模型回收利用：旧模型权重初始化新架构的迁移学习 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个非常有趣且实用的技术方向：模型回收利用。具体来说，我们将深入研究如何利用旧版本模型的权重来初始化新架构的模型，从而实现高效的迁移学习。本次讲座主要以Bert到GPT的迁移为例，讲解其原理、方法和实践。 为什么需要模型回收利用？ 在深度学习领域，训练一个高性能的模型往往需要耗费大量的计算资源和时间。特别是对于大规模的模型，例如BERT和GPT，从头开始训练可能需要几天甚至几周的时间。此外，从头训练还需要大量高质量的标注数据，这在很多情况下是难以获取的。 模型回收利用，或者更准确地说是迁移学习，提供了一种更高效的解决方案。其核心思想是将已经训练好的模型（源模型）的知识迁移到新的模型（目标模型）上。通过利用源模型已经学习到的特征表示和模式，目标模型可以更快地收敛，并且通常能够达到更高的性能。 节省算力、时间以及数据需求是模型回收利用的核心驱动力。 Bert-to-GPT 迁移学习的挑战与机遇 BERT和GPT是两种非常流行的预训练语言模型，它们分别代表了不同的模型架构和训练范式。BERT基于Transform …