ai大模型学习方法 ai模型训练过程

高中作文 2025-09-13 16:12高中作文大全www.ettschool.cn

1. 基础理论构建

需掌握学习核心概念（如神经网络、梯度传播）及语言模型演进路径（从RNN到Transformer）

重点理解Transformer架构中的自注意力机制、位置编码及残差连接设计

分词技术选择直接影响模型输入质量，需根据任务需求权衡分词器性能

2. 模型认知与选型

对比分析Llama、GPT等模型的结构差异与设计理念，例如Decoder-only架构在推理效率和部署成本上的优势

初学者建议从5亿参数级模型入手，平衡计算资源与性能需求

3. 实践能力提升

初级阶段：掌握主流大模型调用与微调（如LoRA技术）实现业务适配

高级阶段：独立完成模型优化（剪枝、量化）与部署（对话系统开发）

1. 数据准备阶段

数据规模需达模型参数量的20倍以上，来源包括公开数据集（如ImageNet）或自定义采集

预处理包含数据清洗、标准化及增强（旋转/裁剪/噪声注入）以提升泛化能力

2. 模型架构设计

图像任务优先选择CNN（ResNet/VGG），NLP任务适配Transformer（BERT/GPT），时序预测适用RNN/LSTM

3. 训练与优化

超参数设置：学习率范围0.001-0.0001，批量大小32-512，优化器推荐Adam或带动量SGD

关键技术：分布式训练加速、Checkpoint容灾恢复、Dropout/正则化防过拟合

4. 评估与部署

分类任务采用准确率/F1值，生成任务适用BLEU/ROUGE，预留20%数据作为测试集

部署时通过剪枝/量化压缩模型，使用TensorFlow Serving等工具封装API接口

行业定制化模型将成为趋势，需结合领域数据特性优化训练策略

- 强化学习在模型自我进化中的应用值得持续关注