在當(dāng)今人工智能的浪潮中，領(lǐng)域模型的構(gòu)建與發(fā)展正成為推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步的關(guān)鍵力量。從醫(yī)療診斷到金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，從自然語(yǔ)言處理到圖像識(shí)別，領(lǐng)域模型以其精準(zhǔn)的適應(yīng)性和強(qiáng)大的性能，為各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇。而在這背后，Continue Pretrain（持續(xù)預(yù)訓(xùn)練）技術(shù)更是為領(lǐng)域模型的成長(zhǎng)提供了源源不斷的動(dòng)力。

數(shù)據(jù)，作為人工智能的“燃料”，在領(lǐng)域模型的 Continue Pretrain 過(guò)程中扮演著至關(guān)重要的角色。它不僅是模型學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，更是模型能夠精準(zhǔn)理解和生成領(lǐng)域知識(shí)的關(guān)鍵。然而，如何選取合適的數(shù)據(jù)，讓模型在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中吸收更多的知識(shí)，以及在微調(diào)階段如何優(yōu)化指令和數(shù)據(jù)輸入格式，甚至是否需要進(jìn)行詞表擴(kuò)增等一系列問(wèn)題，都成為了領(lǐng)域模型開(kāi)發(fā)者們亟待解決的難題。今天來(lái)詳細(xì)探討下：

1、Continue PreTrain 數(shù)據(jù)如何選??？

Continue PreTrain（持續(xù)預(yù)訓(xùn)練）是一種在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的基礎(chǔ)上進(jìn)一步訓(xùn)練模型的技術(shù)。它旨在通過(guò)在特定領(lǐng)域或任務(wù)的數(shù)據(jù)上繼續(xù)訓(xùn)練，使模型更好地適應(yīng)目標(biāo)領(lǐng)域或任務(wù)的需求。

領(lǐng)域模型的Continue PreTrain（CPT）數(shù)據(jù)選取是一個(gè)關(guān)鍵步驟，它直接關(guān)系到領(lǐng)域模型的性能和泛化能力。在進(jìn)行領(lǐng)域模型的繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練時(shí)，數(shù)據(jù)的選擇需要考慮多個(gè)方面以確保模型能夠有效地學(xué)習(xí)領(lǐng)域知識(shí)，同時(shí)盡量減少對(duì)通用能力的負(fù)面影響。

領(lǐng)域技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔或領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)是 Continue PreTrain 的關(guān)鍵

重要性：領(lǐng)域技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔和領(lǐng)域相關(guān)的書(shū)籍、論文等數(shù)據(jù)是領(lǐng)域模型 Continue PreTrain 的核心。這些數(shù)據(jù)質(zhì)量高、與領(lǐng)域強(qiáng)相關(guān)且知識(shí)覆蓋率大，能夠幫助模型更好地理解和生成領(lǐng)域相關(guān)的文本。

補(bǔ)充數(shù)據(jù)：除了技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔和書(shū)籍，領(lǐng)域相關(guān)的網(wǎng)站內(nèi)容、新聞等也是重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。雖然它們的知識(shí)密度可能不如書(shū)籍和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，但能夠提供更豐富的內(nèi)容和更廣泛的視角。

總結(jié)：在領(lǐng)域模型的 Continue PreTrain 中，應(yīng)優(yōu)先選擇高質(zhì)量、高相關(guān)性的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔和書(shū)籍，同時(shí)結(jié)合其他領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)以增強(qiáng)模型的泛化能力。

領(lǐng)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，往往通用能力會(huì)有所下降，需要混合通用數(shù)據(jù)以緩解模型遺忘通用能力

災(zāi)難性遺忘：僅使用領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練會(huì)導(dǎo)致模型在通用語(yǔ)言能力上的遺忘，這種現(xiàn)象被稱為“災(zāi)難性遺忘”。

混合通用數(shù)據(jù)：為緩解這一問(wèn)題，需要在領(lǐng)域訓(xùn)練過(guò)程中加入通用數(shù)據(jù)。通用數(shù)據(jù)可以幫助模型保持對(duì)通用語(yǔ)言的理解和生成能力。

