大语言模型原理与工程实践：揭开有监督微调的面纱

大语言模型原理与工程实践：揭开有监督微调的面纱

1. 背景介绍

1.1 人工智能的崛起

人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为一个跨学科领域,已经成为当代科技发展的核心驱动力。近年来,AI技术取得了长足进步,尤其是在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域,大型语言模型的出现彻底改变了游戏规则。

1.2 大语言模型的兴起

大型语言模型(Large Language Models, LLMs)是一种基于海量文本数据训练的神经网络模型,能够捕捉文本中丰富的语义和语法信息。这些模型通过自监督学习方式预训练,展现出惊人的泛化能力,可以应用于多种自然语言处理任务。

代表性的大语言模型包括GPT(Generative Pre-trained Transformer)、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、XLNet等。其中,GPT系列模型由OpenAI公司开发,尤其是GPT-3凭借高达1750亿个参数的规模,在自然语言生成、问答、文本摘要等任务上取得了突破性的成绩。

1.3 有监督微调的重要性

尽管大语言模型在预训练阶段展现出了强大的语言理解和生成能力,但要将其应用于特定的下游任务,仍需要进行有监督微调(Supervised Fine-tuning)。这一过程通过使用标注数据对预训练模型进行进一