AI算法 | 領域模型Continue PreTrain數據篇
在當今人工智能的浪潮中，領域模型的構建與發展正成為推動行業進步的關鍵力量。從醫療診斷到金融風險預測，從自然語言處理到圖像識別，領域模型以其精準的適應性和強大的性能，為各個專業領域帶來了前所未有的機遇。而在這背后，Continue Pretrain（持續預訓練）技術更是為領域模型的成長提供了源源不斷的動力。
數據，作為人工智能的“燃料”，在領域模型的 Continue Pretrain 過程中扮演著至關重要的角色。它不僅是模型學習的基礎，更是模型能夠精準理解和生成領域知識的關鍵。然而，如何選取合適的數據，讓模型在預訓練過程中吸收更多的知識，以及在微調階段如何優化指令和數據輸入格式，甚至是否需要進行詞表擴增等一系列問題，都成為了領域模型開發者們亟待解決的難題。今天來詳細探討下：
1、Continue PreTrain 數據如何選取？
Continue PreTrain（持續預訓練）是一種在預訓練語言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的基礎上進一步訓練模型的技術。它旨在通過在特定領域或任務的數據上繼續訓練，使模型更好地適應目標領域或任務的需求。
領域模型的Continue PreTrain（CPT）數據選取是一個關鍵步驟，它直接關系到領域模型的性能和泛化能力。在進行領域模型的繼續預訓練時，數據的選擇需要考慮多個方面以確保模型能夠有效地學習領域知識，同時盡量減少對通用能力的負面影響。
領域技術標準文檔或領域相關數據是 Continue PreTrain 的關鍵
重要性：領域技術標準文檔和領域相關的書籍、論文等數據是領域模型 Continue PreTrain 的核心。這些數據質量高、與領域強相關且知識覆蓋率大，能夠幫助模型更好地理解和生成領域相關的文本。
補充數據：除了技術標準文檔和書籍，領域相關的網站內容、新聞等也是重要的數據來源。雖然它們的知識密度可能不如書籍和技術標準，但能夠提供更豐富的內容和更廣泛的視角。
總結：在領域模型的 Continue PreTrain 中，應優先選擇高質量、高相關性的技術標準文檔和書籍，同時結合其他領域相關的數據以增強模型的泛化能力。
領域數據訓練后，往往通用能力會有所下降，需要混合通用數據以緩解模型遺忘通用能力
災難性遺忘：僅使用領域數據進行訓練會導致模型在通用語言能力上的遺忘，這種現象被稱為“災難性遺忘”。
混合通用數據：為緩解這一問題，需要在領域訓練過程中加入通用數據。通用數據可以幫助模型保持對通用語言的理解和生成能力。
數據比例：目前沒有統一的最佳比例，但根據不同的研究和實踐，領域數據與通用數據的比例在1:5 到 1:10之間較為合適。例如，BloombergGPT 的比例為1:1，而 ChatHome 發現1:5的比例效果最佳。具體比例應根據領域數據量和任務需求進行調整。
總結：在領域模型的 Continue PreTrain 中，混合通用數據是必要的，比例應根據實際情況靈活調整。
領域模型Continue PreTrain時可以同步加入SFT數據，即MIP，Multi-Task Instruction PreTraining
多任務指令預訓練（MIP）：在預訓練階段加入下游任務的監督式微調（SFT）數據，可以讓模型在預訓練過程中學習到更多的知識。
效果提升：例如，T5、ExT5、Glm-130b 等模型在預訓練階段采用多任務學習，效果顯著優于單純的微調。ChatHome 的研究也表明，MIP 在領域評測集上的表現優于單純的領域預訓練。
總結：在領域模型的 Continue PreTrain 中，同步加入 SFT 數據（MIP）可以提升模型在領域任務上的性能。
2、Continue PreTrain如何讓模型在預訓練過程中學習到更多知識？
在領域模型的繼續預訓練（Continue Pre-Training）過程中，讓模型學習到更多知識的關鍵在于優化數據、訓練策略和模型架構設計。以下是一些具體的建議和方法：
數據質量與多樣性
(1) 高質量領域數據
- 清洗數據：確保輸入數據的質量，去除噪聲、重復內容或低質量文本。
- 領域相關性：選擇與目標領域高度相關的高質量語料，比如專業文獻、技術文檔、行業報告等。
- 多源數據整合：從多個來源獲取數據，例如公開數據集、企業內部文檔、論壇討論、新聞文章等。
(2) 數據多樣性
- 覆蓋廣泛主題：即使是在一個特定領域內，也要確保數據涵蓋該領域的不同子主題。例如，在醫療領域，可以包括藥物學、診斷學、病理學等多個方向。
- 跨語言數據：如果適用，可以引入多語言數據，并利用翻譯或對齊工具進行處理，從而增強模型的語言泛化能力。
(3) 動態更新數據
- 實時更新語料庫：定期更新訓練數據，確保模型能夠學習到最新的領域知識。
- 增量學習：通過逐步增加新數據的方式避免災難性遺忘問題。
訓練策略優化
(1) 多任務學習：在預訓練階段引入多任務學習框架，讓模型同時學習多種任務，如文本分類、命名實體識別（NER）、關系抽取等。這有助于模型更好地理解領域知識。
(2) 對比學習：使用對比學習方法（Contrastive Learning），使模型學會區分相似但不同的概念。例如，在醫學領域，模型可以通過對比學習來區分“癥狀”和“疾病”。
(3) 強化上下文理解
- 長序列建模：使用支持長上下文的模型架構（如Longformer、BigBird），以捕捉更復雜的上下文依賴關系。
- 層次化建模：對于結構化的領域知識（如表格、樹狀結構），可以采用層次化建模方法。
(4) 自監督學習改進：設計更適合領域的自監督任務。例如：
- 掩碼預測：不僅掩蓋單詞，還可以掩蓋短語、句子甚至段落。
- 順序恢復：打亂文檔中的句子順序，要求模型還原原始順序。
- 問答生成：基于文檔生成問題并讓模型回答。
模型架構調整
(1) 引入外部知識
- 知識圖譜融合：將領域知識圖譜嵌入到模型中，幫助模型直接利用結構化知識。
- 記憶模塊：為模型添加外部記憶組件（如Memory Networks），存儲重要領域信息。
(2) 增強注意力機制
- 稀疏注意力：針對領域特性調整注意力機制，使其更加關注關鍵信息。
- 混合專家系統：結合MoE（Mixture of Experts）架構，讓模型根據不同任務動態激活不同的專家網絡。
(3) 預訓練初始化：如果可能，從通用大模型（如BERT、RoBERTa）初始化權重，然后在領域數據上繼續預訓練。這樣既能利用通用語言表示能力，又能專注于領域知識的學習。
知識蒸餾與遷移
(1) 蒸餾大模型：使用更大規模的預訓練模型作為教師模型，通過知識蒸餾將領域知識傳遞給較小的學生模型。
(2) 遷移學習：將其他相關領域的知識遷移到當前領域。例如，先在一個廣泛的科學領域數據上預訓練，再在具體領域（如物理學）上繼續訓練。
3、領域模型微調指令&數據輸入格式要求？
指令設計要求
指令（Instruction）是指在微調過程中提供給模型的自然語言指導，用于引導模型完成特定任務。以下是指令設計的關鍵要點：
- 清晰明確
簡潔明了：指令應該簡潔明了，避免冗長和復雜的表述。例如，用“判斷以下文本的情感傾向”代替“請仔細閱讀以下文本，并根據文本內容判斷其情感傾向是正面、負面還是中性”。
語義明確：指令的語義應該清晰，避免模糊表述。例如，“將以下文本翻譯成英文”比“嘗試將文本轉換為另一種語言”更明確。 - 任務導向
明確任務類型：指令應該明確指出任務類型，如分類、生成、問答等。例如，“對以下文本進行情感分類”或“根據問題生成答案”。
指定輸出格式：指令中應指定輸出的格式和要求。例如，“輸出一個單詞”或“輸出一段完整的句子”。 - 適應領域
領域相關性：指令應與領域知識緊密結合。例如，在醫學領域，指令可以是“判斷以下癥狀是否屬于某種疾病”；在金融領域，指令可以是“分析以下財務報表的風險等級”。
專業術語使用：在領域任務中，適當使用專業術語可以提高模型的理解能力。例如，在法律領域，使用“侵權行為”而不是“傷害行為”。 - 多樣性與靈活性
指令靈活性：指令應允許一定的靈活性，以適應不同的輸入數據。例如，“根據上下文生成合適的回答”可以適應多種問答場景。
指令多樣性：設計多種類型的指令，以覆蓋不同任務和場景。例如，同時設計分類指令、生成指令和問答指令。
數據輸入格式
數據輸入格式的關鍵要點：
