Transformer模型中的權重矩陣可以透過兩種方式獲得：
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從頭開始訓練（Training from Scratch）： 在這種情況下，模型的所有權重矩陣都是在當前訓練過程中從隨機初始化開始，透過訓練資料逐步調整和學習得到的。這意味著模型的引數（權重矩陣）在訓練開始時是隨機初始化的，然後透過訓練過程中的前向傳播、損失計算、反向傳播和權重更新逐步最佳化，直到模型在訓練任務上達到滿意的效能。
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預訓練和微調（Pre-training and Fine-tuning）： 另一種常見的方法是使用預訓練的權重，然後在特定任務上進行微調。預訓練通常是在一個大規模的通用資料集（如大規模文字語料庫）上進行的，這使得模型能夠學習到通用的語言特徵。微調是指在預訓練的基礎上，在特定任務的訓練資料上進一步訓練模型，以適應該任務的需求。
詳細解釋
從頭開始訓練
- 初始化權重：在訓練開始時，模型的權重矩陣透過某種初始化方法（例如正態分佈或均勻分佈）進行隨機初始化。
- 訓練過程：模型在給定的訓練資料上進行多輪訓練，每輪訓練包括多個批次。在每個批次中，模型透過前向傳播計算輸出，透過損失函式計算誤差，透過反向傳播計算梯度，並透過最佳化演算法（如Adam）更新權重。
- 訓練目標：透過不斷調整權重，使模型的預測誤差逐漸減小，從而在訓練資料上達到最佳效能。
預訓練和微調
- 預訓練：預訓練是指在一個大規模的、通用的任務上訓練模型。例如，BERT模型在大規模的無監督文字語料庫上進行預訓練，任務包括掩蔽語言模型（Masked Language Modeling）和下一句預測（Next Sentence Prediction）。在預訓練過程中，模型學習到通用的語言特徵和模式。
- 微調：微調是指在預訓練模型的基礎上，在特定任務的訓練資料上進一步訓練模型。例如，可以在預訓練的BERT模型的基礎上，使用小規模的情感分析資料集進行微調，以使模型適應情感分析任務。
預訓練模型的使用
預訓練模型（如BERT、GPT等）的使用已經成為NLP領域的標準做法。其原因包括：
- 減少計算資源：預訓練模型已經在大規模資料集上進行了大量訓練，節省了從頭開始訓練所需的大量計算資源和時間。
- 提升模型效能：預訓練模型通常具有更好的初始化，可以在微調階段更快地收斂，並且在許多下游任務上表現出色。
- 遷移學習：預訓練模型的權重包含了大量通用的語言知識，透過微調可以很容易地適應各種具體任務。