模型 “出厂自带知识

你用的时候 不用再自己喂大量数据重新训 ，直接就能用

 

一、模型 “出厂自带知识”—— 提前喂饱了！

不管是 Word2Vec 还是 BERT，发布的时候就已经用超大规模文本训好啦 ，就像手机出厂时系统已经装好、APP 已经预载。

 

• 比如 Word2Vec，开发者可能用了 整个互联网的文本、百科全书、小说、新闻 …… 让模型看了几十亿、几百亿个词，学出了词之间的关系；
• BERT 更猛，甚至会用 “维基百科 + 整本书” 级别的数据，训出更复杂的语义理解。

 

所以 你调用它们的时候，模型已经 “见过大世面”，知道 “我”“爱”“红烧肉” 这些词咋表意、咋关联 ，不用你再从头训～

二、你用的时候，咋玩？——“直接用现成的，也能微调”

虽然模型自带知识，但你用的时候，有两种玩法：

1. 纯 “白嫖” 现成的 —— 直接用预训练好的向量

比如你想拿 Word2Vec 查 “红烧肉” 的向量，直接调用模型，它就会输出 已经训好的向量 ，因为模型早就把 “红烧肉” 的语义学透了。

 

• 就像你手机里的地图 APP，开发商已经把全国地图数据下好，你打开就能用，不用自己再去测绘～

2. 想更贴合自己的场景 ——“微调”（可选）

如果你的领域很特殊（比如医学、法律 ），模型原来学的知识不够细，你可以 用自己的小数据 “微调” ：

 

• 比如你是做 “中医问诊” 的，模型原来可能不懂 “脉象”“经络” 这些词的专业关联；
• 你可以找几十、几百个中医文本，让模型在原来知识的基础上，再学一遍你的领域知识，让向量更贴合你的场景。

 

但注意！微调不是重新训整个模型 ，而是 “在现成知识上，补点自己的料”，比从头训轻松太多～

三、举个生活例子，秒懂！

把模型想象成 “预制菜大厨” ：

 

• 模型开发者 = 预制菜工厂，提前用 “海量食材（全网文本 ）”，做出了 “万能调味酱（预训练模型 ）”，里面已经融合了各种味道（语义知识 ）；
• 你 = 小饭馆老板，用这个预制酱：
  • 直接用（纯调用 ）：炒普通家常菜，直接拿酱炒，味道已经不错；
  • 微调（自己加料 ）：如果要做 “特色麻辣香锅”，可以往预制酱里加自己的辣椒、香料（自己的小数据 ），让味道更贴合顾客口味。

 

不管哪种方式，你不用自己种辣椒、种蔬菜重新做酱（不用训海量数据 ） ，直接用现成的改改就行～

 

所以总结：Word2Vec、BERT 这些模型，本身已经用海量样本训好，你调用时直接能用；如果想更贴合自己场景，也可以用小数据微调，不用从头训 ！ 就像站在巨人肩膀上干活，省老劲了～