Able 说 AI 丨大模型是怎样炼成的？
大家好，今天 Able 邀请到了爱数 AnyShare 研发线&人工智能研究院负责人许鹏，和大家一起探讨下大型语言模型是怎样炼成的？
l 选择合适的架构：在模型训练中，我们首先选择合适的架构，如 Transformer 架构，这是模型的基础。
l Pretrain 阶段：接下来是预训练阶段，我们使用大量的高质量通识语料进行训练，然后用少量的高质量领域语料进一步训练。这个阶段通常时间长、计算量大。
l Instruct Finetune 阶段：然后是指令微调阶段，这里我们使用少量的高质量指令语料进行微调，时间相对较短。
l Human Feedback 阶段：最后是人类反馈阶段，我们持续根据人类的反馈来训练奖励模型，并依此进行强化学习训练。
注意事项
预训练和对齐：一般来说，"预训练"阶段指的是 pretrain 阶段，而"对齐"阶段则指的是 instruct finetune 和 human feedback 阶段。在这里，“对齐税”是一种必要的tradeoff。
ChatGPT 的身份：需要明确的是，ChatGPT 严格意义上并不是 OpenAI 的一个独立产品，而是获取人类反馈的一种方式。
通识与专业知识：对于爱数产品来说，短期内可能不会涉及到通识的 pretrain 阶段，而是更专注于特定任务的训练。
希望今天的分享能让你对大语言模型的训练过程有更加深入的了解。
更多《Able 说 AI》内容，详情点击：https://www.aishu.cn/cn/blogs?product=33
通用大模型是一个可以被预先训练
并在各种任务上微调的深度神经网络模型
其基本思想是使用海量数据预先训练
一个具有强大表征能力的深度神经网络
然后将其应用于各种任务中
从而减少每个任务所需的训练数据
和计算资源
当前大模型已经在很多领域产品化落地
ChatGPT 就是代表性产品
那么大模型是如何训练出来的？
会经历哪些阶段？
点击视频，一探究竟！
大型语言模型的训练步骤并在各种任务上微调的深度神经网络模型
其基本思想是使用海量数据预先训练
一个具有强大表征能力的深度神经网络
然后将其应用于各种任务中
从而减少每个任务所需的训练数据
和计算资源
当前大模型已经在很多领域产品化落地
ChatGPT 就是代表性产品
那么大模型是如何训练出来的？
会经历哪些阶段？
点击视频，一探究竟！
l 选择合适的架构：在模型训练中，我们首先选择合适的架构，如 Transformer 架构，这是模型的基础。
l Pretrain 阶段：接下来是预训练阶段，我们使用大量的高质量通识语料进行训练，然后用少量的高质量领域语料进一步训练。这个阶段通常时间长、计算量大。
l Instruct Finetune 阶段：然后是指令微调阶段，这里我们使用少量的高质量指令语料进行微调，时间相对较短。
l Human Feedback 阶段：最后是人类反馈阶段，我们持续根据人类的反馈来训练奖励模型，并依此进行强化学习训练。
注意事项
预训练和对齐：一般来说，"预训练"阶段指的是 pretrain 阶段，而"对齐"阶段则指的是 instruct finetune 和 human feedback 阶段。在这里，“对齐税”是一种必要的tradeoff。
ChatGPT 的身份：需要明确的是，ChatGPT 严格意义上并不是 OpenAI 的一个独立产品，而是获取人类反馈的一种方式。
通识与专业知识：对于爱数产品来说，短期内可能不会涉及到通识的 pretrain 阶段，而是更专注于特定任务的训练。
希望今天的分享能让你对大语言模型的训练过程有更加深入的了解。
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