神经网络Transformer架构中的持续预训练 持续预训练是指在基础预训练模型完成后，使用新的、通常与初始训练数据分布不同的数据集对模型进行进一步预训练的过程。这一方法使模型能够适应新领域或新任务的数据特性，而无需从头开始训练。 持续预训练的核心原理是领域自适应。模型在初始预训练阶段（例如使用通用网络文本）学习通用语言表示，但面对专业领域（如医学、法律或金融）时，其表现可能下降。通过在这些专业数据上继续预训练，模型调整其参数以捕捉新领域的词汇、句法和语义模式，同时保留原有的通用语言理解能力。 实施持续预训练需遵循特定步骤。首先，选择与目标领域相关的高质量数据集，确保数据经过清洗和格式化以匹配模型输入要求。其次，通常采用与初始预训练相同的目标函数（如掩码语言建模），但可能调整超参数，例如降低学习率以防止灾难性遗忘——即新知识覆盖旧知识的现象。训练期间，模型的所有参数或部分层可更新，具体取决于计算资源和适应需求。 持续预训练的优势包括提升模型在特定领域的准确性和鲁棒性，同时减少对大量标注数据的依赖。然而，它也面临挑战，如领域偏移导致的性能不稳定，以及需要平衡新旧知识。实践中，这一技术广泛应用于定制化模型开发，例如在医疗咨询或法律文档分析中，使Transformer架构更灵活地服务于多样化应用场景。