數(shù)據(jù)比例：目前沒(méi)有統(tǒng)一的最佳比例，但根據(jù)不同的研究和實(shí)踐，領(lǐng)域數(shù)據(jù)與通用數(shù)據(jù)的比例在1:5 到 1:10之間較為合適。例如，BloombergGPT 的比例為1:1，而 ChatHome 發(fā)現(xiàn)1:5的比例效果最佳。具體比例應(yīng)根據(jù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)量和任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整。

總結(jié)：在領(lǐng)域模型的 Continue PreTrain 中，混合通用數(shù)據(jù)是必要的，比例應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整。

領(lǐng)域模型Continue PreTrain時(shí)可以同步加入SFT數(shù)據(jù)，即MIP，Multi-Task Instruction PreTraining

多任務(wù)指令預(yù)訓(xùn)練（MIP）：在預(yù)訓(xùn)練階段加入下游任務(wù)的監(jiān)督式微調(diào)（SFT）數(shù)據(jù)，可以讓模型在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)到更多的知識(shí)。

效果提升：例如，T5、ExT5、Glm-130b 等模型在預(yù)訓(xùn)練階段采用多任務(wù)學(xué)習(xí)，效果顯著優(yōu)于單純的微調(diào)。ChatHome 的研究也表明，MIP 在領(lǐng)域評(píng)測(cè)集上的表現(xiàn)優(yōu)于單純的領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練。

總結(jié)：在領(lǐng)域模型的 Continue PreTrain 中，同步加入 SFT 數(shù)據(jù)（MIP）可以提升模型在領(lǐng)域任務(wù)上的性能。

2、Continue PreTrain如何讓模型在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中學(xué)習(xí)到更多知識(shí)？

在領(lǐng)域模型的繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練（Continue Pre-Training）過(guò)程中，讓模型學(xué)習(xí)到更多知識(shí)的關(guān)鍵在于優(yōu)化數(shù)據(jù)、訓(xùn)練策略和模型架構(gòu)設(shè)計(jì)。以下是一些具體的建議和方法：

數(shù)據(jù)質(zhì)量與多樣性

(1) 高質(zhì)量領(lǐng)域數(shù)據(jù)

• 清洗數(shù)據(jù)：確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量，去除噪聲、重復(fù)內(nèi)容或低質(zhì)量文本。
• 領(lǐng)域相關(guān)性：選擇與目標(biāo)領(lǐng)域高度相關(guān)的高質(zhì)量語(yǔ)料，比如專業(yè)文獻(xiàn)、技術(shù)文檔、行業(yè)報(bào)告等。
• 多源數(shù)據(jù)整合：從多個(gè)來(lái)源獲取數(shù)據(jù)，例如公開(kāi)數(shù)據(jù)集、企業(yè)內(nèi)部文檔、論壇討論、新聞文章等。

(2) 數(shù)據(jù)多樣性

• 覆蓋廣泛主題：即使是在一個(gè)特定領(lǐng)域內(nèi)，也要確保數(shù)據(jù)涵蓋該領(lǐng)域的不同子主題。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，可以包括藥物學(xué)、診斷學(xué)、病理學(xué)等多個(gè)方向。
• 跨語(yǔ)言數(shù)據(jù)：如果適用，可以引入多語(yǔ)言數(shù)據(jù)，并利用翻譯或?qū)R工具進(jìn)行處理，從而增強(qiáng)模型的語(yǔ)言泛化能力。

(3) 動(dòng)態(tài)更新數(shù)據(jù)

• 實(shí)時(shí)更新語(yǔ)料庫(kù)：定期更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確保模型能夠?qū)W習(xí)到最新的領(lǐng)域知識(shí)。
• 增量學(xué)習(xí)：通過(guò)逐步增加新數(shù)據(jù)的方式避免災(zāi)難性遺忘問(wèn)題。

訓(xùn)練策略優(yōu)化

(1) 多任務(wù)學(xué)習(xí)：在預(yù)訓(xùn)練階段引入多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，讓模型同時(shí)學(xué)習(xí)多種任務(wù)，如文本分類、命名實(shí)體識(shí)別（NER）、關(guān)系抽取等。這有助于模型更好地理解領(lǐng)域知識(shí)。

(2) 對(duì)比學(xué)習(xí)：使用對(duì)比學(xué)習(xí)方法（Contrastive Learning），使模型學(xué)會(huì)區(qū)分相似但不同的概念。例如，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，模型可以通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)來(lái)區(qū)分“癥狀”和“疾病”。

