wordpress 支付宝打赏,网站视觉优化的意义,青柠影视免费高清电视剧,网站如何防盗链大模型训练三部曲#xff1a;
1.预训练#xff1a;会给大模型输入大量的数据#xff1a;网页、书籍、代码等#xff0c;模型通过学习这些数据的语言规律和知识结构#xff0c;为后续训练打下基础。
2.SFT监督微调阶段#xff1a;这个阶段工匠般的标注数据被用于对模型进…大模型训练三部曲
1.预训练会给大模型输入大量的数据网页、书籍、代码等模型通过学习这些数据的语言规律和知识结构为后续训练打下基础。
2.SFT监督微调阶段这个阶段工匠般的标注数据被用于对模型进行精细打磨通过监督学习的方式让模型能够更好的理解和生成符合人类语言习惯的内容。提升准确性和可靠性。
3.RLHF基于人类反馈的强化学习人性化的调试使用的数据集中会带有分数模型需要尽量给低分内容打低分高分内容打高分。这么做的目的是让模型不要输出不合法不合规的内容。
大模型的四个特点
1.规模和参数量大
2.适应能力强灵活能力强
3.有广泛数据集的预训练
4.计算资源需求大
按照应用场景大模型可以大致分为
1.大语言模型LLM
2.多模态模型
大模型的工作流程
1.分词化与词表映射
三种分词化词粒度、字符粒度、子词粒度
然后会为每个词映射一个token id也就是建立了词表映射映射的token id才是最终交给计算机处理的部分。因为计算机或者说模型可没法直接看懂自然语言它只能看懂数字。
2.文本生成的过程
生成的过程可以拆解为输入问题、分词化、神经网络计算、概率选择、自回归生成和输出结果。
学到这里我有一个顿悟大模型给出你想要的内容其实就是根据你提供的内容接着你的内容去生成的内容。也就是它的回答不是重新从0生成的而是接着问题后面生成的它根本没有把输入的内容看成是一个问题而是把它看成一个上文他需要做的是根据上文填写下文。而下文就是你想要的答案。
