今天给大家分享深度学习中的三个重要知识点，微调、提炼和迁移学习

在深度学习中，微调（Fine-tuning）、提炼（Distillation，即知识蒸馏）和迁移学习（Transfer Learning）是三种常见的模型优化技术，主要用于提高模型的泛化能力、减少训练时间以及优化资源利用率。

微调

微调是指在一个已经训练好的模型（通常是预训练模型）的基础上，对部分或全部参数进行进一步训练，以适应特定的新任务。

通常，预训练模型是在大规模数据集（如ImageNet）上训练得到的，它能够学习到一些通用的特征。微调则是在此基础上，通过对新的任务进行训练，进一步调整模型参数，使其更好地适应新任务。

工作原理

1. 预训练

   首先，使用大规模的数据集（如ImageNet）预训练一个深度学习模型，获取模型的基本能力和通用特征。

2. 冻结部分层（可选）

   一般来说，模型的底层（靠近输入层）提取的是通用特征，如边缘、纹理，而高层（靠近输出层）提取的是特定于任务的高级特征。因此，可以冻结底层权重，仅训练高层参数。

3. 调整模型结构

   如果新任务的类别数与原任务不同，需要替换最后的全连接层或输出层。

4. 训练

   使用新数据集进行训练，通常会使用较小的学习率，以免破坏已经学到的通用特征。

适用场景

• 数据量较小：完全从零训练一个深度学习模型需要大量数据，而微调可以利用已有的知识，减少数据需求。

• 任务相似性高：如果新任务与预训练任务相似（如猫狗分类与动物分类），微调能快速适应。

优点

• 训练速度快，因为只需要微调部分参数，避免从头开始训练。

• 可以利用大规模数据集的知识，提高模型在小数据集上的表现。

提炼（知识蒸馏）

提炼（知识蒸馏）是一种模型压缩技术，它将一个大型且复杂的模型（通常叫做教师模型）的知识转移到一个较小、较简洁的模型（叫做学生模型）中。

通过提炼（知识蒸馏），学生模型可以学习到教师模型的行为和预测模式，达到类似的效果，同时保持较小的模型尺寸和更快的推理速度。

工作原理

1. 教师模型训练

   首先训练一个大型且复杂的教师模型。

2. 生成软标签

   教师模型对训练数据进行推理，产生软标签（soft labels），即模型对每个类别的预测概率。

   这些软标签包含了类别之间的关系（如 80% 猫，15% 狐狸，5% 狗），比硬标签（100% 猫）更有信息量。

3. 学生模型训练

   学生模型通过最小化与教师模型输出（软标签）之间的差异来进行训练。

   学生模型在训练过程中不仅学习正确标签，也学习教师模型对样本的“理解”，从而能够更好地逼近教师模型的性能。

蒸馏损失

常见的损失函数是：

其中

• CE 是交叉熵损失，用于保持真实标签信息。

• KL 散度衡量学生模型和教师模型的预测分布之间的差异。

• 控制两者的权重。

应用场景

• 移动端部署

  当需要在计算资源受限的设备（如智能手机、嵌入式设备等）上部署深度学习模型时，可以通过提炼将大型模型压缩成较小的模型。

• 加速推理

  小型学生模型在推理时通常比大型教师模型更高效，适用于需要低延迟响应的应用。

优点

• 减少计算资源的消耗，降低模型的推理时间。

• 可以在保持较高精度的同时，显著减小模型的存储空间。

迁移学习（Transfer Learning）

迁移学习是一种在一个任务中学习得到的知识用于另一个相关任务的技术。

简单来说，迁移学习利用已有的知识，从源领域（源任务）转移到目标领域（目标任务）。这通常在目标领域的数据不足时特别有用，能够避免从零开始训练模型。

迁移学习的类型

1. 特征迁移

   直接使用预训练模型的低层特征，如 CNN 提取特征后，用 SVM、随机森林等进行分类。

   适用于计算机视觉任务，如使用 ResNet 作为特征提取器。

2. 参数迁移（Fine-Tuning）

   迁移预训练模型的参数到新任务，并进行微调。

   例如，在 ImageNet 上训练的 ResNet，在医疗影像分类上微调。

3. 跨领域迁移

   适用于不同数据分布的场景，如从英文 NLP 任务迁移到中文任务。

   常用方法包括对抗训练、自监督学习等。

4. 跨任务迁移

   让模型同时学习多个任务，提高泛化能力。

   如在 NLP 领域，BERT 既能用于情感分析，也能用于问答任务。

优点

• 能在目标任务中有效减少训练数据的需求，尤其是当目标任务数据不足时。

• 加快训练速度，提升模型性能，特别是在目标任务数据量小的情况下。

总结

• 微调（Fine-tuning）：通过在预训练模型的基础上进行小范围的训练，适应新任务。

• 提炼（Distillation，知识蒸馏）：通过将大模型的知识转移到小模型，优化模型的效率和存储。

• 迁移学习（Transfer Learning）：将一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务，解决数据不足的问题。

这三者在实际应用中常常结合使用，根据具体的任务需求选择合适的技术，可以显著提升深度学习模型的效果和效率。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】