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wzjs 2025/9/1 23:01:17

网站建设图片改不了,成都装修公司排名前十强有哪些,wordpress 微信群发,新网站如何让百度收录0、概述大模型学习的重点主要包括：模型的训练/微调、模型的部署/测评、模型的上层开发训练/微调：训练是基础，微调是关键，它们决定了模型在特定任务上的表现部署/测评：部署是将模型推向应用的桥梁，测评…

0、概述

大模型学习的重点主要包括：模型的训练/微调、模型的部署/测评、模型的上层开发

训练/微调：训练是基础，微调是关键，它们决定了模型在特定任务上的表现
部署/测评：部署是将模型推向应用的桥梁，测评是确保模型性能的保障
上层开发：通过Prompt、RAG、Agent等技术，将模型的能力转化为实际应用

1、模型的训练/微调

1.1 基本的训练/微调

训练（Train）：
- 从零开始训练一个大模型：这是一项极其复杂的任务，需要大量的数据、计算资源和时间，例如：OpenAI的GPT-3模型使用了数千亿个单词的数据进行训练，耗时数月，使用了数千块高性能GPU（如H100、A100）
- 数据量：预训练通常需要海量数据，例如18TB（甚至更多）的文本数据
- 时间：训练一个大型模型可能需要数月时间，具体取决于模型规模和硬件性能
- 训练平台：需要强大的计算资源，如千卡（1000块GPU）、万卡（10000块GPU）等。常见的硬件包括H100、A100等高性能GPU
微调（Fine-tune）：
- 基于开源大模型进行微调：这是更常见的实践方式，微调的目标是将一个预训练好的模型调整为特定任务（如问答、文本生成等）的最优版本
- 数据量：微调通常只需要少量数据（如几十条甚至几百条标注数据）
- 时间：微调的时间相对较短，从几分钟到几小时不等，具体取决于数据量和模型大小
- 训练平台：微调可以在相对较小的硬件上完成，例如：一块NVIDIA RTX 4090 GPU
- 微调的挑战：
  - 微调失败是常态：微调过程中可能会出现各种问题，如过拟合、性能下降等，成功微调需要大量的实验和调整
  - 炼丹过程：没有固定的公式，需要不断尝试不同的数据、参数和优化方法
共同点：
- 修改模型参数：无论是训练还是微调，核心都是通过优化算法（如Adam）调整模型的参数，以最小化损失函数

1.2 三阶段训练过程

第1阶段：预训练（Pre-Train）
- 内功修炼：通过自监督学习的方式，让模型学习语言的通用规律，例如：BERT的Masked Language Model（MLM）任务，通过预测被掩盖的单词来学习语言结构
- 自回归方式训练：如GPT系列，通过预测下一个单词来训练模型
- 数据：通常使用大量的无标注文本数据，如维基百科、书籍、网页等
- 成果：生成一个基础模型（base model），这个模型可以用于多种下游任务的微调
第2阶段：监督指令微调（Supervised Finetune）
- 外功修炼：将模型调整为能够完成特定任务（如问答、文本生成等）
- 功能：
  - 对话能力：能够理解并回应人类的对话
  - 指令遵循能力：能够根据用户指令执行任务
  - 函数调用能力：能够调用外部工具或API来完成任务
  - 复杂推理能力：能够分步骤解决复杂问题
- 数据：使用标注好的问答对、对话历史等数据
- 两种风格：
  - 注入知识：通过微调让模型学习特定领域的知识
  - 提升能力：通过微调让模型更好地完成特定任务
第3阶段：偏好优化（Preference Optimization）
- RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）：通过人类反馈来优化模型的输出，例如：让人类标注模型生成的答案的质量，然后通过强化学习调整模型
- DPO（Direct Preference Optimization）：直接优化模型的输出偏好，让模型生成更符合人类偏好的答案
- 一问两答：对于一个问题，模型生成一个“不好”的答案和一个“好”的答案，通过比较来优化模型

1.3 低代码/无代码开发

通过工具（如LangChain）实现模型的微调和部署，无需编写大量代码，例如：LangChain提供了一系列的API和工具，使得开发者可以通过简单的配置完成复杂的任务

1.4 工程平衡

重点突出微调能力：在微调过程中，需要重点关注如何提升模型在特定任务上的表现，同时尽量保留模型原有的通用能力
避免破坏原有能力：微调过程中需要谨慎调整模型参数，避免过度拟合导致模型在其他任务上的表现下降

2、模型的部署与测评

2.1 部署（Deployment）

定义：将训练好的模型部署到生产环境中，使其能够被实际应用调用
关键要素：
- 硬件选择：根据模型大小和性能需求选择合适的硬件，如GPU或TPU
- 框架选择：使用如TensorFlow Serving、TorchServe等框架来部署模型
- 容器化：通过Docker容器化部署，便于管理和扩展
- API接口：提供RESTful API或gRPC接口，方便其他应用调用
目标：确保模型在生产环境中稳定运行，能够高效响应请求

2.2 考试（模型测评）

全学科考试：通过一系列标准化的测试来评估模型的性能。常见的测试包括：
- MMLU：多学科测试，涵盖数学、科学、人文等多个领域
- CMMLU：中文多学科测试
- C-Eval：中文综合能力测试
测评指标：通常包括准确率、召回率、F1值等，用于评估模型在不同任务上的表现