(3) 強(qiáng)化上下文理解

• 長(zhǎng)序列建模：使用支持長(zhǎng)上下文的模型架構(gòu)（如Longformer、BigBird），以捕捉更復(fù)雜的上下文依賴關(guān)系。
• 層次化建模：對(duì)于結(jié)構(gòu)化的領(lǐng)域知識(shí)（如表格、樹(shù)狀結(jié)構(gòu)），可以采用層次化建模方法。

(4) 自監(jiān)督學(xué)習(xí)改進(jìn)：設(shè)計(jì)更適合領(lǐng)域的自監(jiān)督任務(wù)。例如：

• 掩碼預(yù)測(cè)：不僅掩蓋單詞，還可以掩蓋短語(yǔ)、句子甚至段落。
• 順序恢復(fù)：打亂文檔中的句子順序，要求模型還原原始順序。
• 問(wèn)答生成：基于文檔生成問(wèn)題并讓模型回答。

模型架構(gòu)調(diào)整

(1) 引入外部知識(shí)

• 知識(shí)圖譜融合：將領(lǐng)域知識(shí)圖譜嵌入到模型中，幫助模型直接利用結(jié)構(gòu)化知識(shí)。
• 記憶模塊：為模型添加外部記憶組件（如Memory Networks），存儲(chǔ)重要領(lǐng)域信息。

(2) 增強(qiáng)注意力機(jī)制

• 稀疏注意力：針對(duì)領(lǐng)域特性調(diào)整注意力機(jī)制，使其更加關(guān)注關(guān)鍵信息。
• 混合專家系統(tǒng)：結(jié)合MoE（Mixture of Experts）架構(gòu)，讓模型根據(jù)不同任務(wù)動(dòng)態(tài)激活不同的專家網(wǎng)絡(luò)。

(3) 預(yù)訓(xùn)練初始化：如果可能，從通用大模型（如BERT、RoBERTa）初始化權(quán)重，然后在領(lǐng)域數(shù)據(jù)上繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練。這樣既能利用通用語(yǔ)言表示能力，又能專注于領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí)。

知識(shí)蒸餾與遷移

(1) 蒸餾大模型：使用更大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型作為教師模型，通過(guò)知識(shí)蒸餾將領(lǐng)域知識(shí)傳遞給較小的學(xué)生模型。

(2) 遷移學(xué)習(xí)：將其他相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)遷移到當(dāng)前領(lǐng)域。例如，先在一個(gè)廣泛的科學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練，再在具體領(lǐng)域（如物理學(xué)）上繼續(xù)訓(xùn)練。

3、領(lǐng)域模型微調(diào)指令&數(shù)據(jù)輸入格式要求？

指令設(shè)計(jì)要求

指令（Instruction）是指在微調(diào)過(guò)程中提供給模型的自然語(yǔ)言指導(dǎo)，用于引導(dǎo)模型完成特定任務(wù)。以下是指令設(shè)計(jì)的關(guān)鍵要點(diǎn)：

1. 清晰明確
   簡(jiǎn)潔明了：指令應(yīng)該簡(jiǎn)潔明了，避免冗長(zhǎng)和復(fù)雜的表述。例如，用“判斷以下文本的情感傾向”代替“請(qǐng)仔細(xì)閱讀以下文本，并根據(jù)文本內(nèi)容判斷其情感傾向是正面、負(fù)面還是中性”。
   語(yǔ)義明確：指令的語(yǔ)義應(yīng)該清晰，避免模糊表述。例如，“將以下文本翻譯成英文”比“嘗試將文本轉(zhuǎn)換為另一種語(yǔ)言”更明確。
2. 任務(wù)導(dǎo)向
   明確任務(wù)類型：指令應(yīng)該明確指出任務(wù)類型，如分類、生成、問(wèn)答等。例如，“對(duì)以下文本進(jìn)行情感分類”或“根據(jù)問(wèn)題生成答案”。
   指定輸出格式：指令中應(yīng)指定輸出的格式和要求。例如，“輸出一個(gè)單詞”或“輸出一段完整的句子”。
3. 適應(yīng)領(lǐng)域
   領(lǐng)域相關(guān)性：指令應(yīng)與領(lǐng)域知識(shí)緊密結(jié)合。例如，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，指令可以是“判斷以下癥狀是否屬于某種疾病”；在金融領(lǐng)域，指令可以是“分析以下財(cái)務(wù)報(bào)表的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)”。
   專業(yè)術(shù)語(yǔ)使用：在領(lǐng)域任務(wù)中，適當(dāng)使用專業(yè)術(shù)語(yǔ)可以提高模型的理解能力。例如，在法律領(lǐng)域，使用“侵權(quán)行為”而不是“傷害行為”。
4. 多樣性與靈活性
   指令靈活性：指令應(yīng)允許一定的靈活性，以適應(yīng)不同的輸入數(shù)據(jù)。例如，“根據(jù)上下文生成合適的回答”可以適應(yīng)多種問(wèn)答場(chǎng)景。
   指令多樣性：設(shè)計(jì)多種類型的指令，以覆蓋不同任務(wù)和場(chǎng)景。例如，同時(shí)設(shè)計(jì)分類指令、生成指令和問(wèn)答指令。

