【深度学习新浪潮】什么是持续预训练?
一、持续预训练的定义与核心价值
持续预训练是在通用预训练模型(如BERT、GPT)的基础上,使用领域专属无标注语料(如医学文献、法律条文)延续预训练目标(如掩码语言建模),以增强模型领域知识储备的过程。其本质是通过“针对性加餐”让模型在保留通用能力的同时,理解领域术语、语法和逻辑关系,为后续微调奠定基础。
核心优势:
- 领域专业性:通过领域语料补充,模型可精准捕捉专业场景的语言规律(如医学中的“病灶”“半衰期”)。
- 任务泛化性:相比直接微调,持续预训练能提升模型在同类领域任务中的适应性,减少对标注数据的依赖。
- 效率优化:基于已有模型参数继续训练,相比从头训练节省大量计算资源。
二、经典案例与应用场景
以下通过三个领域案例展示持续预训练的实际价值: