从零开始大模型开发与微调：反馈神经网络的原理与公式推导

从零开始大模型开发与微调：反馈神经网络的原理与公式推导

1. 背景介绍

1.1 大模型的兴起

近年来,随着深度学习技术的飞速发展,大规模预训练语言模型(Large Pre-trained Language Models,PLMs)如GPT-3、BERT、RoBERTa等在各种自然语言处理任务上取得了巨大的突破和成功,展现出了惊人的性能。这些大模型通过在海量文本数据上进行无监督预训练,可以学习到丰富的语言知识和通用语义表示,再通过在下游任务上进行微调,即可在诸如文本分类、命名实体识别、问答、机器翻译等任务上取得优异的表现。

1.2 反馈神经网络的优势

在众多预训练模型中,基于反馈神经网络(Feedback Neural Networks)的模型因其独特的网络结构和训练方式而备受关注。与传统的前馈神经网络不同,反馈神经网络允许信息在网络中双向流动,引入了自底向上的反馈连接。这种结构赋予了模型更强的表达能力和建模复杂依赖关系的能力。同时,反馈神经网络在训练过程中可以利用反向传播算法进行端到端学习,使得模型能够自适应地调整参数,从数据中自动学习到合适的特征表示。

1.3 微调的重要性

尽管大模型展现了强大的语言理解和生成能力,但它们在实际应用中往往需要针对特定任务进行微调(Fine-tuning)。通过在下游任务的标注数据上对预训练模型进行微调,可以使模型适应特定领域和任务的特点,进一步提升性能。微调过程通常只需要相对较少的标注数据和计算资源,使得大模型能够快速应用到各种实际场景中。

2. 核心概念与联系

2.1 反馈神经网络

反馈神经网络是一类包含反馈连接的神经网络模型。与前馈神经网络中信息单向流动不同,反馈神经网络中神经元之间存在双向连接,允许信息在网络中循环传播。这种结构使得网络能够建模更复杂的非线性关系和时