大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据

1. 背景介绍

1.1 自然语言处理的重要性

在当今信息时代,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)已经成为人工智能领域中最重要和最具挑战性的研究方向之一。随着互联网和智能设备的普及,人类与机器之间的自然语言交互需求日益增长。NLP技术在机器翻译、智能问答、信息检索、情感分析等领域发挥着关键作用。

1.2 大规模语言模型的兴起

传统的NLP模型通常基于有限的标注语料库进行训练,其性能和应用场景受到了很大限制。近年来,随着计算能力的提高和海量文本数据的出现,大规模语言模型(Large Language Model,LLM)应运而生。LLM通过在大规模无标注文本语料上进行自监督预训练,学习到了丰富的语言知识,从而在下游NLP任务中表现出卓越的性能。

1.3 预训练数据的重要性

预训练数据是训练大规模语言模型的基础。高质量、多样化的预训练数据不仅能够提高模型的泛化能力,还能够减少模型在特定领域的偏差。因此,如何构建高质量的预训练数据集成为了LLM研究的关键环节之一。

2. 核心概念与联系

2.1 自监督预训练

自监督预训练(Self-Supervised Pretraining)是训练大规模语言模型的核心技术。与传统的监督学习不同,自监督预训练不需要