數(shù)據(jù)輸入格式

數(shù)據(jù)輸入格式的關(guān)鍵要點(diǎn)：

• 字段明確：輸入數(shù)據(jù)應(yīng)具有明確的字段結(jié)構(gòu)，例如，對(duì)于問(wèn)答任務(wù)，輸入數(shù)據(jù)可以包括“問(wèn)題”和“上下文”字段；對(duì)于分類任務(wù)，輸入數(shù)據(jù)可以包括“文本”和“標(biāo)簽”字段。
• 格式統(tǒng)一：確保輸入數(shù)據(jù)的格式一致，避免因格式差異導(dǎo)致模型理解困難。例如，所有文本數(shù)據(jù)應(yīng)統(tǒng)一為純文本格式，所有標(biāo)簽數(shù)據(jù)應(yīng)統(tǒng)一為整數(shù)或字符串格式。
• 標(biāo)注一致性：對(duì)于標(biāo)注數(shù)據(jù)，確保標(biāo)注的一致性。例如，在情感分類任務(wù)中，正面情感始終標(biāo)注為“1”，負(fù)面情感始終標(biāo)注為“0”。
• 文本清洗：對(duì)輸入文本進(jìn)行清洗，去除無(wú)關(guān)字符、停用詞等。例如，去除HTML標(biāo)簽、特殊符號(hào)等。
• 結(jié)構(gòu)化輸入：在某些情況下，特別是當(dāng)處理的數(shù)據(jù)具有特定結(jié)構(gòu)時(shí)（如表格數(shù)據(jù)），可能需要將這些信息轉(zhuǎn)換為模型可接受的格式。這通常涉及到特征工程步驟。
• 標(biāo)記化要求：確保你的文本數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)念A(yù)處理和標(biāo)記化處理。不同的模型可能有不同的要求，比如BERT模型使用的是WordPiece分詞器，而GPT系列模型則使用Byte-Pair Encoding (BPE) 或者類似的算法。
• 特殊標(biāo)記：根據(jù)任務(wù)的不同，你可能需要在輸入中加入特殊的標(biāo)記來(lái)指示模型如何處理輸入。例如，在進(jìn)行文本生成時(shí)，可能會(huì)用到開(kāi)始和結(jié)束標(biāo)記（如<start>和<end>），或者是在多任務(wù)學(xué)習(xí)中使用任務(wù)特定的標(biāo)記。
• 指令多樣性：設(shè)計(jì)多種類型的指令，以覆蓋不同任務(wù)和場(chǎng)景。例如，同時(shí)設(shè)計(jì)分類指令、生成指令和問(wèn)答指令。

下面是一些示例：

• 對(duì)于翻譯任務(wù)：{"input": "Hello, world!", "output": "你好，世界！"}
• 對(duì)于問(wèn)答任務(wù)：{"question": "地球的半徑是多少？", "answer": "大約6371公里"}
• 對(duì)于情感分析：{"text": "這部電影真的很讓人失望。", "label": "負(fù)面"}

4、領(lǐng)域模型詞表擴(kuò)增是不是有必要的？

領(lǐng)域模型詞表擴(kuò)增是否必要，主要取決于具體的應(yīng)用場(chǎng)景、領(lǐng)域特異性以及現(xiàn)有模型詞匯量的覆蓋程度。以下幾點(diǎn)可以幫助判斷是否需要進(jìn)行詞表擴(kuò)增，并解釋其潛在的好處和實(shí)施方式。

