如何用自定义无标注文档微调GPT2及相关技术疑问

• 能否使用无标注数据集微调语言模型？
  可以，但要分阶段操作。针对GPT2，你可以用无标注文档做继续预训练（CLM，因果语言建模），让模型先学习你的领域术语、行文逻辑和专属知识，相当于给模型补领域认知课；BERT则可做领域自适应预训练（MLM，掩码语言建模），帮模型适配你的文档风格和内容语境。但纯无标注数据没法让模型直接掌握“问答”的任务逻辑，后续要么用少量标注数据做任务微调，要么用prompt模板（给模型示例问题+答案）引导它生成符合要求的回答。

• 在自有数据上训练模型后，能否直接进行查询，还是仍需使用标注数据集针对特定任务进行微调？
  仅用无标注数据做领域预训练的话，直接查询效果会很差——模型只是懂了你的领域内容，但不知道怎么根据问题提取或生成对应答案。必须针对问答任务做针对性调整：要么用标注好的问题-答案对做任务微调，哪怕几十条高质量标注也能大幅提升效果；要么用few-shot prompt方式，给模型输入几个示例问题+答案，引导它按格式输出。如果要精准匹配文档内容，还可以搭配检索模块，先从文档里找出和问题相关的片段，再把片段和问题一起输入模型生成答案。

• 要获得良好效果，是否存在文档数量下限？
  没有绝对硬性下限，核心看数据质量和领域特性：

  • 无标注领域预训练数据：通用领域的话，几百篇结构清晰、内容连贯的文档就能让模型学到基础领域知识；小众专业领域建议至少上千篇，才能覆盖足够的专业术语和知识场景。
  • 标注问答数据：哪怕20-50条高质量的问题-答案对，也能让模型快速适配问答任务；如果数据质量够高（问题覆盖核心主题，答案精准对应文档内容），少量数据的效果甚至比大量冗余数据更好。

• 是否支持非英语语言？
  完全支持。GPT2和BERT都有大量针对非英语语言的预训练模型，比如中文的bert-base-chinese、gpt2-chinese，还有日语、法语等其他语言的专属预训练版本。你只需选用对应语言的预训练模型，再用同语言的自有文档和标注数据微调即可。如果是多语言场景，也可选多语言预训练模型（如bert-base-multilingual-cased），但单语言模型在对应语言上的效果通常更优。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者solecuore