Prompt, Fine-tune 和 Training，誰才是大工程？

 

在機器學習，尤其是自然語言處理（NLP）的世界中，「Prompt」、「Fine-tune」和「Training」是經常出現的三個概念。雖然它們都涉及到模型的學習和調整，但每一個的目的、方法和使用情境都有明顯的不同。我們來仔細了解一下它們之間的區別。

首先，Prompt 是指你給機器學習模型輸入的一個提示或問題。這個提示並不會改變模型本身，而是依賴模型已經學過的知識來生成回答或執行某個任務。你可以把它想像成一個引導詞，模型根據這個提示來給你回應。比如，對於一個語言模型來說，給它一句話「寫一篇關於太空探索的文章」，它就會根據這個提示生成相關的內容。這種方式不需要對模型進行任何訓練或微調，只是利用它已經學過的知識來做預測或生成。

接下來是 Fine-tune，它是指對一個已經預訓練的模型進行進一步的調整，使其更適應某個特定的任務或領域。這時，模型的基本架構和大部分知識已經存在，所謂微調，就是在這個基礎上，根據一個小範圍的資料集進行再訓練。比如，假設你有一個通用的語言模型，然後你希望它能在醫學領域表現得更好，那麼你可以用大量的醫學文獻來微調這個模型。這樣，它就會在理解和處理醫學相關問題時更加精準。

最後，Training 則是指從頭開始訓練一個模型，讓它從大量的資料中學習，並逐漸調整模型的內部參數，使其能夠處理特定任務。這是最基本、最根本的學習過程。對於一個語言模型來說，訓練的過程可能涉及大量的文本資料，從中學習語言結構、語法規則、常識知識等。這個過程通常需要大量的計算資源和時間，因為模型需要處理的是大規模的資料集，而且每次的參數調整都會影響到模型的整體性能。

總結來說，Prompt 是利用現有模型的知識來引導其輸出；Fine-tune 是在預訓練模型的基礎上，進行小範圍的調整來提升特定領域的表現；而 Training 則是從零開始訓練模型，讓它在大量的資料中學習並建立知識庫。三者之間的區別，主要在調整的範圍和深度上。

以下來總結它們的不同：

1. Prompt (提示)

    定義：在預訓練的模型上使用一個“提示”或“問題”，來引導模型生成特定的輸出。
    範疇：這通常與大規模語言模型（如 GPT 系列）相關，模型在預訓練階段學會了語言結構、知識等，然後用戶可以給它一個“提示”來引發它生成特定類型的回答。
    目的：無需更改模型的內部結構或參數，通過調整輸入的方式來獲得想要的結果。
    例子：給定模型一個提示，如“寫一篇關於氣候變遷的文章”，模型會根據提示生成相關內容。這不涉及模型的再訓練。

特點：

    使用已經預訓練的模型。
    只通過修改輸入（即prompt）來控制模型的輸出。
    不涉及對模型的內部調整。

2. Fine-tune (微調)

    定義：微調是基於已有的預訓練模型，對其進行少量的再訓練，使模型能更好地適應特定任務或資料集。這通常在特定領域或任務上進行調整。
    範疇：這涉及對預訓練模型的參數進行小範圍的更新，通常是在一個小規模的特定資料集上進行，目的是讓模型適應具體任務。
    目的：透過少量的資料，根據特定需求（如情感分析、命名實體識別等）對模型進行適應性調整。
    例子：你有一個預訓練的語言模型，並且希望它能夠更好地理解醫學文獻的內容。你可以用醫學相關的文本資料對這個模型進行微調。

特點：

    是在預訓練模型的基礎上進行的小範圍調整。
    通常需要一些領域特定的資料。
    微調後，模型能在特定任務上表現更好。

3. Training (訓練)

    定義：訓練是從零開始或從某些預訓練的基礎上對模型進行學習，這過程會通過大量的資料來調整模型的參數。訓練是指模型從大量資料中學習模式，並根據這些模式來做預測或生成。
    範疇：這是機器學習的基本過程，通常包括對大規模資料集進行多輪訓練來調整模型的參數（如權重和偏置），從而使其在一個或多個任務上表現得更好。
    目的：對模型進行全面學習，使其能夠理解資料並有效處理各種任務。這是模型學習知識的過程。
    例子：在語言模型的情境下，從頭開始訓練一個模型，使用大規模的文本資料（如網頁、書籍等），讓模型學會語言結構和知識。

特點：

    從零開始訓練，或在某些情況下基於部分預訓練模型。
    通常需要大量的計算資源和資料。
    訓練過程需要多輪的優化，並且時間較長。

小結

    Prompt：不需要改變模型，只是通過設計輸入的方式來影響模型輸出的結果。
    Fine-tune：在預訓練模型的基礎上進行少量調整，使模型更適應某個特定任務或領域。
    Training：從頭開始或在預訓練模型的基礎上進行大規模的訓練，目的是讓模型學習並能夠處理一般的或特定的任務。

結論 

值得注意的是，在我們設計好模型的結構、所需的資料和特徵後，模型本身還是處於空白狀態。這時候，我們需要進行訓練，讓模型開始自動調整內部的參數，並記錄各種特徵的重要性和權重。經過這個過程，我們會得到一個已經訓練過的模型（Pre-trained Model），例如像BERT(https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased)這樣的模型。這個階段，模型內部的知識比較廣泛，涵蓋了各種通用的知識和語言結構。

而 Fine-tune 的概念則是基於這些預訓練模型的基礎上進行的。由於我們已經有了一個預訓練好的模型例如Liuchien/nlp-mt5-base-drcd，這個模型已經學會了大量通用的知識。接下來，我們會使用一些特定領域的數據來微調這個模型，目的是讓模型在某些特定領域（如醫學、法律等）變得更有專業性。這樣，模型就能更好地理解和處理這些領域的問題。

最後，我們常說透過 Prompt 來讓大語言模型（LLM）達成我們想要的結果。其實，這並不是簡單地給模型一個問題，而是通過一系列精心設計的提示，包括上下文的參考，讓模型能夠進行推理和生成最合適的回答。這些提示幫助模型理解我們的需求，並根據先前學過的知識來推導出我們期望的結果。