企业官网建设流程全解析

东网站建设,自己做的网站图片加载过慢,php中做购物网站的教程,做公司的网站本文系统介绍大语言模型关键技术#xff0c;包括高效预训练策略#xff08;优化任务设计、热启动机制等#xff09;、适配微调技术#xff08;指令微调和参数高效学习如LoRA、Adapter等#xff09;、提示学习方法#xff08;少样本、零样本提示和思维链#xff09;以及知…本文系统介绍大语言模型关键技术包括高效预训练策略优化任务设计、热启动机制等、适配微调技术指令微调和参数高效学习如LoRA、Adapter等、提示学习方法少样本、零样本提示和思维链以及知识增强技术知识增广、支撑、约束和迁移构成大模型从预训练到应用落地的完整技术体系。1、预训练高效预训练策略。其主要思路是采用不同的策略以更低成本实现对语言大模型的预训练。1‌优化任务设计‌在预训练阶段构建高效的优化目标促使模型充分挖掘每个样本的监督信号进而提升训练效率。2‌热启动机制‌采用学习率线性递增的初始化方式缓解因单纯扩大批处理规模而引发的优化困境。3‌分层渐进训练‌突破传统统一超参数优化的框架基于各层自注意力模式的相似性先训练浅层模型再通过复制扩展至深层结构。4‌知识迁移技术‌融合当前文本与已有预训练大模型的知识双重学习。实验表明CPM-2应用该技术后中文大模型预训练初期效率提升达37.5%。5‌可预测扩展Predictable Scaling‌依托大小模型的同源特性通过小模型性能曲线拟合预测大模型表现。例如OpenAI利用千分之一至万分之一计算资源的小模型成功预判GPT-4部分性能显著降低训练成本。BERT 之后的 Transformer 架构在提高自然语言处理效率方面有两个重要优化方向:(1)统一的序列建模首先将多种自然语言处理任务(如分类、信息抽取、翻译、对话等)整合到一个统一的框架然后在同一模型中执行多个任务以实现更高效的自然语言处理。1一是转化为序列生成的统一任务如 T5和 BART等将多种自然语言任务统一转化文本到文本的生成任务。2二是转化为语言大模型预训练任务通过语言提示在输入文本中插入人类设计或者自动生成的上下文实现对不同任务的处理。(2)计算高效的模型架构。从Transformer 模型架构本身在处理训练复杂度、编解码效率、训练稳定性、显存利用等方面进行优化。例如Transformer的并行处理机制牺牲了推理效率其解码过程每一步的复杂度达到O(N)同时该模型对显存需求极高随着输入序列长度增加内存消耗呈线性增长。针对这一问题微软推出的RetNet架构创新性地结合了线性化注意力与尺度保持Retention机制在模型性能基本不变的前提下显著提升了训练速度、推理效率并降低了内存占用。混合专家化的模型架构针对自注意力机制的高显存占用问题斯坦福大学在Transformer模型中提出了FashAttention该算法通过IO感知设计实现了高速计算与内存效率的平衡现已被主流大模型广泛用于支持超长文本处理。当前模块化大模型架构成为研究热点该方法基于神经激活的稀疏特性将稠密模型分解为多个模块使不同任务仅需激活部分模块即可完成训练与推理显著提升效率。代表性成果包括Google的Switch Transformers与Pathways架构、清华大学的MoEfication架构及FastMoE架构等。Switch Transformers模型架构2、 语言大模型的适配微调语言大模型在通用领域的大规模预训练往往难以覆盖特定任务或领域的专业知识因此需要通过微调进行适配。微调能够使模型更精准地满足特定场景需求例如处理医疗记录等敏感数据且无需直接暴露原始数据。同时微调还能优化部署效率并降低计算资源消耗。在适配微调技术中‌指令微调‌Instruction Tuning和‌参数高效学习‌是两大核心方法。‌指令微调‌通过训练语言大模型使其具备理解并执行人类指令的能力从而在零样本条件下泛化至新任务。其学习框架虽与多任务提示微调类似但本质差异在于提示微调侧重调整提示以适应模型而指令微调强调模型主动对齐人类指令即在包含任务说明的提示下生成特定响应。该技术的研究涵盖指令理解、指令数据构建及指令对齐等方向。(1) 指令理解‌即语言大模型能够精准解析人类语言指令这是其有效执行任务的基础。为提升指令理解能力当前研究普遍采用多任务提示方法通过在包含丰富指令描述的任务集合上对语言大模型进行微调例如FLAN、InstructGPT等这些模型在陌生任务中展现出卓越的零样本学习表现。(2) 指令数据获取指如何构建包含多样性的任务指令数据。指令数据构建 常见有三种方式1基于公开人工标注数据构建代表指令数据集包括 1616 种不同任务的 Super-Natural Instruction、2000种不同 NLP任务的 OPT-IML。2借助语言大模型的自动生成构建如 Unnatural Instructions 通过种子指令作为提示让语言大模型生成新的指令描述和问题然后再输入到模型让其输出回答。