什么是无监督微调（UFT）

无监督微调（Unsupervised Fine-Tuning,UFT）是一种在没有标签数据集上进行的模型训练方法。与有监督微调不同，无监督微调不依赖于预定义的标签或输出结果，而是通过模型自身的能力来理解和处理数据。

具体来说，无监督微调通常利用无监督学习算法，如自编码器、生成对抗网络（GAN）等，来优化模型参数。这些算法能够从数据中提取有用的特征和表示，并且可以避免因缺乏标签而带来的标注成本问题。这种方法特别适用于大型语言模型（LLM），例如BERT和GPT，在预训练阶段使用无监督微调可以帮助模型更好地捕捉语言的内在结构和模式。

此外，无监督微调还可以用于解决一些特定任务中的域适应问题。例如，在深度估计架构中，如果缺乏地面真实测量数据，可以通过无监督策略来进行微调，从而提高模型在新环境下的表现。

总之，无监督微调是一种重要的技术手段，它能够在没有标签的情况下提升模型的泛化能力和性能，广泛应用于各种机器学习任务中