神经网络Transformer架构中的预训练与微调 预训练与微调是神经网络Transformer架构实现高效知识迁移的核心范式。该过程分为两个阶段：首先在大型通用数据集上通过自监督学习获得基础语言能力（预训练），再针对具体任务用少量标注数据调整模型参数（微调）。这种范式显著降低了各领域对标注数据的依赖。 第一阶段预训练的核心目标是让模型掌握通用表征能力。以GPT系列为例，模型通过数十亿文本字符的掩码语言建模任务，学习单词分布特征、语法结构和基础语义关系。此时模型参数更新完全依赖文本本身的统计规律，无需人工标注。训练后的模型虽不能直接完成具体任务，但已具备高质量文本嵌入能力和语言生成潜力。 第二阶段微调通过任务适配使预训练模型专业化。具体流程包括：1）在预训练模型顶部添加任务特定层（如分类器）；2）使用小规模标注数据（通常数百至数千样本）端到端训练整个网络；3）采用极低学习率（约为预训练的1/10-1/100）避免灾难性遗忘。例如将BERT预训练模型通过MLM任务微调为情感分类器时，仅需在[ CLS ]标记对应输出后接入全连接层。 进阶应用涉及参数高效微调技术。当模型参数规模达到千亿级别时，传统全参数微调面临存储瓶颈。此时可采用：1）适配器方法，在Transformer块内插入小型神经网络模块仅训练新增参数；2）提示微调，通过优化输入空间的连续提示向量激发模型潜能；3）LoRA技术，用低秩分解模拟权重更新过程。这些方法通常仅需更新0.01%-1%参数即可达到全参数微调效果。 现代发展已形成预训练-指令微调-人类反馈强化学习的完整链条。在基础预训练后，先使用指令应答对数据进行监督微调提升任务遵循能力，再通过人类偏好数据训练奖励模型，最终采用PPO等强化学习算法对齐人类价值观。这种三层范式成功催生了ChatGPT等对话智能体。 该范式面临的关键挑战包括：预训练数据质量污染导致的偏见传递、微调阶段灾难性遗忘与领域过拟合的平衡、以及超大规模模型微调带来的计算成本问题。当前研究正致力于通过知识蒸馏、模块化架构等方案提升范式效率。