一文掌握 7 种大模型微调的方法

一、大型模型微调的基础理论 大型语言模型(LLM)的训练过程通常分为两大阶段： 阶段一：预训练阶段 在这个阶段，大型模型会在大规模的无标签数据集上接受训练，目标是使模型掌握语言的统计特征和基础知识。此期间，模型将掌握词汇的含义、句子的构造规则以及文本的基本信息和上下文。 需特别指出，预训练实质上是一种无监督学习过程。完成预训练的模型，亦即基座模型(Base Model)，拥有了普遍适用的预测能力。例如，GLM-130B 模型、OpenAI 的四个主要模型均属于基座模型。 阶段二：微调阶段 预训练完成的模型...【查看原文】