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大模型知识学习

大模型训练过程

数据清洗
  • 拟人化描述:知识库整理
预训练
  • 拟人化描述:知识学习
  • 可以使用基于BERT预训练模型进行训练
指令微调
  • 拟人化描述:实际工作技能学习
  • 实际操作:让大模型模仿具体的输入输出进行拟合,即模仿学习
强化学习
  • 拟人化描述:价值观学习
  • 实际操作:通过奖励算法(RLHF)来实现价值观对齐

大模型拓展

为什么要拓展

大模型与小模型共同使用相同的神经网络模型结构与预训练方法,大模型展现出来的各种能力的指数级增长,其最大的原因就是因为参数规模拓展导致的,所以要探索如何做好规模拓展

拓展方式1:KM拓展法则
  • 法则介绍:该法则描述了模型规模、数据规模、算力之间的关系,根据关系,可以进行资源的调整,以达到效率最优的模型训练效果

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