模型与训练

在 NLP 中，模型训练是实现文本理解与生成的核心环节。本章将介绍常用的模型架构、训练流程与技巧。

一、模型架构概览

二、预训练与微调

1. 预训练（Pretraining）

• 使用大规模无标签语料训练语言模型
• 常用任务：
  • Masked Language Model (MLM)：BERT
  • Causal Language Model (CLM)：GPT
  • Seq2Seq Pretraining：T5、BART

2. 微调（Fine-tuning）

• 在特定任务数据上进一步训练预训练模型
• 示例任务：
  • 文本分类
  • 命名实体识别（NER）
  • 机器翻译

三、训练流程

1. 数据准备
   • 文本清洗、分词、构建词表或使用预训练分词器
2. 特征转换
   • 文本 → Token IDs → Attention Masks
3. 模型初始化
   • 从预训练模型加载参数，或从零训练
4. 优化器与损失函数
   • 常用优化器：AdamW
   • 损失函数：交叉熵（分类）、CTC（语音/序列任务）
5. 训练与评估
   • 训练集迭代
   • 验证集评估
   • 早停 / 学习率调度

四、训练技巧

• 梯度累积（Gradient Accumulation）：处理大 batch
• 混合精度训练（FP16）：提升显存效率
• 学习率预热与衰减（Warmup & Decay）
• 数据增强：Back-translation、EDA（Easy Data Augmentation）
• 冻结部分层：减少过拟合，特别是在微调小数据集时

五、实践示例（Hugging Face）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# 加载数据集
dataset = load_dataset("imdb")

# 加载分词器与模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")

def tokenize(batch):
    return tokenizer(batch['text'], padding=True, truncation=True)

dataset = dataset.map(tokenize, batched=True)

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    evaluation_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch",
    logging_dir="./logs"
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset['train'],
    eval_dataset=dataset['test']
)

# 开始训练
trainer.train()

`

六、小结

• 现代 NLP 依赖预训练 + 微调策略
• Transformer 架构统一了理解与生成任务
• 训练技巧和优化方法直接影响模型性能与泛化能力