- 字段明確：輸入數據應具有明確的字段結構，例如，對于問答任務，輸入數據可以包括“問題”和“上下文”字段；對于分類任務，輸入數據可以包括“文本”和“標簽”字段。
- 格式統一：確保輸入數據的格式一致，避免因格式差異導致模型理解困難。例如，所有文本數據應統一為純文本格式，所有標簽數據應統一為整數或字符串格式。
- 標注一致性：對于標注數據，確保標注的一致性。例如，在情感分類任務中，正面情感始終標注為“1”，負面情感始終標注為“0”。
- 文本清洗：對輸入文本進行清洗，去除無關字符、停用詞等。例如，去除HTML標簽、特殊符號等。
- 結構化輸入：在某些情況下，特別是當處理的數據具有特定結構時（如表格數據），可能需要將這些信息轉換為模型可接受的格式。這通常涉及到特征工程步驟。
- 標記化要求：確保你的文本數據已經過適當的預處理和標記化處理。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。
- 特殊標記：根據任務的不同，你可能需要在輸入中加入特殊的標記來指示模型如何處理輸入。例如，在進行文本生成時，可能會用到開始和結束標記（如
<start>和<end>），或者是在多任務學習中使用任務特定的標記。 - 指令多樣性：設計多種類型的指令，以覆蓋不同任務和場景。例如，同時設計分類指令、生成指令和問答指令。
下面是一些示例：
- 對于翻譯任務：
{"input": "Hello, world!", "output": "你好，世界！"} - 對于問答任務：
{"question": "地球的半徑是多少？", "answer": "大約6371公里"} - 對于情感分析：
{"text": "這部電影真的很讓人失望。", "label": "負面"}
4、領域模型詞表擴增是不是有必要的？
領域模型詞表擴增是否必要，主要取決于具體的應用場景、領域特異性以及現有模型詞匯量的覆蓋程度。以下幾點可以幫助判斷是否需要進行詞表擴增，并解釋其潛在的好處和實施方式。
是否必要
- 領域特異性：如果目標領域包含大量特定術語或新造詞匯（如醫學、法律、科技等），而這些詞匯在預訓練階段的通用詞表中未被充分覆蓋，那么擴增詞表就顯得尤為重要。
例如：
這些術語在通用詞表中可能不存在或出現頻率極低，因此擴增詞表可以顯著提升模型對領域知識的理解和生成能力。
- 醫學領域：包含大量醫學術語，如“心肌梗死”“胰島素抵抗”“核磁共振成像”等。
- 法律領域：涉及法律術語，如“侵權責任”“合同違約”“知識產權”等。
- 金融領域：包含金融術語，如“量化寬松”“衍生品”“市盈率”等。
- 新興趨勢：對于快速變化的領域（如社交媒體、流行文化），可能會出現許多新的表達方式或網絡用語，這些可能不在原始詞表中。例如，近年來出現的“元宇宙”“人工智能倫理”“量子計算”等詞匯。擴增詞表可以確保模型能夠理解和生成這些新興詞匯。
- 低資源語言：對于一些低資源語言（即數據量較少的語言），通用詞表可能無法覆蓋該語言的所有詞匯。通過擴增詞表，可以引入更多語言特有的詞匯和表達方式，從而提升模型在這些語言上的表現。
- 多語言支持：如果你的工作涉及到多種語言，尤其是那些資源較少的語言，擴增詞表以包括更多該語言特有的詞匯也是必要的。
- 性能考量：如果發現模型在處理特定領域的文本時表現不佳，特別是對一些關鍵術語的理解錯誤，這可能是詞表不完整導致的信號。
好處
- 提高準確性：通過添加領域特有的詞匯，可以使模型更好地理解和生成專業內容，從而提升任務的準確性和相關性。
- 增強理解能力：對于含有大量領域特定術語的數據集，擴展詞表能夠幫助模型捕捉到更細微的意義差異，進而提高理解能力。
- 適應性更強：隨著領域的發展和新詞匯的不斷涌現，一個可擴展的詞表可以讓模型保持最新的狀態，維持長期的有效性。
實施方式
- 收集領域詞匯：可以通過爬取專業網站、使用已有的專業術語數據庫或者從領域內的高質量文檔中提取詞匯來構建一個領域詞匯表。
- 合并詞匯表：將收集到的領域詞匯與現有的通用詞匯表合并。注意檢查是否有重復項，并解決可能存在的沖突。
- 更新模型配置：根據新的詞匯表大小調整模型的相關參數（如嵌入層維度），并重新訓練或微調模型以適應新的詞表。
- 持續維護：建立機制定期更新詞匯表，確保它能跟上領域發展的步伐。
