一个网站项目几个人做中国建设银官方网站

一个网站项目几个人做,中国建设银官方网站,网络整合营销理论是指什么,大型php网站系统简介 文章将大模型训练比作人才培养#xff0c;分为预训练和微调两阶段。预训练用海量数据打造通用智能模型成为通才#xff1b;微调包含SFT#xff08;监督微调#xff0c;教模型什么是好答案#xff09;和Alignment#xff08;对齐#xff0c;教模型什么…简介文章将大模型训练比作人才培养分为预训练和微调两阶段。预训练用海量数据打造通用智能模型成为通才微调包含SFT监督微调教模型什么是好答案和Alignment对齐教模型什么是坏答案最终将通用模型转变为符合特定需求的专家。这种从通用到专用的技术蜕变是当今AI时代最核心的技术范式。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在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。可能大家都想学习AI大模型技术也_想通过这项技能真正达到升职加薪就业或是副业的目的但是不知道该如何开始学习因为网上的资料太多太杂乱了如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路少碰壁这里我直接把都打包整理好希望能够真正帮助到大家_。一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。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。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型各大场景实战案例结语【一一AGI大模型学习 所有资源获取处无偿领取一一】所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门进阶学习资源包》扫码获取~