Pre-Training、Fine-Tuning、SFT、LoRA、RLHF之间有什么关系？

Pre-Training

1.什么是 Pre-Training?

Pre-Training(预训练)是一种深度学习技术，指的是在大型数据集上对模型进行初步训练，使其学习通用的特征和知识，为下游任务(如分类、生成、翻译等)提供一个良好的初始状态。

预训练的模型往往是一个通用的模型，能够提取各种通用模式和特征，为后续的Fine-Tuning(微调)提供进一步优化。

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2.为什么要进行 Pre-Training?

节约数据和计算资源效率

预训练可以在大规模通用数据上训练出一个通用的基础模型，而在下游任务时只需在较小的数据集上微调，降低了对每个任务的大数据需求。

更快的收敛和泛化能力

预训练使得模型在下游任务中可以更快地收敛因为模型已经学习到了很多通用的表示(如语言结构、视觉特征)，减少了随机初始化带来的不稳定性。从而提高了模型在不同领域上的表现。

3.Pre-Training 的流程

1.数据准备: 收集大量无标注的通用数据(如文本、图像、音频)并进行数据清洗和预处理。

2.模型架构设计

3.目标函数设计

语言建模任务：

自回归语言建模(如 GPT)

自编码语言建模(如 BERT)

图像任务:

对比学习(Contrastive Learning)

多模态任务:

对齐不同模态的表示(CLIP)

4.训练过程

使用高效分布式训练技术在大规模数据集上进行训练。

优化器: 通常采用 Adam 或其变种。

学习率调度: 使用warm-up和 decay 策略。

5.检查点保存与评估

定期保存模型检查点，确保模型训练过程可恢复。

通过评估(如 perplexity、BLEU、精度等)监控模型性能。

6.微调(Fine-Tuning)接口设计