LLM的预训练任务有哪些

什么是预训练

预训练是指通过自监督学习从大规模数据中获得与具体任务无关的预训练模型的过程，最终产出为预训练模型（Pretrained Model）。在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型的应用非常广泛，常见的模型类型包括编码器模型、自编码模型、解码器模型、自回归模型等。这些模型被广泛用于文本分类、命名实体识别、文本生成、机器翻译等任务。

预训练模型的类型

在预训练模型中，最常用的包括编码器模型、自编码模型、解码器模型和编码器解码器模型。编码器模型，如ALBERT、BERT、DistilBERT、RoBERTa，通常用于文本分类、命名实体识别和阅读理解。解码器模型，如GPT、GPT-2、Bloom、LLaMA，主要用于文本生成。编码器解码器模型，如BART、T5、Marian、mBART，则被广泛用于文本摘要和机器翻译。

预训练模型示例

预训练任务

预训练任务主要分为三大类：掩码语言模型、自编码模型，因果语言模型、自回归模型，和序列到序列模型、前缀语言模型。

掩码语言模型

掩码语言模型是一种自编码模型，其主要任务是将输入文本中的一些token替换为特殊的[MASK]字符，并预测这些被替换的字符。模型只计算掩码部分的loss，其余部分不计算loss。这种模型有助于模型理解上下文，从而提高对未见过词汇的预测能力。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')
input_text = "Hello, my name is [MASK]"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model(input_ids)

掩码语言模型示例

因果语言模型

因果语言模型，也称为自回归模型，接收完整的序列输入，并基于上文的token预测当前的token。在这种模型中，输入序列的结束位置通常有一个特殊token，称为eos_token。这种模型的代表是GPT系列模型。

因果语言模型示例

序列到序列模型

序列到序列模型，又称为前缀语言模型，采用编码器解码器的方式实现。任务较为多样化，通常用于文本摘要和机器翻译。这种模型的核心是通过解码器对输入进行转换，并计算解码器部分的loss。

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')
input_text = "translate English to French: How are you?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(input_ids)

序列到序列模型示例

代码实战

在实际应用中，预训练模型的实现需要进行数据集的准备、模型的加载以及训练参数的设置。以下是一个掩码语言模型的完整代码示例。

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

dataset = load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-raw-v1', split='train')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("Hello, my name is [MASK]", return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=16,
    save_steps=10,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)

trainer.train()