迁移学习精要：预训练与微调核心技术解析

本文深入剖析大模型迁移学习核心机制，结合Hugging Face实战代码，掌握预训练模型高效应用之道。

一、迁移学习核心概念图解

预训练 vs 微调对比

二、预训练模型深度解析

1. 主流预训练架构

from transformers import AutoModel  
# 加载三大类预训练模型  
bert = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")          # Encoder架构  
gpt = AutoModel.from_pretrained("gpt2")                       # Decoder架构  
t5 = AutoModel.from_pretrained("t5-base")                     # Encoder-Decoder

2. 预训练任务原理

MLM (Masked Language Model)

输入: "The [MASK] sat on the mat."  
标签: "cat"

NSP (Next Sentence Prediction)

句子A: "天空是蓝色的"  
句子B: "狗在草地上奔跑" → 标签: NotNext  
句子A: "COVID-19症状包括"  
句子B: "发烧和咳嗽" → 标签: IsNext

三、微调技术全景图

1. 微调类型矩阵

2. Hugging Face微调实战

from transformers import Trainer, TrainingArguments  
# 配置训练参数  
training_args = TrainingArguments(  
    output_dir='./results',  
    num_train_epochs=3,  
    per_device_train_batch_size=16,  
    learning_rate=5e-5,        # 微调学习率通常为预训练的1/10  
    evaluation_strategy='epoch',  
    save_strategy='epoch',  
    fp16=True                  # 混合精度加速  
)  
# 创建训练器  
trainer = Trainer(  
    model=model,  
    args=training_args,  
    train_dataset=train_set,  
    eval_dataset=val_set,  
    compute_metrics=compute_accuracy  # 自定义评估函数  
)  
# 执行微调  
trainer.train()

四、何时需要微调？决策流程图

典型场景分析：

医疗诊断报告分类

• 领域差异大 → 必须微调

• 方法：先领域预训练，再任务微调

多语言情感分析

• 语言差异 → 适配器微调

• 共享主干，语言特定适配器

法律条款解析

• 专业术语 → 提示微调 + 知识注入

五、参数高效微调技术实战

1. LoRA微调方案

from peft import LoraConfig, get_peft_model  
# 配置LoRA  
lora_config = LoraConfig(  
    r=8,                      # 秩  
    lora_alpha=32,  
    target_modules=["query", "value"],  # 作用模块  
    lora_dropout=0.05,  
    bias="none"  
)  
# 应用LoRA  
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base")  
peft_model = get_peft_model(model, lora_config)  
# 仅训练0.1%参数  
peft_model.print_trainable_parameters()  
# trainable params: 1,048,576 || all params: 134,000,000 || 0.78%

2. 适配器微调

from transformers.adapters import AdapterConfig  
# 添加适配器  
config = AdapterConfig(mh_adapter=True, output_adapter=True)  
model.add_adapter("medical", config=config)  
model.train_adapter("medical")  # 冻结主干，仅训练适配器  
# 激活适配器  
model.set_active_adapters("medical")

六、微调效果对比实验

七、微调黄金法则

学习率策略

# 分层学习率设置  
optimizer = AdamW([  
    {'params': model.base_model.parameters(), 'lr': 3e-5},  
    {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-4}  
])

早停策略

from transformers import EarlyStoppingCallback  
trainer.add_callback(EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=2))

权重衰减

training_args = TrainingArguments(weight_decay=0.01)  # 防止过拟合

梯度裁剪

training_args = TrainingArguments(max_grad_norm=1.0)  # 稳定训练

八、避坑指南

场景1：小数据集过拟合

• 方案：冻结底层+仅微调顶层

for param in model.base_model.parameters():  
    param.requires_grad = False

场景2：领域漂移问题

• 方案：渐进解冻策略

# 分阶段解冻层  
unfreeze_layers = [8, 9, 10, 11]  # 最后4层  
for layer in unfreeze_layers:  
    for param in model.encoder.layer[layer].parameters():  
        param.requires_grad = True

场景3：多任务冲突

• 方案：适配器共享

model.add_adapter("task1")  
model.add_adapter("task2")  
model.active_adapters = Stack("task1", "task2")  # 共享表示

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