1、基于Python的视觉与大语言模型预训练全流程指南

基于Python的视觉与大语言模型预训练全流程指南

1. 基础模型预训练入门

基础模型是当今众多人工智能和机器学习系统的支柱。预训练是创建这些模型的过程，了解何时进行预训练能提升模型准确性至关重要。核心的Transformer架构支撑着像Stable Diffusion、BERT、Vision Transformers、CLIP、Flan - T5等先进模型。同时，编码器和解码器框架可用于解决各种不同的用例。

模型类型	示例模型
视觉模型	Stable Diffusion、Vision Transformers
语言模型	BERT、Flan - T5

Transformer架构中的自注意力机制是其关键特性，它能让模型在处理输入时更好地捕捉不同部分之间的关系。下面是一个简单的自注意力机制示意流程：

graph LR
    A[输入序列] --> B[计算查询、键、值向量]
    B --> C[计算注意力分数]
    C --> D[应用Softmax函数]
    D --> E[计算加权和]
    E --> F[输出]

2. 数据集准备（第一部分）

要