3基于人工标注方法如 ChatGPT 在人工标注指令的基础上通过 GPT-3、InstructGPT 等在线平台收集用户真实指令数据。(3)指令对齐语言大模型在多种自然语言处理任务上都展现了卓越的性能。然而它们有时可能会出现不预期的行为如创造虚假信息、追求错误目标或产生有偏见的内容。问题的根源在于语言大模型在预训练阶段仅依赖语言模型进行数据建模未融入人类的价值观或偏好。针对这一缺陷学界引入“指令对齐”概念旨在使模型输出更贴近人类需求。然而这种对齐方式与传统预训练存在差异其核心聚焦于提升输出的‌有用性‌、‌诚实性‌和‌无害性‌。指令对齐可能削弱模型的部分通用性能这种现象被定义为“Alignment Tax”。为促进模型输出与人类价值观的一致性InstructGPT 开发了基于人类反馈的强化学习微调方法将人工反馈直接整合至模型优化流程。实践中ChatGPT 同样沿用了类似InstructGPT 的技术路径以保障生成内容的高质量与安全性。随着指令对齐技术的普及微调范式正从传统的数据驱动学习逐步转向以人类反馈为核心的新范式。参数高效微调(Parameter-Efficient Tuning)早期以 BERT 为代表的微调方法是在大模型基座上增加一个任务适配层然后进行全参微调但是这种方法存在两方面的问题:1.一是任务鸿沟”问题预训练和微调之间的任务形式不一致这种差别会显著影响知识迁移的效能。2.二是高计算成本语言大模型的参数规模不断增长导致模型全参微调也需要大量计算资源。解决以上问题的有效途径是参数高效学习即通过仅微调少量参数实现大模型在下游任务上获得全参微调效果。目前许多参数高效微调方法被提出这些方法大致可分为3类(1) ‌添加式方法‌通过在原模型中嵌入新增模块或参数并仅对新增部分实施参数微调。典型代表为适配器(Adapter)技术其将轻量级神经模块适配器集成至预训练模型仅训练这些适配器即可实现模型适配。工程实践中适配器模块常被部署于多头自注意力机制与前馈网络层之间已成为主流解决方案。(2) ‌指定式方法‌明确设定模型中特定参数为可训练状态其余参数保持冻结。该方法兼具简洁性与高效性例如仅激活模型偏置项进行优化而固定其他参数时仍能达到超过95%的全参数微调效果。(3) ‌重参数化方法‌将原模型参数映射至低维空间仅优化该空间中的近似参数从而大幅减少计算资源与内存占用。以LoRA为例其通过将自注意力模块的权重变化分解为两个低秩矩阵的乘积实现参数压缩即Prefix-TuningPrefix-Tuning 固定 PLM 的所有参数只更新优化特定任务的 prefix。因此在生产部署时只需要存储一个大型 PLM 的副本和一个学习到的特定任务的 prefix每个下游任务只产生非常小的额外的计算和存储开销。Full VS Emb-onlyembedding-only表示只有在embedding层添加前缀token而full表示每一层都添加前缀token。实验表明: prefix-tuningembedding-onlydiscrete promptingPrifix VS Infixprefix-tuning 表示可训练参数放在开头infix-tuning 表示可训练token放在中间位置结果表明: prefix-tuninginfix-tuningPrompt-TuningPrompt-tuning可视为prefix-tuning的简化形式。该方法保持预训练模型参数完全冻结仅针对不同下游任务在输入文本前添加s个可训练的真实tokens与prefix-tuning不同此处tokens为实际文本内容且不引入额外编码层或任务专属输出层。一系列对比实验都在说明: 随着预训练模型参数的增加一切的问题都不是问题最简单的设置也能达到极好的效果。Prompt长度影响: 模型参数达到一定量级时Prompt 长度为1也能达到不错的效果Prompt长度为20就能达到极好效果。Prompt初始化方式影响: Random Uniform方式明显弱于其他两种但是当模型参数达到一定量级这种差异也不复存在。预训练的方式: LM Adaptation的方式效果好但是当模型达到一定规模差异又几乎没有了。微调步数影响: 模型参数较小时步数越多效果越好。同样随着模型参数达到一定规模zeroshot 也能取得不错效果。P-tuning-V1版本P-Tuning 的方法思路与Prefix-Tuning非常相似P-Tuning通过少量连续的embedding参数作为prompt来优化GPT在NLU任务上的表现而Prefix-Tuning则是专门为NLG任务设计的。此外P-Tuning仅在embedding层引入额外参数采用MLPLSTM进行初始化而Prefix-Tuning则在每一层都加入了可训练参数采用MLP初始化。P-Tuning 提出将 Prompt 转换为可以学习的 Embedding 层只是考虑到直接对 Embedding 参数进行优化会存在这样两个挑战Discretenes: 对输入正常语料的 Embedding 层已经经过预训练而如果直接对输入的 prompt embedding 进行随机初始化训练容易陷入局部最优。