Editing 音乐模型训练 (section)

== 2. 模型选择 ==
'''选择合适的模型'''对于生成效果和开发难度都有重要影响。针对音乐和歌词文本生成，可以考虑以下几种模型策略：

* '''基于预训练语言模型的Transformer'''：主流做法是采用像 ''GPT-2'' 这样的预训练模型并进行微调。GPT-2 是OpenAI提出的生成式预训练Transformer，在大规模通用语料上训练，擅长续写文本，因而适合歌词生成任务。其“小型”版本（例如117M参数）可以在单块GPU上训练。相比从零训练，自然语言领域的预训练模型已经学习了语法和一般语言知识，'''微调'''可以更快收敛并产生连贯的歌词。
* '''更大型的预训练模型'''：如 ''GPT-3'' 或其衍生（例如 open-source 的 GPT-Neo、GPT-J 等）。GPT-3 非开源但可通过 OpenAI API 进行定制微调，不过费用较高且需云端调用。对于小规模项目，不太推荐直接使用GPT-3进行训练，但可以考虑通过API微调一个歌词模型作为比较。
* '''专门用于音乐序列的模型'''：如 ''Music Transformer''（谷歌提出的Transformer变种，用相对位置注意力机制来更好地捕捉音乐长程结构）。'''Music Transformer'''主要针对MIDI音符序列生成，如果您的任务包含曲调创作或结合旋律，可考虑此模型。然而，它并非直接用于歌词文本；如果目标仅是文本歌词创作，标准的语言模型（GPT系列）会更方便。另一类模型是基于LSTM的序列模型，曾经在歌词生成上有应用，但已被Transformer架构所超越，在小规模数据上Transformer同样表现更好。
* '''从头训练 vs. 微调'''：在大多数情况下，'''微调预训练模型'''是首选。预训练模型已经掌握了丰富的语言模式，微调可以利用歌词数据让模型学习特定风格和用词。【除非】您的数据非常特殊（比如大量专业术语或特殊格式）且与常见语料差异巨大，否则不建议从零开始训练语言模型——从头训练不仅需要海量数据和算力，而且生成质量往往不及预训练微调。对于歌词生成，小规模数据下从零训练的模型容易出现语法错误或无意义重复。
* '''开源框架选择'''：推荐使用开源的深度学习框架及其高层接口来实现模型训练：
** ''Hugging Face Transformers''【🔥 推荐】：提供了丰富的预训练模型（包括GPT-2等）和便捷的微调接口。使用🤗Transformers，您可以轻松地加载预训练模型和分词器，并使用自带的 <code>Trainer</code> API 进行训练。
** ''PyTorch''：底层框架，如果需要更大灵活性或自定义模型结构，可以直接使用PyTorch定义Transformer架构。也可结合 PyTorch Lightning 这样更高级的训练管理框架。
** ''TensorFlow/Keras''：同样可用于实现语言模型。TensorFlow 的 Keras 接口提供了易用的模型定义和训练流程，适合快速原型。但大量现成的预训练模型（尤其GPT系列）在PyTorch上的支持更完善。如果需要使用 TPU 训练，则 TensorFlow 可能更方便一些。
** ''Magenta''：谷歌的 Magenta 项目在音乐生成领域有特殊模型和工具（如 MusicVAE、Music Transformer 的实现）。如果您的项目更关注曲调/旋律生成，可以参考 Magenta 提供的模型和预训练检查点。

'''模型选择代码示例'''：下面示例展示如何通过 Hugging Face 加载一个预训练的 GPT-2 模型并准备进行微调：

上述代码下载了GPT-2小模型及其分词器。对于小规模项目，您也可以选择更小的DistilGPT2模型，以减少参数数量从而缩短训练时间和所需内存。加载模型后，可以根据需要冻结部分层不参与更新，从而保留模型的一般语言能力，同时专注学习歌词风格。