你好,开始一种新的尝试,准备聊聊“大语言模型入门”。
大模型的第一个特征就是具有数亿到数千亿个参数。这些模型可以处理复杂的任务和大量的数据,通常需要强大的计算资源来训练和运行。
这里必须得提一下通用大模型和聊天大模型的区别联系。
通用大模型是那些被设计为能够处理广泛任务的模型,不仅限于对话生成。例如,通用大模型可以用于文本生成、文本分类、机器翻译、信息抽取等多种任务。
聊天大模型是通用大模型的一个子集,专门设计用于生成自然对话。它们优化了对话生成的能力,致力于理解和生成自然语言对话,以便在聊天应用中提供自然且相关的回答。
聊天大模型在通用大模型的基础上加一层微调就实现人人能用的大模型。使得通用大模型的能力被更多人使用和了解。
这也是GPT3远没有ChatGPT流行的原因。
大模型微调(Fine-tuning)是指在已经训练好的大模型基础上,进一步在特定任务或数据集上进行训练,以便让模型在特定应用场景中表现得更好。
那么大模型微调具体会做哪些内容呢?
大模型微调的过程可以通过两个主要方面来理解:
将更多数据输入模型中:
让模型学习数据,而不仅仅是访问数据:
大模型微调的过程不仅使模型能够处理更多的任务和数据,还提升了模型在特定领域的能力。它通过调整模型的参数,使得模型能够将训练数据中的模式和知识内化,从而在面对相关任务时表现得更加出色。这种方法不仅提高了模型的表现,还节省了计算资源,使得实际应用更为高效。
graph TD
A[开始-预训练大模型] --> B[准备特定任务的数据集]
B --> C[将更多数据输入模型中]
C --> D[模型通过优化参数适应数据]
D --> E[模型学习并记住数据的模式]
E --> F[在特定任务上进行微调]
F --> G[让模型学习数据而不仅仅是访问数据]
G --> H[模型调整内部参数]
H --> I[模型能够更好地应用学到的知识]
I --> J[模型在特定领域的表现提升]
J --> K[节省计算资源提升应用效率]
K --> L[结束: 微调后的大模型]
E --> M[并行任务: 模型提升表现]
M --> N[节省计算资源]
N --> K
大模型微调的一般流程包括以下几个关键步骤:
graph TD
A[定义目标任务] --> B[准备数据]
B --> C[数据收集]
B --> D[数据预处理]
D --> E
C --> E[选择预训练模型]
E --> F[配置微调设置]
F --> G[微调模型]
G --> H[评估和验证]
H --> I[模型评估]
H --> J[调优]
J --> I
I --> K[测试和部署]
K --> L[最终测试]
K --> M[模型部署]
L --> N[监控和维护]
M --> N
N --> O[持续监控]
N --> P[更新和维护]
来自一线全栈程序员nine的探索与实践,持续迭代中。
欢迎讨论共同成长。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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