预训练与微调

预训练和微调是大型语言模型（LLM）开发的两个关键阶段。这种两阶段方法使得模型能够先学习通用知识，再适应特定任务。

预训练 (Pre-training)

预训练是在大规模无标签数据上训练模型的过程，目的是让模型学习语言的一般特性和知识。

预训练方法

掩码语言模型 (Masked Language Modeling, MLM)

随机掩盖输入文本中的一部分词元
训练模型预测这些被掩盖的词元
代表模型：BERT, RoBERTa

自回归语言模型 (Autoregressive Language Modeling)

训练模型预测序列中的下一个词元
模型只能看到当前位置之前的词元
代表模型：GPT系列, Claude, Llama

预训练数据

预训练通常使用互联网上的大量文本数据，如：

网页内容
书籍
学术论文
代码库
维基百科

数据量通常以TB为单位，词元数以万亿计。

微调 (Fine-tuning)

微调是在预训练模型的基础上，使用特定任务的数据进行进一步训练，使模型适应特定应用场景。

微调方法

全参数微调 (Full Fine-tuning)

更新模型的所有参数
需要较大的计算资源
效果通常最好

参数高效微调 (Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)

只更新部分参数，保持大部分预训练参数不变
常见方法：LoRA, Adapter, Prompt Tuning, P-tuning
大大降低计算和存储需求

微调数据

微调数据通常是针对特定任务的标注数据，如：

问答对
指令-响应对
特定领域的文本（如医学、法律、金融等）
人类反馈数据（RLHF）

指令微调 (Instruction Tuning)

指令微调是一种特殊的微调方式，训练模型理解并执行自然语言指令。

使用"指令-响应"格式的数据
提高模型的可用性和对齐性
代表技术：InstructGPT, FLAN

人类反馈强化学习 (RLHF)

RLHF 是一种结合人类偏好的微调方法：

收集人类对模型不同输出的偏好数据
训练奖励模型捕捉人类偏好
使用强化学习优化语言模型以最大化奖励

微调的挑战

过拟合风险
灾难性遗忘
计算资源需求
数据质量和多样性

最佳实践

使用高质量、多样化的数据
选择适合任务和资源的微调方法
监控验证性能，避免过拟合
考虑使用参数高效微调方法节省资源

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