主要观点总结
本文介绍了从头开始构建GPT风格的LLM分类器的方法,包括微调不同种类的大型预训练语言模型(LLM)用于文本分类任务的过程。文章涵盖了微调的不同种类,包括指令微调和分类微调,并讨论了为什么只训练输出层和最后一个transformer块可以提高预测性能。此外,还探讨了各种实验和补充实验的结果,包括模型评估、与其他模型的性能比较、不同设置对结果的影响等。最后介绍了个人作者的相关信息以及开源项目和投稿方式。
关键观点总结
关键观点1: 介绍了GPT风格的LLM分类器的构建过程,包括微调大型预训练语言模型(LLM)的方法。
文章详细描述了如何将预训练的语言模型转化为强大的文本分类器,通过微调技术使其适应特定的分类任务。
关键观点2: 讨论了指令微调和分类微调的不同。
指令微调使用特定任务训练模型,提高其理解和执行自然语言提示中描述任务的能力。分类微调则将模型用于识别特定的类别标签。
关键观点3: 研究了为何只训练输出层和最后一个transformer块可以提高预测性能。
为了提高计算效率和预测性能,可以只训练模型的输出层和最后一个transformer块,因为神经网络的较低层捕获的语言结构和语义是通用的,可以在许多不同的任务和数据集中发挥作用。
关键观点4: 分享了一系列实验和补充实验的结果。
这些实验包括模型评估、与其他模型的性能比较、不同设置对结果的影响等,以验证模型的预测性能和稳定性。
关键观点5: 介绍了个人作者的相关信息以及开源项目和投稿方式。
作者是一名机器学习和人工智能研究员,致力于使关于AI和深度学习的内容更简单易懂。此外,作者还热衷于开源软件,并撰写了畅销书籍《Python Machine Learning》和《Machine Learning with PyTorch and ScikitLearn》。读者可以通过个人主页、开源项目和投稿邮箱与作者联系。
文章预览
选自sebastianraschka 机器之心编译 机器之心编辑部 学起来吧! 近日,机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文,主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。 文章展示了如何将预训练的大型语言模型(LLM)转化为强大的文本分类器。机器之心对文章内容进行了不改变原意的编译、整理: 为什么要关注分类呢?首先,针对分类任务,对预训练模型进行微调是一个简单有效的 LLM 知识入门方式。其次,文本分类有许多商业应用场景,比如:垃圾邮件检测、情感分析、客户反馈分类、主题分类等等。 阅读完本文,你将找到以下 7 个问题的答案: 1. 需要训练所有层吗? 2. 为什么微调最后一个 token,而不是第一个 token? 3. BERT 与 GPT 在性能上有何比较? 4. 应该禁用因果掩码吗? 5. 扩大模型规模会有什么影响?
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