40、大语言模型（LLMs）的训练、优化与应用全解

大语言模型（LLMs）的训练、优化与应用全解

在当今人工智能领域，大语言模型（LLMs）的发展日新月异，其在文本生成、对话交互等方面展现出了强大的能力。本文将深入探讨大语言模型的训练、优化以及实际应用中的相关要点。

1. 大语言模型的输出与参数

在大语言模型的输出过程中，有两个重要的参数会影响输出结果。较高的温度（temperature）参数可以使生成的输出更具多样性。而 do_sample 参数则决定了输出的方式，如果 do_sample 为 False ，模型将返回最可能的输出；若为 True ，则会从顶部样本中随机选择一个输出。以下是获取生成文本的代码示例：

gen_text = tokenizer.batch_decode(gen_tokens)[0]
gen_text

变量 gen_text 将包含以提示（prompt）开头的完整故事。

2. 大语言模型的微调

基础模型是生成式人工智能的基础，为了使语言模型适应自然语言处理（NLP）中的特定任务，需要采用迁移学习的方法。迁移学习中的“学习”意味着模型要从提供的标注数据集中学习，而“迁移”则表示模型无需从头开始学习，而是基于基础模型已有的计算知识，并将其应用到特定任务中。

微调模型的标注数据集以提示 - 响应（prompt - response）对的形式提供，微调方式主要有以下三种：
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