预训练和微调

课程目标

在本课程单元中，您将了解大型语言模型（LLM）的训练过程，重点是预训练和微调。这些知识将帮助您理解如何通过使用大量互联网文本进行自我训练，以及如何通过人类反馈来优化模型。

预训练

预训练是LLM训练过程中的第一步。模型通过大量的互联网文本进行自我训练，这些文本可以来自维基百科、各种网站、论坛等。预训练的目标是让模型学会预测下一个词语或Token。以下是预训练的主要步骤：

1. 数据收集：收集大约10TB的互联网文本数据。
2. Token化：将文本数据分解成更小的单元，称为Token。例如，句子“Jack 好靚”会被分解成三个Token：“Jack”、“好”和“靚”。
3. 自我训练：模型通过不断预测下一个Token，并根据预测结果调整参数。这个过程需要大量的计算资源和时间。
4. 参数调整：如果模型预测错误，它会调整相应的参数，以提高下一次预测的准确性。

预训练完成后，模型已经具备了一定的语言处理能力，但还不足以处理特定任务。此时的模型称为基础模型（Base Model）。

微调

微调是训练过程的第二步，旨在通过特定任务的数据进一步优化模型。微调的目标是让模型能够执行特定任务，如回答问题、生成文本等。以下是微调的主要步骤：

1. 任务数据收集：收集与特定任务相关的数据。例如，如果您希望模型能够回答问题，您需要收集大量的问题和答案对。
2. 任务训练：使用上述数据对模型进行训练，使其能够更好地执行特定任务。
3. 人类反馈：通过让人类评估模型的输出，并根据反馈调整模型。可以使用强化学习（Reinforcement Learning）等技术进行更高级的微调。

微调所需的资源和数据量相对较少，因此一些小公司甚至个人也可以完成这个步骤。

预训练与微调的区别

• 数据量：预训练需要大量的互联网文本数据，而微调只需要特定任务的数据。
• 计算资源：预训练需要大量的计算资源和时间，而微调相对较少。
• 目标：预训练的目标是让模型具备基本的语言处理能力，而微调的目标是让模型能够执行特定任务。

课程总结

通过本课程单元的学习，您应该已经了解了LLM的预训练和微调过程。预训练通过大量的互联网文本数据进行自我训练，微调则通过特定任务的数据和人类反馈进一步优化模型。希望这些知识能帮助您更好地理解和应用大型语言模型。

有关更多信息，请参阅其他相关课程单元：生成式AI概述、大型语言模型（LLM）、Transformer神经网络、AI技术的哲学思考。