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在我们探讨了指令工程、模型微调(SFT)与强化学习&人工反馈(RLHF)这三大调优利器后,您是否已对驾驭大模型有了更深的理解与掌控力?
然而,调优之旅并未止步于此。今天,我们将揭开调优系列的新篇章——预训练。
预训练是GPT/BERT等大语言模型的基石、也是赋予其语言理解与生成能力的关键步骤。
预训练可以理解为构建大型语言模型的起始阶段(或者可以理解为建立领域基础大模型),它涉及到在海量文本数据上训练模型,使其学习到语言的基础规则、结构和模式。
这个过程赋予模型广泛的背景知识,这些知识后续通过细化的训练(比如微调)可以被特定地应用到各种任务中。
预训练模型的核心优势是其丰富的通用性,它可以被后续调整应用于诸如文本分类、情感分析、机器翻译等多样化的应用场景中。
例如,一个经过预训练的模型,可以不同程度上理解多种语言的文本,为多语言处理提供了极大便利。
适用的场景
不适用的场景
三步法:
1)构建或获取数据集:选择一个庞大的多样化文本数据集作为训练材料,这些数据集需要涵盖广泛的主题和语言样式。
2)模型架构选择:确定合适的模型架构,比如Transformer,以支持大规模的并行训练。
3)训练执行:
在预训练模型时,尤其需要注意的两个关键点:
如果我们希望构建一个问答系统(你可以联想到OpenAI搭建ChatGPT的场景),该系统可以回答关于从历史到科技领域的问题,预训练是关键步骤。
以下是具体步骤:
1)数据集整合:我们可能会聚合多个领域的百科全书、教科书、新闻存档等数据集。
2)模型架构选择:选择一个适合文本理解和生成的预训练模型,例如GPT或BERT类型的模型。
3)预训练执行:
此后,我们可以在更窄领域或特定任务上进一步微调,让问答系统在特定主题上更加精准。预训练提供了一个坚实的基础,使得后续的专业化调整更加高效。
预训练模型为大规模模型训练带来了巨大的潜力,可实现丰富知识的获取和高效训练。
然而,它也带来了挑战,包括高昂的计算资源和时间成本以及数据隐私性的问题。
尽管预训练模型在大公司中被广泛使用,但对于小公司来说,更推荐使用模型微调或指令工程,以最小的成本高效解决业务问题。
希望带给你一些启发,加油。
作者:柳星聊产品,公众号:柳星聊产品
本文由 @柳星聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。
题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议
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