企业官网建设流程全解析

网站设计策略,网站建设使用的工具,网站建设新闻资讯,汽车网站页面设计现在的大语言模型发展得非常快#xff0c;从几亿参数到千亿参数#xff0c;不仅模型越来越大#xff0c;能力也越来越强。但是在实际工作中#xff0c;我们很少会从零开始训练一个这样的巨无霸模型#xff0c;因为那样的成本和资源需求实在太高了。更多的时候#xff0c;…现在的大语言模型发展得非常快从几亿参数到千亿参数不仅模型越来越大能力也越来越强。但是在实际工作中我们很少会从零开始训练一个这样的巨无霸模型因为那样的成本和资源需求实在太高了。更多的时候我们会先用一个现成的强大模型然后根据自己的需求对它做一些“微调”让它更懂我们的领域、更符合我们的业务和价值观。前排提示文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦微调并不是一开始就有这么多方法它的技术路线也是一步步发展起来的。为了带着思考去看接下来的内容我们先抛出三个问题1.在大模型时代为什么微调几乎取代了从零训练2.现在主流的大模型微调技术有哪些它们的原理和特点有什么不同3.如果是落地到实际业务我们该怎么选择合适的微调方法1. 微调的背景与动机说到微调首先要想清楚我们为什么不直接训练一个新模型而是要在别人已经训练好的模型上“动手脚”最直接的原因就是——成本。训练一个千亿参数的模型不仅需要超级昂贵的硬件还得准备海量的高质量数据。对绝大多数企业和个人来说这是不可能完成的任务。第二个原因是通用模型虽然强大但它并不一定懂你所在的行业比如医疗、法律、金融。这就像一个见多识广的人可能对很多话题都能聊几句但在某些专业领域还是需要补课。最后还有一个很现实的考虑数据安全和合规。很多公司希望模型能按照自己的价值观、安全要求和业务逻辑来回答问题这就需要对模型进行定制化训练。换句话说微调的出现是为了用更低的成本、更少的资源让模型更懂你、更安全、更专业。2. 技术发展时间线与主要方法2.1 2018 年及以前全参数微调早期的做法很直接——把整个模型的参数全部拿出来训练。这种方式简单粗暴效果也非常好但代价就是显存消耗大、训练时间长、算力要求高基本上是科研机构或者小模型时代的标配。如果用几句话总结这种方法可以这么看待·更新全部参数效果最佳·显存和算力需求高·适合小模型或科研任务2.2 2019 年特征提取这个阶段的思路是不去动模型内部的结构而是把它当作一个固定的“特征提取器”用它处理数据然后在输出的特征上接一个新的分类器或其他下游模型。这样训练很快成本也低但对于需要深度理解和生成的任务就不太够用了。简而言之它的特点是·冻结主干网络·快速训练、低成本·复杂任务适配能力弱2.3 2019 年底Adapter 方法研究者发现可以在 Transformer 的每一层之间加一个小模块这个模块的参数很少但却能学习特定任务的特征。训练时只更新这些模块主干网络保持不动。这种方法既节省资源又方便在多个任务之间切换不同的 Adapter。用一行话概括 Adapter·在模型层间加入可训练模块·参数更新量小可多任务复用·可能带来推理延迟2.4 2021 年初LoRALoRA 是一个非常有影响力的方法它把需要更新的大矩阵分解成两个小的低秩矩阵只训练这部分参数最后还能把它们合并回原模型里部署起来很方便。它的出现让大模型的定制化变得更轻量、低成本也因此在开源社区大火。总结一下 LoRA 的优势和特点·低秩矩阵分解只更新小部分参数·显存需求低部署方便·社区应用广泛2.5 2021 年中提示微调提示微调的思路是模型本身不动只在输入端加一些可学习的提示向量让模型的行为发生变化。它的好处是训练极快、成本极低但在复杂生成任务上的效果一般。一句话描述提示微调·训练少量提示向量·速度快、成本低·复杂任务表现有限2.6 2022 年指令微调指令微调的重点是让模型通过大量高质量的指令-回答数据来学会遵循自然语言的指令。这一步对大模型变得更易用、更通用起到了关键作用ChatGPT 的成功也离不开这一技术。概括来说指令微调就是·用指令-回答数据训练·提升模型遵循指令和通用交互的能力2.7 2022 年末至 2023 年偏好对齐在模型能理解指令之后人们还希望它更符合人类的价值观和偏好。这就有了 RLHF 和 DPO 等方法。它们用人类的反馈来调整模型的回答倾向从而提升安全性和用户体验。简单理解就是·RLHF监督微调 奖励模型 强化学习·DPO直接优化偏好差异跳过奖励模型·提升模型安全性和价值观一致性3. 方法对比不同的微调方法就像不同的改装方式各有优缺点。把它们放在一起对比可以更直观地看到适用场景和成本差异最后我们来回答一下文章开头提出的问题1.在大模型时代为什么微调几乎取代了从零训练因为它能在保留预训练模型通用能力的同时大幅降低计算和数据成本让定制化更容易实现。2.现在主流的大模型微调技术有哪些它们的原理和特点有什么不同从早期的全参数微调到特征提取、Adapter、LoRA、提示微调再到指令微调和偏好对齐它们在参数更新量、计算资源和适用场景上各有不同。3.如果是落地到实际业务我们该怎么选择合适的微调方法o数据多、预算充足且精度要求高全参数微调o资源有限但要求生成质量高LoRA 指令微调o多任务共存Adaptero快速低成本适配Prompt Tuningo需要安全和价值观对齐RLHF 或 DPO如何学习AI大模型 “最先掌握AI的人将会晚掌握AI的人有竞争优势晚掌握AI的人比完全不会AI的人竞争优势更大”。在这个技术日新月异的时代不会新技能或者说落后就要挨打。老蓝我作为一名在一线互联网企业保密不方便透露工作十余年指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我是非常希望可以把知识和技术分享给大家但苦于传播途径有限很多互联网行业的朋友无法获得正确的籽料得到学习的提升所以也是整理了一份AI大模型籽料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、落地项目实战等免费分享出来。点击即可获取大模型学习包2026年最新版AI大模型学习路线图100套AI大模型商业化落地方案100集大模型视频教程200本大模型PDF书籍LLM面试题合集AI产品经理资源合集大模型学习路线想要学习一门新技术你最先应该开始看的就是学习路线图而下方这张超详细的学习路线图按照这个路线进行学习学完成为一名大模型算法工程师拿个20k、15薪那是轻轻松松视频教程首先是建议零基础的小伙伴通过视频教程来学习其中这里给大家分享一份与上面成长路线学习计划相对应的视频教程。文末有整合包的领取方式技术书籍籽料当然当你入门之后仅仅是视频教程已经不能满足你的需求了这里也分享一份我学习期间整理的大模型入门书籍籽料。文末有整合包的领取方式大模型实际应用报告合集这套包含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。文末有整合包的领取方式大模型落地应用案例PPT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。文末有整合包的领取方式大模型面试题答案截至目前大模型已经超过200个在大模型纵横的时代不仅大模型技术越来越卷就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道我总结了大模型常考的面试题。文末有整合包的领取方式领取方式这份完整版的 AI大模型学习籽料我已经上传CSDN需要的同学可以微⭐扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取