Editing 音乐模型训练 (section)

== 4. 训练与优化 ==
有了数据和模型，就进入'''模型训练与优化'''阶段。在这个过程中，需要考虑数据增强、超参数选择、训练监控和模型保存等方面。

=== 数据增强 (Data Augmentation) ===
对于歌词文本数据，数据增强可以在一定程度上缓解语料不足的问题。常见的NLP数据增强技术有：

* '''同义词替换'''：用近义词替换歌词中的某些词语，以生成语义相似的新句子。
* '''随机插入/删除'''：随机地在句子中插入额外的词，或删除一些不影响整体意思的词。
* '''随机交换'''：随机交换句子中的两个词的位置。
* '''回译 (Back-translation)'''：将歌词翻译成另一种语言，再翻译回来，获得语义等价的变体。
* '''简易数据增强 (Easy Data Augmentation, EDA)'''：EDA方法综合运用了上述几种操作来扩充数据。例如，对每一句歌词应用一定概率的同义词替换、插入、交换或删除。实验证明这些简单操作在小数据集上可以提高模型的鲁棒性。

需要注意，过度的数据增强可能改变歌词的风格或节奏，应仔细评估生成的伪样本质量。对于歌词这种对韵律和语义要求很高的文本，增强需更谨慎，比如同义词必须不破坏韵脚或节奏。'''经验建议'''：优先增强那些通用性强的句子，对标志性强的歌词（专有名词、特殊拼写等）尽量保留原样。

=== 训练超参数选择 ===
选择合适的训练超参数可以帮助模型更快收敛并避免过拟合：

* '''Batch Size'''（批大小）：批大小影响显存占用和梯度估计稳定性。对于GPT-2这类模型，显存往往是限制因素。可以根据GPU显存大小选择批大小，例如8或16。如果显存不足，可以使用 '''梯度累积 (gradient accumulation)''' 技术：将有效批大小拆分成多个小批次累积梯度，相当于用小批次模拟更大批次。【提示】如果发现 GPU 内存溢出(OOM)，首要是减小batch size。
* '''学习率 (Learning Rate)'''：预训练Transformer微调通常使用相对小的学习率，如 1e-4 到 5e-5 之间。一个典型设置是 <code>5e-5</code> 用于微调GPT-2。可以采用 '''学习率预热和衰减''' 策略——例如前几百步从0线性增加学习率到目标值，再在训练后期逐渐衰减学习率，以稳定训练过程。
* '''优化器 (Optimizer)'''：Adam 或 AdamW 是Transformer微调的常用优化器。AdamW（带权重衰减的Adam）在Transformer训练中表现良好。保持其他超参数默认（$\beta_1=0.9,\beta_2=0.999,\epsilon=1e-8$）通常即可。权重衰减可以设置一个小值如<code>1e-2</code>或<code>1e-3</code>以防止过拟合。
* '''训练轮数 (Epochs)'''：如果数据量不大，可能需要多轮迭代才能充分学习模式。但轮数过多又会导致模型记忆训练集（过拟合）。可以从较小的epoch数开始（如3-5轮），观察训练损失和验证集损失的变化趋势。如验证损失不再下降甚至上升，应提前停止训练（Early Stopping）。
* '''截断与填充'''：设定最大序列长度（如模型支持的最大token长度，GPT-2通常512或1024）。长于该长度的歌词需要截断或拆分，短于该长度的可以填充。尽量避免过长的填充，以提升批处理效率。
* '''混合精度训练'''：考虑使用混合精度 (FP16) 训练，以减少显存占用和加速运算。PyTorch的 <code>torch.cuda.amp</code> 或 Hugging Face Trainer 中设置 <code>fp16=True</code> 即可开启。【注意】混合精度在某些情况下需要留意数值稳定性，但总体对大多数Transformers是安全且有效的。

=== 模型训练过程与监控 ===
在训练过程中，需要实时监控模型的性能指标，以便及时调整：

* '''损失值 (Loss)'''：每个训练step或每若干step记录训练损失。如果发现损失长时间不下降甚至上升，需检查学习率是否过高或出现了梯度爆炸（可尝试降低学习率或 Gradient Clipping 梯度裁剪）。
* '''验证集指标'''：定期在验证集上计算困惑度(Perplexity)或验证损失，以评估模型泛化能力。困惑度是语言模型常用指标，其值是平均每词的困惑程度，值越低表示模型预测下一个词越自信。
* '''可视化'''：使用 TensorBoard 或其他工具可视化训练曲线。通过图表观察训练损失和验证损失随时间的变化。当两者开始明显背离（训练损失继续降低但验证损失持平或上升）时，表示可能过拟合。
** ''TensorBoard''：如果使用PyTorch，您可以使用 <code>tensorboardX</code> 或 TensorFlow 的 summary writer来记录指标。在Terminal运行 <code>tensorboard --logdir runs</code> 可启动网页界面查看曲线。
** ''Weights & Biases (W&B)''：这是一个流行的实验跟踪工具，只需几行代码即可将训练过程中的指标自动记录到在线面板。使用 W&B，您可以方便地比较不同实验的超参数和结果。在 Hugging Face Trainer 中，只需在 <code>TrainingArguments</code> 中设定 <code>report_to="wandb"</code> 并登录W&B帐号即可启用。

例如，使用 Hugging Face 的 <code>Trainer</code> API 时，可以这样设置训练参数和监控：

以上代码设置了关键超参数，并启用了 TensorBoard 和 Weights & Biases 以监控训练。'''最佳实践'''：在实际训练中不断根据监控结果调节超参数，例如观察验证集困惑度来微调学习率或提前停止。训练完成后，保存最终的模型权重供后续部署使用（Hugging Face的Trainer会自动保存最后一个checkpoint，可以使用 <code>trainer.save_model()</code> 明确保存）。

=== 模型效果优化 ===
训练完成后，可以根据生成结果对模型进行优化：

* '''手动检查输出'''：给模型输入一些测试性的开头歌词或主题，让模型生成歌词片段。人工评估其连贯性、押韵、风格是否符合预期。根据观察结果决定是否需要进一步微调或调整数据。例如发现模型总是重复某些词，可以在训练数据中检查并减少类似重复样本，或者引入更多样本丰富表达。
* '''调节温度和长度'''：在生成文本时，可调整'''温度（temperature）参数控制创造性，高温度会让输出更多样化但可能降低连贯性；Top-k采样或Top-p (nucleus)采样'''策略也可以帮助平衡多样性和流畅度。在测试不同参数组合后，选择效果最佳的用于最终应用。
* '''迭代训练'''：可以通过'''持续训练'''(Continual Training)的方式逐步提升模型——先用基本数据训练模型，然后将模型生成结果与原始数据混合再训练（仿人类写作过程，不断润色）。不过要小心这种方法可能引入模型自有错误的放大。

通过上述训练和优化步骤，您应当能够得到一个在您数据集上表现良好的歌词生成模型。接下来，就可以考虑将模型部署供实际使用。