是否必要

1. 領(lǐng)域特異性：如果目標(biāo)領(lǐng)域包含大量特定術(shù)語(yǔ)或新造詞匯（如醫(yī)學(xué)、法律、科技等），而這些詞匯在預(yù)訓(xùn)練階段的通用詞表中未被充分覆蓋，那么擴(kuò)增詞表就顯得尤為重要。
   例如：
   這些術(shù)語(yǔ)在通用詞表中可能不存在或出現(xiàn)頻率極低，因此擴(kuò)增詞表可以顯著提升模型對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的理解和生成能力。

• 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域：包含大量醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)，如“心肌梗死”“胰島素抵抗”“核磁共振成像”等。
• 法律領(lǐng)域：涉及法律術(shù)語(yǔ)，如“侵權(quán)責(zé)任”“合同違約”“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”等。
• 金融領(lǐng)域：包含金融術(shù)語(yǔ)，如“量化寬松”“衍生品”“市盈率”等。

2. 新興趨勢(shì)：對(duì)于快速變化的領(lǐng)域（如社交媒體、流行文化），可能會(huì)出現(xiàn)許多新的表達(dá)方式或網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)，這些可能不在原始詞表中。例如，近年來(lái)出現(xiàn)的“元宇宙”“人工智能倫理”“量子計(jì)算”等詞匯。擴(kuò)增詞表可以確保模型能夠理解和生成這些新興詞匯。
3. 低資源語(yǔ)言：對(duì)于一些低資源語(yǔ)言（即數(shù)據(jù)量較少的語(yǔ)言），通用詞表可能無(wú)法覆蓋該語(yǔ)言的所有詞匯。通過(guò)擴(kuò)增詞表，可以引入更多語(yǔ)言特有的詞匯和表達(dá)方式，從而提升模型在這些語(yǔ)言上的表現(xiàn)。
4. 多語(yǔ)言支持：如果你的工作涉及到多種語(yǔ)言，尤其是那些資源較少的語(yǔ)言，擴(kuò)增詞表以包括更多該語(yǔ)言特有的詞匯也是必要的。
5. 性能考量：如果發(fā)現(xiàn)模型在處理特定領(lǐng)域的文本時(shí)表現(xiàn)不佳，特別是對(duì)一些關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)的理解錯(cuò)誤，這可能是詞表不完整導(dǎo)致的信號(hào)。

好處

• 提高準(zhǔn)確性：通過(guò)添加領(lǐng)域特有的詞匯，可以使模型更好地理解和生成專業(yè)內(nèi)容，從而提升任務(wù)的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。
• 增強(qiáng)理解能力：對(duì)于含有大量領(lǐng)域特定術(shù)語(yǔ)的數(shù)據(jù)集，擴(kuò)展詞表能夠幫助模型捕捉到更細(xì)微的意義差異，進(jìn)而提高理解能力。
• 適應(yīng)性更強(qiáng)：隨著領(lǐng)域的發(fā)展和新詞匯的不斷涌現(xiàn)，一個(gè)可擴(kuò)展的詞表可以讓模型保持最新的狀態(tài)，維持長(zhǎng)期的有效性。

實(shí)施方式

1. 收集領(lǐng)域詞匯：可以通過(guò)爬取專業(yè)網(wǎng)站、使用已有的專業(yè)術(shù)語(yǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)或者從領(lǐng)域內(nèi)的高質(zhì)量文檔中提取詞匯來(lái)構(gòu)建一個(gè)領(lǐng)域詞匯表。
2. 合并詞匯表：將收集到的領(lǐng)域詞匯與現(xiàn)有的通用詞匯表合并。注意檢查是否有重復(fù)項(xiàng)，并解決可能存在的沖突。
3. 更新模型配置：根據(jù)新的詞匯表大小調(diào)整模型的相關(guān)參數(shù)（如嵌入層維度），并重新訓(xùn)練或微調(diào)模型以適應(yīng)新的詞表。
4. 持續(xù)維護(hù)：建立機(jī)制定期更新詞匯表，確保它能跟上領(lǐng)域發(fā)展的步伐。