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网站标题优化,张家港做网站收费标准,延庆青岛网站建设,备案期间 网站想正常本文详细介绍了大模型的定义、基本原理与核心特点#xff0c;包括Transformer架构、预训练微调范式以及涌现能力等。同时阐述了如何使用大模型#xff0c;包括预训练、指令微调(如LoRA技术)和对齐微调(如RLHF、DPO)等阶段。最后提供了大模型学习资源#xff0c;如学习路线图…本文详细介绍了大模型的定义、基本原理与核心特点包括Transformer架构、预训练微调范式以及涌现能力等。同时阐述了如何使用大模型包括预训练、指令微调(如LoRA技术)和对齐微调(如RLHF、DPO)等阶段。最后提供了大模型学习资源如学习路线图、视频教程、技术书籍、应用报告和面试题等帮助读者系统掌握大模型技术。1、大模型的定义大模型Large Model是指参数规模庞大、训练数据量巨大且计算资源需求极高的机器学习模型通常属于深度学习领域。这类模型通过海量数据和复杂结构能够捕捉更抽象的模式完成多种复杂任务。2、大模型的基本原理与特点大模型Large Model是当前人工智能领域的核心技术范式其核心原理是通过海量数据训练超大规模参数模型以实现通用智能能力。以下是其基本原理与核心特点的详细解析2.1、基本原理2.1.1 架构基础Transformer 模型注意力机制Self-Attention允许模型动态关注输入序列中不同位置的相关性解决了传统RNN的长程依赖问题。例如在句子“The cat didn’t eat because it was full”中模型能自动关联“it”与“cat”。并行计算优势不同于RNN的序列处理Transformer可同时处理所有输入位置极大提升训练效率。2.1.2 训练范式预训练 微调预训练Pre-training在无标注数据如互联网文本上通过自监督学习Self-supervised Learning训练例如语言模型任务预测下一个词GPT系列。掩码语言模型预测被遮盖的词BERT。微调Fine-tuning在特定任务如问答、翻译的小规模标注数据上调整模型参数实现任务适配。2.1.3 缩放定律Scaling Laws模型性能与参数量、数据量、计算量呈幂律关系。例如参数翻倍性能按固定比例提升如代码生成错误率下降20%。数据不足时增加参数可能导致过拟合。2.1.4 分布式训练技术数据并行将数据分片到多个GPU同时计算。模型并行拆分模型参数到不同设备如TPU Pods训练GPT-3。混合精度训练使用FP16/FP32混合计算节省显存并加速。2.2、核心特点2.2.1 参数规模突破Scale is All You Need参数量级从百万级ResNet到万亿级GPT-4。性能跃迁参数超过百亿后模型涌现出零样本学习、复杂推理等能力。示例GPT-3175B参数可生成代码、写诗而GPT-21.5B参数能力显著受限。2.2.2数据驱动的通用性多模态数据融合同时学习文本、图像、音频如PaLM-E模型。跨任务泛化同一模型可处理翻译、摘要、问答等任务无需重新设计架构。2.2.3 涌现能力Emergent Abilities定义当模型规模超过临界值如100B参数时突然表现出的新能力。典型能力零样本学习无需示例直接执行任务如“将句子翻译成法语{输入}”。思维链Chain-of-Thought分步骤解决数学问题如“首先计算A然后推导B”。上下文学习In-context Learning通过提示词Prompt调整输出风格。2.2.4 高算力依赖与成本训练成本GPT-3训练需3.14×10²³次浮点运算消耗约1.287GWh电力相当于120个美国家庭年用电量。单次训练成本超千万美元。推理成本GPT-4生成1000个token成本约0.06美元API定价实时响应依赖GPU集群。2.2.5 模型即服务MaaS云端部署通过API提供能力如OpenAI API、文心一言。垂直领域适配企业可基于基座模型如LLaMA微调私有模型如法律、医疗场景。2.3、与传统模型的对比维度 传统模型如ResNet、LSTM 大模型如GPT-4、PaLM参数量级 百万~十亿级 百亿~万亿级训练数据 标注数据为主 无标注互联网级数据泛化能力 单一任务专用 跨任务、跨领域通用计算需求 单卡/小集群训练 千卡级GPU/TPU集群应用模式 端到端部署 云端API服务3、大模型优势4、如何使用大模型目前主流的训练方式主要参考OpenAI发表的关于InstructGPT相关训练步骤1、预训练Pretraining预训练是大模型训练的第一步目的是让模型学习语言的统计模式和语义信息。主流的预训练阶段步骤基本都是近似的其中最重要的就是数据需要收集大量的无标注数据例如互联网上的文本、新闻、博客、论坛等等。这些数据可以是多种语言的并且需要经过一定的清洗和处理以去除噪音无关信息以及个人隐私相关的最后会以tokenizer粒度输入到上文提到的语言模型中。这些数据经过清洗和处理后用于训练和优化语言模型。预训练过程中模型会学习词汇、句法和语义的规律以及上下文之间的关系。OpenAI的ChatGPT4能有如此惊人的效果主要的一个原因就是他们训练数据源比较优质。2、 指令微调阶段Instruction Tuning Stage在完成预训练后就可以通过指令微调去挖掘和增强语言模型本身具备的能力这步也是很多企业以及科研研究人员利用大模型的重要步骤。