，其他数学算法也类似，只要是合理的数目就行

只用数字算结果为数学模型，把其中的数字附上实际意义则为业务模型，业务模型千变万化，但基础数学模型并没有很多，感觉上很多只是衍生和组合，例如所有的距离算法思想是一样的，就是求两个点的空间距离，不同的只是求这个距离的公式，有欧氏距离、余弦距离……等等

[NoOneNoBody]

@FlyingBackscratc #6
呃，看错了，你不是 OP ？

[R4rvZ6agNVWr56V0]

你是想了解 自监督学习 过程的工程步骤？

[FlyingBackscratc]

@NoOneNoBody 草（一种植物），显然不是

[FlyingBackscratc]

我这两天大概查了一下，其他的一些开源实现似乎是同时在训练两个网络，然后把 mlm 和 nsp 任务的 loss 直接加和？这样来算最终 loss ，感觉确实是挺怪异的，仅供 OP 参考。虽然楼上老哥不知道在说啥，v2 逐渐变得不知所云也不是这两年的事了，可能没人回答也是因为确实现状是 gtp 吹得炸天响，实际上连 bertbase 都没上过的企业大有人在

[chy2v]

bert 中的两个 loss 就是一起训练的。参数的话需要看你的数据来设。

[Richard14]

@chy2v
@FlyingBackscratc 看了看谷歌的开源实现好像确实是这么做的，不过这么搞的话，两个 loss 的权重也不一样，不会让任务受到 loss 较大的那个影响么。。。。

[chy2v]

@Richard14
这两个任务用的同一个 loss function, loss 一般来说大小差不多。差的比较大的话需要自己设定一下权重。