大语言模型原理与工程实践：什么是有监督微调

大语言模型原理与工程实践：什么是有监督微调

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习的迅猛发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。大语言模型（LLMs）如BERT、GPT-3等，通过在海量数据上预训练，展现出强大的语言理解和生成能力。然而，这些模型在特定领域或任务上的表现往往不够理想。为了解决这一问题，有监督微调（Supervised Fine-tuning）应运而生。

1.2 研究现状

近年来，有监督微调已成为LLMs在特定领域应用的主流方法。通过在少量标注数据上微调LLMs，可以显著提升其在特定任务上的性能。许多研究者和工程师致力于探索如何更有效地进行有监督微调，以实现更好的性能和更快的收敛速度。

1.3 研究意义

有监督微调在以下方面具有重要意义：

• 提升模型性能：针对特定任务进行微调，可以显著提升模型在下游任务上的性能。
• 降低开发成本：利用预训练LLMs，可以减少数据收集和标注的工作量，降低开发成本。
• 加速应用部署：有监督微调可以快速实现LLMs在特定领域的应用，加快应用部署速度。

1.4 本文结构