短文浅析大模型训练三个主要阶段

大模型的训练通常分为预训练(Pretraining)、微调(Fine-tuning)和人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback)

三个主要阶段:

1. 预训练阶段

   • 目标：构建一个对广泛数据具有普遍理解的基础模型，通过让模型在大规模未标注数据集上学习，来捕获语言、图像或其他类型数据的统计规律和潜在结构。

   • 方法：常见的预训练方法包括自回归语言模型（如GPT系列）、自编码器等。这些方法通过在大规模语料库上训练，使模型能够理解语言的语法、语义和上下文信息。

   • 实施细节：模型会尝试预测被遮盖的部分或在图像中找出相似性，从而在无监督环境下学习数据的内在特征。此阶段需要大量计算资源，并且模型规模往往非常庞大，以便能更好地泛化至各种任务。

2. 微调阶段

   • 目标：将预训练得到的通用模型适应特定任务，通过在特定领域的带标签数据集上进行微调，使模型能够更好地适应特定任务的需求。

   • 方法：在预训练模型的基础上，添加额外的输出层并使用监督学习策略，调整模型参数以最小化预测错误。这一阶段的训练数据相对较少，但针对性极强，使模型在特定任务上表现更佳。

   • 实施细节：通常会使用一些优化算法和技巧，如学习率衰减、早停等，来加速模型的收敛和提高模型的性能。

3. 人类反馈强化学习