《Python机器学习》作者科普长文：从头构建类GPT文本分类器，代码开源
文章摘要
【关 键 词】 文本分类、模型微调、语言模型、性能评估、改进方向
在Sebastian Raschka的长文中，他详细阐述了如何将预训练的大型语言模型（LLM）转化为文本分类器。文章首先强调了文本分类在商业应用中的重要性，如垃圾邮件检测、情感分析等，并提出了七个关键问题，这些问题涉及模型微调的各个方面。
文章介绍了两种常见的语言模型微调方法：指令微调和分类微调。指令微调是针对特定任务训练模型，而分类微调则是训练模型识别特定类别标签。尽管分类微调的模型只能判断类别，但它们在开发上更为简单。
Raschka解释了如何使用预训练权重初始化模型，并展示了如何通过修改模型架构来适配分类任务。他指出，不需要对所有层进行微调，因为较低层的语言结构和语义是通用的。微调最后几层（靠近输出的层）就足够了，这些层更具体于任务特征。
文章通过代码示例展示了如何替换原始输出层，以适应二元分类任务，如垃圾邮件检测。作者还讨论了为什么选择最后一个token进行微调，这是因为在GPT模型中，最后一个token积累了最多的信息。
在评估模型性能方面，Raschka展示了训练和验证准确率的图表，显示出模型在训练过程中的表现。他还分享了一些补充实验的结果，这些实验探讨了是否需要训练所有层，以及为什么微调最后一个token而不是第一个token。
文章还比较了BERT和GPT在性能上的差异。尽管BERT在垃圾邮件分类任务上的表现略优于GPT-2，但两者在更大的数据集上的表现相似。这表明，在分类任务上，编码器风格的BERT和解码器风格的GPT模型之间没有显著差异。
最后，Raschka提出了一些可能的改进方向，包括禁用因果掩码以提升解码器风格模型的分类性能。他还提供了相关论文的链接，供读者进一步探索。
整体而言，这篇文章为那些希望了解如何将预训练的LLM转化为文本分类器的研究人员和开发人员提供了宝贵的指导和见解。
原文和模型
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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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