企业官网建设流程全解析

网上做视频赚钱的网站有哪些,旅行社静态模板网站,wordpress电子书主题,成全视频免费观看在线看搜索大模型训练分为预训练和微调两阶段。预训练用海量数据打造通才#xff0c;掌握基础语言与知识#xff1b;微调通过SFT教模型什么是好答案#xff0c;再通过Alignment教模型什么是坏答案#xff0c;最终形成安全可靠的专业专家通才掌握基础语言与知识微调通过SFT教模型什么是好答案再通过Alignment教模型什么是坏答案最终形成安全可靠的专业专家。这种训练范式平衡了通用能力与专业能力是当前AI时代最核心的技术基础。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦想象你在培养一个人才第一阶段让他接受通识教育学习语文、数学、历史、科学……成为一个知识面广博的通才第二阶段根据职业方向进行专业训练比如学医学、法律或工程成为某个领域的专家大模型的训练过程与此惊人地相似。GPT-4、Claude、文心一言等大模型都不是一蹴而就的。它们的诞生经历了两个关键阶段预训练Pre-training和微调Fine-tuning。前者打造通才后者塑造专家。今天我们就来拆解这个从通用到专用的技术蜕变过程。预训练用海量数据打造通用智能什么是预训练预训练就是用海量文本数据训练一个什么都懂一点的通用大模型。这些数据可能来自互联网上的网页、论坛、博客数字化的书籍、论文、新闻代码库、维基百科、社交媒体……数据量有多大以GPT-3为例训练数据量达到45TB相当于数千亿个单词。模型在这些数据中学习语言的语法和词汇常识知识地球是圆的、水往低处流逻辑推理能力基础的写作、翻译、代码能力这个阶段训练出来的模型我们称之为Pre-trained Model预训练模型。它就像一个博学的通才对各种话题都有基础理解但还不够专业。预训练的局限性预训练模型虽然强大但存在明显短板1. 缺乏领域专业性它能聊医学常识但无法像专业医生一样诊断病情它能写代码但可能不符合你公司的编码规范2. 不懂你想要什么你问它一个问题它可能给出冗长的、不着重点的回答它不知道什么是好答案只是在统计规律上预测下一个词3. 可能输出有害内容因为训练数据中包含互联网上的各种内容模型可能输出偏见、错误或不当言论这就是为什么我们需要微调——把通才训练成符合特定需求的专家。微调第一步SFT教模型什么是好答案微调分为两个关键阶段。第一阶段叫SFTSupervised Fine-Tuning监督微调。SFT的核心思想树立榜样SFT就像给孩子树立榜样——告诉他“你应该这样做。”在这个阶段我们需要准备指令微调数据。每条数据包含两个部分字段说明示例Input输入用户的问题“北京的天气怎么样”Output输出标准答案“北京目前气温15°C多云空气质量良好。”数据从哪来这些标准答案通常通过以下方式获得1. 专家标注雇佣大量专业人员针对每个问题给出高质量答案比如医疗领域模型需要医生标注法律模型需要律师标注2. 质量筛选从现有数据中筛选出高质量的问答对比如Stack Overflow上的高赞回答、知乎的优质答案3. 数据规模通常需要数千到数十万条高质量数据数据越多、质量越高模型表现越好SFT训练后的效果通过SFT训练模型学会了按照人类期望的方式回答问题理解指令的意图比如总结一下vs详细解释输出结构化、专业化的内容我们把训练后的模型称为SFT Model。但这还不够——我们只告诉了模型该做什么还没告诉它不该做什么。微调第二步Alignment教模型什么是坏答案这就引出了微调的第二阶段Alignment对齐。Alignment的核心思想纠正错误如果说SFT是树立榜样那么Alignment就是纠正错误——告诉模型“这样做不对应该避免。”当SFT模型上线后我们会收集用户的真实反馈点赞说明回答质量好点踩说明回答有问题啰嗦、答非所问、不当内容等这些反馈成为Alignment阶段的重要数据来源。Alignment的数据格式Alignment数据与SFT数据不同。对于同一个问题我们提供一对正反答案字段说明示例Input用户问题“如何快速减肥”Accepted接受的答案“健康减肥需要合理饮食适量运动建议咨询营养师。”Rejected拒绝的答案“不吃饭就能快速瘦”通过大量这样的对比数据模型学会了避免输出有害、错误、不负责任的内容拒绝回答不该回答的问题更精准地理解什么是好答案训练后我们得到Aligned Model对齐模型——这是最终可以部署的生产级模型。Alignment数据的优势相比SFT数据Alignment数据更容易获取1. 自动收集用户点赞/点踩自动记录AB测试中不同答案的表现对比日志分析识别用户满意度2. 持续优化系统上线后数据源源不断可以不断进行对齐训练持续提升模型质量对齐算法PPO vs DPO在Alignment阶段业界常用两种算法PPOProximal Policy Optimization基于强化学习把模型当作智能体通过奖励信号进行训练优点理论上更灵活能处理复杂的优化目标缺点训练过程复杂调参难度大计算成本高DPODirect Preference Optimization直接优化偏好更简单直接地利用偏好数据优点训练稳定计算效率高易于实现缺点理论灵活性略低于PPO当前趋势DPO已成为主流选择因其简单高效的特点在工业界广泛应用。完整流程回顾从通才到专家让我们串联整个流程阶段一预训练输入45TB海量文本数据过程学习语言、知识、逻辑输出Pre-trained Model通用大模型特点知识面广但不够专业阶段二SFT监督微调输入数万条专家标注的输入-输出对过程学习什么是好答案输出SFT Model特点能按人类期望回答但可能犯错阶段三Alignment对齐输入用户反馈的接受-拒绝答案对过程学习什么是坏答案进行纠正输出Aligned Model特点安全、可靠、符合人类价值观最终结果部署上线服务用户并持续收集反馈进行迭代优化。预训练与微调通识教育与专业训练的完美结合回到开头的类比预训练就像通识教育让模型成为博学的通才具备广泛的基础能力SFT就像专业训练让模型掌握如何正确完成任务Alignment就像职业伦理培训让模型知道什么不该做这三个阶段环环相扣缺一不可没有预训练模型缺乏基础能力没有SFT模型不知道如何满足人类需求没有Alignment模型可能输出有害内容这也是为什么我们很少从零训练大模型而是基于开源模型进行微调——预训练成本高昂数百万美元但微调相对廉价数千到数万美元且能快速适配特定场景。大模型的训练艺术本质上是通用能力与专业能力的平衡、效率与效果的权衡、技术实现与人类价值的对齐。掌握这套逻辑你就理解了当今AI时代最核心的技术范式。无论是使用ChatGPT还是训练自己的行业模型这套预训练微调的框架都是你绕不开的基础知识。你准备好用微调武装你的大模型了吗读者福利倘若大家对大模型感兴趣那么这套大模型学习资料一定对你有用。针对0基础小白如果你是零基础小白快速入门大模型是可行的。大模型学习流程较短学习内容全面需要理论与实践结合学习计划和方向能根据资料进行归纳总结包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型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】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈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。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集这里我们能提供零基础学习书籍和视频。作为最快捷也是最有效的方式之一跟着老师的思路由浅入深从理论到实操其实大模型并不难。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。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】