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张小明 2026/1/3 11:42:28
外贸soho自己建站,移动云网站建设,淘宝上买的网站模板怎么建设网站,商业网站缩写简介 大模型训练分为预训练和微调两阶段。预训练利用大量未标记数据学习通用语言特征#xff1b;微调则通过少量标记数据使模型适应特定任务。微调技术可分为全量微调(成本高效果好)和高效微调(如Adapter、LoRA#xff0c;成本低效果好)#xff1b;也可按目标分为监督微调、…简介大模型训练分为预训练和微调两阶段。预训练利用大量未标记数据学习通用语言特征微调则通过少量标记数据使模型适应特定任务。微调技术可分为全量微调(成本高效果好)和高效微调(如Adapter、LoRA成本低效果好)也可按目标分为监督微调、基于人类反馈的强化学习和指令微调分别适用于不同类型的任务需求。前言大模型训练技术总体上为预训练-》按目标与方法选择合适的微调方式。预训练Pre-Training在大量未标记数据上训练模型学习通用特征和语言模式如语法、语义。不需要人工标注常用互联网上海量文本进行训练。微调Fine-Tuning一、概述在预训练之后使用少量特定任务的标记数据对模型进行进一步训练。目的是让模型适应具体任务如情感分析、文本分类、问答等提升在特定场景下的表现。二、按参数调整范围分2.1、全量微调Full Fine-Tuning做法解锁并更新预训练模型的全部参数。模型在特定任务数据上从头到尾重新学习一遍。优点通常能达到该任务上的最佳性能。因为模型的所有部分都可以根据新任务进行最优调整。缺点计算成本极高 对于数十亿甚至万亿参数的大模型需要巨大的GPU内存和算力。存储成本高 每个任务都需要保存一份完整的、参数不同的模型副本。过拟合风险 如果任务数据量小训练所有参数容易导致模型“忘记”通用知识只在少量数据上过拟合。2.2、高效微调Parameter-Efficient Fine-Tuning做法冻结预训练模型绝大部分的原始参数保持其知识不变只新增或选择性地修改极小一部分参数来进行任务适配。目的 用极低的训练成本获得接近完全微调的性能。常见技术Adapter适配器 在模型层之间插入小型可训练模块只训练这些模块。Prompt Tuning提示调优 不修改模型本身只优化输入时添加的一小段可学习“提示词”的嵌入向量。LoRA低秩适应 认为模型在适配时的参数变化是低秩的因此通过训练两个小的低秩矩阵来“模拟”这个变化而无需改动原始的大权重矩阵。三、按目标与方法分3.0 说明按目标与方法分有监督微调、基于人类反馈的强化学习、指令微调常用技术实现即上文的全量微调和高效微调。3.1 监督微调(SFT)Supervised Fine-Tuning利用“标准答案”进行训练。使用高质量的“输入-输出”配对数据即明确的指令和期望的回答以传统的监督学习方式微调预训练模型。训练目标 最小化模型输出与“标准答案”之间的差异如交叉熵损失。适用场景 输出结果相对明确、有标准格式的任务如文本分类正面/负面命名实体识别找出人名、地名翻译原文到译文的映射特点 方法直接能快速教会模型执行特定、已知的任务为模型提供明确的行为基础。3.2 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)Reinforcement Learning from Human Feedback利用“人类偏好”进行训练。不再依赖“标准答案”关键阶段采用监督微调后让人类评估员对模型的多个输出进行排序或评分这些偏好反馈被转化为奖励信号通过强化学习算法如PPO算法来训练模型使其输出更符合人类价值观。训练目标 最大化从人类反馈中学习到的“奖励模型”给出的分数。适用场景 输出开放、主观、难以用单一标准答案衡量的生成式任务如创意写作开放域对话总结、风格转换特点 能够教会模型输出在质量、安全性、有用性和无害性上更符合人类复杂偏好的内容使其行为“对齐”人类价值观。3.3 指令微调Instruction-TuningInstruction-Tuning是提升模型理解和遵循自然语言指令的通用能力使其成为一个能处理多种未知任务的“通用助手”使用海量、多样化任务的“指令-输出”配对数据进行训练。模型学习的是根据指令泛化而非记住某个具体任务得到能响应“总结以下文章”、“将这句话翻译成法语”等各类指令的模型。简单比喻Fine-Tuning 是把一个大学生培养成某个领域的博士专精Instruction-Tuning 是培养他的通识能力和理解导师各种要求的能力通用。四、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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