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一、背景与现状 近年来，深度学习技术取得非常大突破，尤其是大规模预训练模型〔如BERT、GPT等〕出现，极大地提升自然语言处理任务效果，可是，在实际应用中，收集、标注大量高质量数据是一项耗时且本钱高昂工作，于是，在有限数据条件下改良这些大模型显得非常重点。
二、难题定义与意向 本文首要关注如何通过少量数据对已有大型预训练语言模型实行微调以提高其特定领域内性能表现。具体意向涵盖：
三、方法概述 为实行上述意向，咱们将从以下几个方面入手：
四、案例分析：百度下拉词挖掘实践
| 参数设置 | 训练时间 | 测试准确率 | |------------------|---------|-----------| | Batch Size=8 | ~5小时 | ~79% | | Batch Size=16 | ~3小时 | ~78% | | Batch Size=32 | ~2小时 | ~77% |
从上表可以看出增大batch size可以显著缩短总计算耗时但同时也会略微降低到底评估分数于是须要权衡二者之间关系以找到最佳均衡点。
四、RAG联网检索技术应用
RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕是一种结合检索〔Retrieval〕、生成〔Generation〕两种机制技术框架，它先通过检索模块从大量文档库中找到最相关上下文片段而后由生成器利用这些信息产生到底答案或文本输出结果。 在本次实验中咱们尝试以下几种方法来改进原有根据Transformer架构语言理解系统：
将传统Transformer编码器替换成RAG模块中Retriever部分这一步骤首要目是引入更多外部知识源从而增强系统对于长尾词汇持助本事以及提高跨领域迁移学习效果;
除简单替换之外还可以探究构建一个多分支结构其中每个分支都负责不同类型或者风格内容比方说事实陈述类难题可以通过知识图谱索引迅捷定位到精确答案而主观评价则更适合依靠自然语言处理工具来实行理解、归因;
为让机器更好地理解使用者意图除依赖于固定语料库之外还可以引入一些在线交互环节比如使用者提问之后机器人先给出初步答案而后等待对方确认是不是满意倘若不合适话就可以进一步询问原因以便于后续完善相关规则库或者直接修正现有算法逻辑直至满足需求为止。
结论
通过对上述方法应用实践证明即使面对非常有限数据资源也完全有大概实行高质量大规模预训练语言模型有效微调工作根本在于合理选择合适改良策略并充分利用现有技术、工具从而达到事半功倍效果同时也能有效避免过度拟合难题发生保证整个系统安定性、鲁棒性。
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