Instruction tuning指令微调是大模型训练的一个阶段它是一种有监督微调的特殊形式旨在让模型理解和遵循人类指令。在指令微调阶段首先需要准备一系列的NLP任务并将每个任务转化为指令形式其中指令包括人类对模型应该执行的任务描述和期望的输出结果。然后使用这些指令对已经预训练好的大语言模型进行监督学习使得模型通过学习和适应指令来提高其在特定任务上的表现。为了让模型训练更加高效和简单这个阶段还有一种高效的fine-tuning技术这为普通的从业者打开了通向使用大模型的捷径。Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度达到高效的迁移学习的目的提高预训练模型在新任务上的性能从而缓解大型预训练模型的训练成本。在训练过程中预训练模型的参数保持不变只需微调少量的额外参数就可以达到与全量微调相当的性能。目前很多研究对PEFT方法进行了探索例如Adapter Tuning和Prefix Tuning等。其中Adapter Tuning方法在面对特定的下游任务时将预训练模型中的某些层固定只微调接近下游任务的几层参数。而Prefix Tuning方法则是在预训练模型的基础上添加一些额外的参数这些参数在训练过程中会根据特定的任务进行更新和调整。工业界现在常用的Adapter Tuning的技术是Low-Rank AdaptationLoRA 。它通过最小化微调参数的数量和计算复杂度实现高效的迁移学习以提高预训练模型在新任务上的性能。LoRA 的核心思想是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。通过这种分解可以显著减少微调参数的数量并降低计算复杂度。该方式和机器学习中经典的降维的思想很类似类似地LoRA 使用了矩阵分解技术中的奇异值分解 (Singular Value Decomposition, SVD) 或低秩近似 (Low-Rank Approximation) 方法将原始权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积。在微调过程中LoRA 只更新这两个低秩矩阵的参数而保持其他预训练参数固定不变。这样可以显著减少微调所需的计算资源和时间并且在很多任务上取得了与全量微调相当的性能。LoRA技术的引入使得在大规模预训练模型上进行微调更加高效和可行为实际应用提供了更多可能性。3、对齐微调Alignment Tuning主要目标在于将语言模型与人类的偏好、价值观进行对齐其中最重要的技术就是使用RLHFreinforcement learning from human feedback来进行对齐微调。Step 1.预训练模型的有监督微调先收集一个提示词集合并要求标注人员写出高质量的回复然后使用该数据集以监督的方式微调预训练的基础模型。Step 2.训练奖励模型这个过程涉及到与人类评估者进行对话并根据他们的反馈来进行调整和优化。评估者会根据个人偏好对模型生成的回复进行排序从而指导模型生成更符合人类期望的回复。这种基于人类反馈的训练方式可以帮助模型捕捉到更多人类语言的特点和习惯从而提升模型的生成能力。Step 3.利用强化学习模型微调主要使用了强化学习的邻近策略优化PPOproximal policy optimization 算法对于每个时间步PPO算法会计算当前产生和初始化的KL散度根据这个分布来计算一个状态或动作的预期回报然后使用这个回报来更新策略达到对SFT模型进一步优化。但是这种算法存在一些比较明显的缺点比如PPO是on-policy算法每一次更新都需要收集新的样本这就会导致算法的效率低下并且更新是在每次训练时进行的因此策略更新比较频繁这就会导致算法的稳定性较差。所以当前有很多新的技术出来替代RLHF技术直接偏好优化DPO是一种对传统RLHF替代的技术作者在论文中提出拟合一个反映人类偏好的奖励模型将奖励函数和最优策略之间的映射联系起来从而把约束奖励最大化问题转化为一个单阶段的策略训练问题。然后通过强化学习来微调大型无监督语言模型以最大化这个预估的奖励。这个算法具有简单有效和计算轻量级的特点不需要拟合奖励模型只需要进行单阶段训练也不需要大量的超参数调节所以在响应质量方面也通常优于传统的RLHF。另外还有RLAIF从采样方式生成训练奖励模型的评分的角度来替代原有的PPO的RLHF进行训练。DPO方法对齐微调是一个关键的阶段这一阶段使用强化学习从人类反馈中进行微调以进一步优化模型的生成能力。它通过与人类评估者和用户的互动不断优化模型的生成能力以更好地满足人类期望和需求。Prompt提示词Prompt技术的基本思想是通过给模型提供一个或多个提示词或短语来指导模型生成符合要求的输出。本质上是通过恰当的初始化参数也就是适当的输入语言描述来激发语言模型本身的潜力。例如在文本分类任务中我们可以给模型提供一个类别标签的列表并要求它生成与这些类别相关的文本在机器翻译任务中我们可以给模型提供目标语言的一段文本并要求它翻译这段文本。​最后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。我整理出这套 AI 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