AI模型的训练流程

一个AI项目要成功，深刻理解其工作流程以及技术与产品角色之间的协同至关重要。

我将从两个部分为您详细解答：

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第一部分：AI模型的训练流程（精简通用版）

AI模型的训练不是一个线性的过程，而是一个高度迭代的循环。下图概括了从构思到上线的核心阶段与循环：

以下是每个阶段的详细说明：

1. 问题定义与目标确立

• 目标：明确要解决的业务问题是什么，而不是技术问题。AI是手段，不是目的。

• 输出：清晰的业务目标、可衡量的成功标准（如准确率 > 95%、用户满意度提升10%）。

2. 数据收集与清洗

• 目标：获取模型所需的“燃料”。数据可以是公开数据集，更多的是企业内部私有数据。

• 输出：原始的、未处理的数据集。

3. 数据标注与预处理

• 目标：将原始数据转化为模型可以理解的格式。这是最耗时、成本最高的环节之一。

• 活动：数据清洗（去重、处理缺失值）、标注（打标签、分类）、归一化、增强等。

• 输出：高质量的训练集、验证集和测试集。

4. 模型选择与设计

• 目标：选择合适的模型架构。

• 活动：

  • 选项A（主流）：选择预训练模型进行微调（如基于BERT、GPT、LLaMA等），高效且成本低。

  • 选项B（资源要求高）：从零开始训练自定义模型（如设计一个新的神经网络结构）。

• 输出：确定模型架构和训练策略。