📐 预训练 vs 随机初始化的样本效率

变量定义：设下游任务需要 $k$ 个标注样本使预训练模型达到性能 $P^*$，随机初始化模型达到同等性能 $P^*$ 所需样本数为 $k'$。

推导过程：预训练模型已经从大规模无标注数据 $D_{pre}$（数百亿 token）中习得语言的统计规律，其参数初始化点 $\theta_0^{pre}$ 在损失景观中已处于接近下游任务最优解的低谷附近。而随机初始化点 $\theta_0^{rand}$ 则处于高损失区域，需要更多梯度步才能到达同等低谷。

形式化地，fine-tuning 的优化路径为：

$\theta^* = \theta_0^{pre} - \eta \sum_{i=1}^{k} \nabla_\theta \mathcal{L}(x_i, y_i; \theta)$

由于起点更优，同样的 $k$ 步优化可以达到更低的损失，等效为：

$k' \approx k \times C \quad (C \gg 1, \text{实验中 } C \approx 100)$

结论：预训练模型在低资源场景下的样本效率比随机初始化高约 100 倍。

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📐 MLM 与 CLM 目标函数对比

Masked Language Modeling（BERT 类）：

随机选择 15% 的 token 位置集合 $M$，要求模型从未被遮盖的上下文中预测这些位置的原始 token：

$J_{MLM} = -\mathbb{E}_{x \sim D} \sum_{i \in M} \log P(x_i \mid x_{\setminus M}; \theta)$

其中 $x_{\setminus M}$ 表示去掉 mask 位置后的序列，注意力是双向的（每个位置可看到所有非 mask 位置）。

Causal Language Modeling（GPT 类）：

给定前缀预测下一个 token，注意力通过 causal mask 强制单向：

$J_{CLM} = -\sum_{t=1}^{T} \log P(x_t \mid x_{<t}; \theta)$

关键区别：

• MLM：每个样本可以提供 15% × T 个训练信号，但需要特殊的 [MASK] token（预训练-微调不一致）
• CLM：每个样本只提供 T 个训练信号，但可以直接用于自回归生成，无训练-推理差异

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📐 三种架构的形式化对比

Encoder-only（BERT）：双向注意力，输出每个位置的上下文表示：

$H = \text{TransformerEncoder}(x_1, \ldots, x_n) \in \mathbb{R}^{n \times d}$

注意力矩阵 $A \in \mathbb{R}^{n \times n}$，无 mask（每个位置可看全局）。

Decoder-only（GPT）：单向注意力（causal mask），输出自回归概率：

$P(x_t \mid x_{<t}) = \text{softmax}(h_t W_V) \quad \text{其中 } A_{ij} = 0 \text{ if } j > i$

Encoder-Decoder（T5）：encoder 双向处理输入，decoder 通过 cross-attention 条件生成：

$P(y_t \mid y_{<t}, x) = \text{softmax}(h_{dec,t} W_V), \quad h_{dec,t} = \text{CrossAttn}(h_{dec,t}, H_{enc})$

参数规模对比（以 hidden=768, L=12, H=12 为基准）：

T5 参数量约为同规格 BERT 的 2.3 倍，因为 encoder 和 decoder 各自都有完整的 Transformer 层。

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📐 数据混合比例的优化框架

问题形式化：设有 $K$ 个数据源 $\{D_1, \ldots, D_K\}$，混合权重 $\alpha = (\alpha_1, \ldots, \alpha_K)$，满足 $\sum_k \alpha_k = 1, \alpha_k \geq 0$。

训练损失为各数据源损失的加权和：

$\mathcal{L}_{train}(\theta; \alpha) = \sum_{k=1}^{K} \alpha_k \cdot \mathcal{L}_k(\theta)$

目标是最小化在目标评估集（如多个下游任务）上的损失：

$\alpha^* = \arg\min_{\alpha} \mathcal{L}_{eval}(\theta^*(\alpha))$

重复数据的危害：若数据 $D_k$ 重复 $n$ 次，等效权重从 $\alpha_k$ 变为 $n \cdot \alpha_k / (1 + (n-1)\alpha_k)$（归一化后），模型可能记忆训练样本（memorization），在成员推断攻击（membership inference）中表现脆弱。

Chinchilla 最优比例（Hoffmann et al., 2022）：在固定算力预算 $C$（FLOPs）下：

$N^* \propto C^{0.5}, \quad D^* \propto C^{0.5}$

即模型参数量和训练 token 数应等比例增长，最优比约为 20 tokens per parameter。

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