u012133341的博客

本章我们深入探讨了大模型的评测与可解释性，这是确保AI系统可靠、可信和负责任的关键。大模型效果评估不仅仅局限于单一指标，而是需要多维度考量，包括通用任务指标（如PPL, BLEU, mAP）、零样本/少样本能力，以及对鲁棒性和公平性的评估。可解释人工智能（XAI）旨在揭示大模型决策的“黑箱”。我们介绍了两种主要的可解释性方法：例如注意力可视化和特征可视化，直接分析模型内部组件。LIME和SHAP。

本章深入探讨了大模型的微调策略和高效训练技术，帮助我们应对大模型带来的巨大资源挑战。我们了解到全参数微调虽然效果上限高，但资源消耗巨大，且容易遗忘。为了解决这些问题，参数高效微调（PEFT）方法应运而生。其中，LoRA通过低秩近似权重更新，通过优化软提示，都极大地减少了可训练参数，降低了资源成本，并有效避免了灾难性遗忘。此外，我们还学习了多种高效训练策略分布式训练（数据并行DDP和模型并行）能够将训练任务分散到多个设备，加速训练。混合精度训练（AMP）

我们的世界是多模态的。人类通过视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉等多种感官来感知和理解世界，并将这些信息进行融合处理。传统的AI模型通常专注于单一模态，例如只处理图像（计算机视觉）或只处理文本（自然语言处理）。然而，为了让AI更接近人类的智能水平，能够更全面、更深入地理解和互动，多模态学习（Multimodal Learning）应运而生。多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）正是这一领域的最新突破。

本篇专栏深入介绍了自监督学习的原理，并详细讲解了对比学习、掩码重建和自回归这三种主要方法。通过Python和PyTorch的简化示例，我们展示了这些方法在实践中的核心逻辑。自监督学习是当前AI领域最激动人心的方向之一，它解锁了利用海量未标注数据的潜力，使得AI模型能够“无师自通”地学习到强大的通用表示。这些表示是构建视觉基础模型和多模态大模型的基础，为未来的AI应用奠定了坚实的基础。