《西游记》大模型微调：从数据准备到模型优化

目录

前言

一、大模型微调的概念

（一）大模型的定义

（二）微调的定义

（三）微调的优势

二、《西游记》文本数据的特点

（一）语言风格

（二）文本结构

（三）数据量

三、数据集准备

（一）数据来源

（二）数据预处理

（三）数据增强

（四）数据划分

四、微调架构与流程

（一）微调架构

（二）微调流程

五、代码示例

（一）数据预处理

（二）模型微调

六、应用场景

（一）文本生成

（二）情感分析

（三）角色识别

（四）问答系统

七、注意事项

（一）数据质量

（二）模型选择

（三）过拟合

（四）计算资源

八、总结

九、参考文献

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摘要： 在自然语言处理领域，大语言模型已成为研究热点。通过微调技术，我们能够使这些模型更好地适应特定文本风格或任务需求。本文以《西游记》为例，详细介绍从数据准备到模型优化的全过程，包括数据集准备、微调架构与流程、代码示例及应用场景等，助力读者深入理解并实践大模型微调。

前言

随着自然语言处理技术的飞速发展，大语言模型（LLM）凭借其强大的语言理解和生成能力，在诸多领域展现出巨大的应用潜力。从智能客服到内容创作，从机器翻译到情感分析，大模型正在改变我们与语言交互的方式。然而，尽管预训练模型在大规模通用语料上接受了广泛的训练，它们在特定领域的表现往往不尽如人意。微调技术应运而生，为模型赋予了更强的领域适配性和任务针对性。《西游记》作为中国古典文学的经典之作，其独特的文本风格和丰富的文化内涵，为微调技术提供了一个极具挑战性和研究价值的文本样本。本文将带领读者深入探索《西游记》大模型微调的奥秘，从数据准备到模型优化，全面剖析每个关键环节，为读者在相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。