企业官网建设流程全解析

手机网站备案密码找回的方法,圣诞树html网页代码,制作网页时用的最多的是,wordpress购物盒子文章详细介绍了大语言模型的基础概念和完整训练流程。从AI、模型、Transformer和Token等核心名词解释#xff0c;到数据工程阶段的算力集群搭建和数据采集处理#xff0c;再到预训练阶段的语言规律学习#xff0c;接着通过有监督微调和基于人类反馈的强化学习使模型具备指令…文章详细介绍了大语言模型的基础概念和完整训练流程。从AI、模型、Transformer和Token等核心名词解释到数据工程阶段的算力集群搭建和数据采集处理再到预训练阶段的语言规律学习接着通过有监督微调和基于人类反馈的强化学习使模型具备指令理解能力最后介绍模型评估、压缩和服务部署的完整流程。文章系统性地呈现了从零开始构建大模型的全过程为初学者提供了全面的技术指南。Step 1 名词解释AIAI (Artificial Intelligence人工智能) 是一个广泛的科学领域目标是让机器能够像人类一样思考、学习、解决问题和感知环境。本质 它不是一个具体的软件而是一种科学技术。表现 凡是能让计算机展现出“智能”行为的技术如语音识别、图像识别、自动驾驶都属于 AI。模型如果说 AI 是一项手艺那么模型 (Model) 就是学成之后的那张“数学公式表”。形象理解 想象一个学生算法在读了万卷书大数据后总结出了一套规律模型。当你问他问题时他查阅这套规律给出一个概率最大的答案。数学本质 模型本质上是一个复杂的函数y f ( x ) y f(x)yf(x)它由数以亿计的参数权重组成。输入一个数据如一句话模型通过计算输出一个结果如下一个字。TransformerTransformer 是目前大语言模型如 ChatGPT最核心的底层架构。它于 2017 年由 Google 提出彻底改变了 AI 的训练方式。并行计算 以前的 AI 模型必须一个字一个字地读而 Transformer 可以一次性处理整段文字这使得用超级计算机大规模并行训练 AI 成为可能。目前的地位 现在的 GPT、Llama、Claude 几乎所有顶尖 AI 模型都是基于 Transformer 架构改进而来的。Token在 AI 大模型的世界里Token 是模型阅读和处理文本的基本单位。模型并不能像人类一样直接理解“汉字”或“单词”它们只能处理数字。因此在训练的第一步数据工程阶段我们需要将原始文本切分成一个个片段并给这些片段分配唯一的数字 ID。这些片段就叫做 Token。Token 的切分逻辑Token 的大小并不是固定的它取决于所使用的分词算法Tokenizer英文中 一个 Token 通常是一个单词如 apple或者一个单词的一部分如 friendship 可能会被切分为 friend 和 ship。中文中 一个 Token 可能是一个字如 我也可能是一个常用的词语如 人工智能。近似换算 通常情况下1000 个 Token 大约等于 750 个英文单词或 500-600 个汉字。为什么需要 Token数字化转换 Token 是从“文本”到“向量数字”的桥梁。只有转成 Token IDTransformer 架构才能进行后续的数学运算。控制词表大小 如果以整个词为单位词表会无限大如果以字母为单位信息密度太低。Token 是在效率和信息表达之间取得的平衡词表通常在 3w-10w 之间。计算成本 大模型的输入长度限制Context Window和调用 API 的计费通常都是按 Token 数量计算的Step 2 数据工程算力集群搭建 准备成百上千块 GPU如 NVIDIA H100/H800。需要配置高速网络InfiniBand和并行计算框架如 PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM。原始数据采集 从互联网抓取万亿级Trillions的 Token。来源包括 Common Crawl、维基百科、书籍、代码仓库GitHub、学术论文等。数据清洗与过滤质量过滤 剔除广告、低质文本、乱码。去重 删掉重复的网页和文档防止模型在某些内容上过度拟合。隐私处理 过滤电话、邮箱等隐私信息。分词Tokenization 将文本切分为模型能理解的数字序列TokenStep 3 预训练这一阶段的目标是让模型学习“预测下一个字”从而习得语言规律和世界知识。架构选择 目前主流是大规模 Decoder-only 架构如 GPT 系列。自监督学习 模型阅读海量文本不断尝试预测被遮挡或下一个出现的单词。如果预测错了通过 反向传播 (Backpropagation) 更新参数。分布式训练数据并行 将数据分给不同 GPU 跑。张量并行/流水线并行 因为模型太大单个 GPU 存不下需将模型的层或参数切分到多个 GPU。产出 得到 基座模型 (Base Model)。此时的模型很有才华但不会听人指挥只会“接龙”。Step 4 指令微调A. 有监督微调 (SFT - Supervised Fine-Tuning)具体操作 编写数万条“指令-回答”对例如“请写一首关于秋天的诗” - 对应的范文。效果 模型从“复读机”变成了一个能听懂人类指令的“助手”。B. 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)奖励模型训练 (RM) 让模型生成几个答案由人类给这些答案打分。训练一个“裁判模型”来学习人类的喜好。强化学习优化 (PPO/DPO) 模型在裁判模型的监督下不断自我进化得分越高该行为就越被强化。Step 5 模型评估模型评估 在各个评测集如 MMLU, GSM8K上测试其逻辑、代码、常识能力。模型压缩量化 (Quantization) 将参数从 16 位浮点数降到 8 位或 4 位减少显存占用。蒸馏 (Distillation) 用大模型教小模型。服务部署 使用 vLLM 或 TensorRT-LLM 等推理引擎将模型打包成 API 供用户调用。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】