Association: 没法捕捉到 prompt embedding 之间的相关关系。作者提出使用 MLPLSTM 的方式对 prompt进行初始化处理。P-tuning-V2版本V2的思路和 prefix-tuning 相似在模型的每一层都应用连续的 prompts 并对 prompts 参数进行更新优化。同时该方法是针对 NLU 任务优化和适配的。LoRAAdapter Tuning 在 PLM 基础上添加适配器层会引入额外的计算带来推理延迟问题。Prefix Tuning 难以优化其性能随可训练参数规模非单调变化更根本的是为前缀保留部分序列长度必然会减少用于处理上下游任务的序列长度。LoRA 论文提出了一种计算和存储高效的低秩(Low-Rank)表示方法具体地Transformer等神经网络包含许多执行矩阵乘法的密集层这些权重矩阵通常具有满秩。QLoRA可以认为是LoRA的升级版本体现在NormalFloat4(NF4): 一种论文新提出的数据类型对于正态分布权重而言信息理论上是最优的新数据类型; 可以简单认为是尽可能减少优化过程中数据精度损失的作用。双重量化(Double Quantization): 通过量化常数来减少平均内存占用。分页优化器(Paged Optimizers): 用于管理内存峰值。3、语言大模型的提示学习指令提示(Instruction Prompt)也称为提示学习。指令提示核心思想是避免强制语言大模型适应下游任务而是通过提供“提示(Prompt)”来给数据嵌入额外的上下文以重新组织下游任务使之看起来更像是在语言大模型预训练过程中解决的问题。指令提示有三种形式1.少样本提示‌即在自然语言提示后添加若干示例数据作为语言大模型的输入内容。这种方法能够增强语言大模型在跨领域和多样化任务中的适应能力与表现稳定性。然而少样本提示也面临若干难点例如示例数量的合理设定、示例的筛选标准等。‌2.零样本提示‌即完全依赖精心设计的提示语无需提供任何示例数据直接激发语言大模型与目标任务相关的内在能力。其核心难点在于提示语的设计优化以及最佳提示方案的选择。‌3.上下文学习In-context Learning, ICL‌亦称情境学习通过将自然语言问题直接输入语言大模型并以其生成的答案作为输出结果。本质上这是一种特殊的少样本提示形式问题中已隐含包含任务目标与格式要求。该方法能简化问题表述与答案生成流程并具备处理多类型、复杂问题的灵活性。其实施挑战主要集中于问题质量的把控以及答案准确性的评估。思维链(Chain-of-ThoughtCoT)。推理的过程通常涉及多个推论步骤通过多步推理允许产生可验证的输出可以提高黑盒模型的可解释性。思维链作为一种提示策略在激发语言模型的多步推理方面具有显著效果。它通过引导模型生成问题解决的中间推理步骤模拟人类处理复杂任务时的思考过程。在具体实现上思维链提示用包含自然语言推理步骤的示例替代了传统少样本提示中的简单输入-输出对从而构建起输入-思维链-输出的三元组框架。这种能力被视为语言模型的一种涌现特性通常需要模型达到足够大的参数规模才能显现。要激活模型的思维链能力关键在于提供包含逐步推理过程的演示作为提示条件每个演示都应包含具体问题及其对应的完整推理路径最终导向正确答案。语言大模型的知识增强知识运用和推理能力是衡量语言大模型智能水平的重要因素。美国 Allen AI 研究大模型的问答能力发现 GPT在处理具有预设立场(false premise)的简单性常识性问题时如类似“太阳有几只眼睛?”GPT仍然会给出“太阳两只眼睛”的荒谬回复。有效的解决方法是在深度学习模型基础上融入各类型相关外部知识。根据大模型知识融合部位不同知识融合方法从模型输入、神经架构、模型参数、输出等不同层面大致分为以下4 类如图所示语言大模型知识增强的 4 种途径知识增广‌模型输入端增强存在两大主流路径其一是将知识直接融入输入数据其二通过设计专用模块实现原始输入与知识化表征的有机融合。‌知识支撑‌聚焦于优化知识嵌入模型的内部处理机制。一方面可在模型底层增设知识引导层以提升特征表征质量例如通过知识记忆模块向大模型底层注入深度特征。另一方面知识亦可作为顶层专家模块参与后处理计算从而优化最终输出效果。‌知识约束‌通过知识体系构建辅助性预测目标与约束条件强化模型的基础目标函数。典型如远程监督学习采用知识图谱启发式标注作为新训练目标该技术已成熟应用于实体识别、关系抽取等NLP任务。此外知识还可衍生出独立的预训练目标与基础语言建模任务形成互补。‌知识迁移‌作为关键知识载体模型知识可直接服务于下游任务如参数初始化。迁移学习与自监督学习构成该领域两大支柱。当前以BERT为代表的预训练模型已成为自然语言处理领域知识迁移的核心技术方案。如何学习大模型 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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取