微商招商网站源码,上海微网站制作设计制作,wordpress知识付费主题,安徽省建设工程信息网查询平台1. 预训练的通俗理解#xff1a;AI的“高考集训”
我们可以将预训练#xff08;Pre-training#xff09; 形象地理解为大模型AI的“高考集训”。就像学霸在高考前需要刷五年高考三年模拟一样#xff0c;大模型在正式诞生前#xff0c;也要经历一场声势浩大的“题海战术”…1. 预训练的通俗理解AI的“高考集训”
我们可以将预训练Pre-training 形象地理解为大模型AI的“高考集训”。就像学霸在高考前需要刷五年高考三年模拟一样大模型在正式诞生前也要经历一场声势浩大的“题海战术”。
这个“题海战术”的核心就是将海量的文本、图片、视频等数据“喂”给AI。通过这种大规模的数据投喂AI会进行自监督学习疯狂地吸收知识自主挖掘数据中的内在规律和模式。最终通过这个过程AI才能炼成能写诗、能看病、会作画的全能大脑。 2. 预训练的技术定义构建基础认知能力
从技术角度来看预训练是指在AI模型应用于特定任务之前先利用海量无标注数据让模型自主挖掘语言、视觉、逻辑等方面的通用规律从而构建其基础认知能力的训练过程。
通过从大规模未标记数据中学习通用特征和先验知识预训练能够显著减少模型对标记数据的依赖。这不仅能够加速模型在有限数据集上的训练过程还能在很大程度上优化模型的性能使其在后续的下游任务中表现更出色。 预训练的核心逻辑与关键操作
预训练过程并非简单的数据堆砌其背后包含了一系列精妙的核心逻辑和技术操作。
1. 数据投喂构建AI的“知识库”
高质量、多样化、大规模的数据集是预训练的基石。
海量数据抓取与投喂 文本数据 包括书籍、网页、论文、对话记录、代码、新闻文章等。例如GPT-3的训练数据包含了Common Crawl、WebText2、Books1、Books2、Wikipedia等海量语料。图像数据 带有alt标签的图片用于图像描述、视频帧、图像-文本对等。例如CLIP模型就通过大量的图像-文本对进行预训练。结构化数据 如知识图谱、表格数据等用于增强模型的逻辑推理和事实性知识。 数据清洗与过滤 在数据投喂前必须进行严格的清洗和过滤以确保数据质量。这包括剔除乱码、重复内容、低质量内容、以及涉及黄赌毒等不合规内容。数据质量直接影响模型的学习效果和泛化能力。Tokenizer分词 对于文本数据需要通过Tokenizer分词器 将原始文本切分成AI能够理解的“单词积木”即Token。Token可以是单词、子词或字符其目的是将连续的文本转化为离散的数值表示。 关键操作 构建一个量级在50k-100k的词表Vocabulary。例如像深度和学习这样的词汇可能会被分别编码而深度学习这个短语则可能被作为一个独立的Token进行编码从而更好地捕捉语义信息。常用的分词算法包括BPE (Byte Pair Encoding)、WordPiece和SentencePiece。 2. 自监督学习让AI“自己创造练习题”
自监督学习Self-supervised Learning 是预训练的核心机制它允许模型在没有人工标注的情况下从大规模数据中学习有用的表示。
制造“填空题” 模型通过预测数据中缺失的部分来学习。 文本领域如BERT的MLM任务 随机遮盖文本中15%的词汇Token然后让AI预测被遮盖的词。例如在句子__军发布小米su7 ultra中模型需要预测出小字。这种机制迫使模型理解上下文语境和词汇间的关系。图像领域如MAE 随机遮盖图像的部分区域打码然后让AI复原被遮盖的像素或特征。例如猜被遮住的尾巴形状模型需要根据未被遮盖的部分推断出尾巴的形态。视频领域 预测视频的下一帧画面是什么或预测被遮盖的帧内容。这有助于模型学习时序信息和运动模式。 多任务训练 为了让模型学习更全面的能力预训练通常会包含多个自监督任务。 文本 除了预测缺失词还可能包含下一句预测NSP 任务即判断两个句子之间是否存在前后关系。图像与文本 学习图文匹配让模型判断图像和文本描述是否匹配从而理解多模态信息。 注意力计算Transformer 在预训练过程中Transformer 架构的自注意力机制Self-Attention 至关重要。它允许模型在处理序列数据时动态地计算不同部分之间的关联权重。例如在分析华尔街日报时模型能够计算华尔街和日报这两个词之间的关联权重从而理解其作为一个整体的特定含义。 3. 参数调优微调千亿个“神经元开关”
反向传播Backpropagation 和梯度下降Gradient Descent 是模型优化的核心算法。
误差纠正与权重调整 每次模型进行预测后都会将预测结果与真实值进行比较计算出损失Loss。这个损失值通过反向传播算法用于微调神经网络中数千亿个参数权重。AI的“改错本” 可以把这个过程理解为AI在面对数万亿道题目时不断地批改自己的“错题本”。每当预测错误时模型就会根据错误程度和方向对内部的“神经元开关”即参数进行细微调整以期在下一次预测中做得更好。这个迭代优化的过程使得模型能够逐步收敛并学到更精确的特征表示。 相关推荐 2025大模型技术架构揭秘GPT-4、Gemini、文心等九大模型核心技术对比与实战选型指南-CSDN博客 大模型中转API推荐 ✨中转使用教程
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