大语言模型微调之道3——微调在训练过程中的位置
#大语言模型微调之道
在这节课,我们深入探讨了训练中微调的真正位置和它的重要性。微调是一个关键步骤,发生在预训练之后,帮助我们优化模型以适应特定的任务。刚开始,模型是完全随机的,对世界知之甚少。但通过大量从互联网上抓取的数据预测下一个词,模型逐渐学习并掌握了语言。
我们还讨论了如何为微调准备数据。从抓取的数据到更结构化的问题答案格式,每种格式都有其优点。而微调的数据需求比预训练少得多,因为我们是在已有的模型基础上进行优化。这意味着,与其从头开始,不如在已有的知识上进行建设,使其达到更高的水平。
此外,微调不仅仅是技术层面的。它可以明显改变模型的行为,使其更适应特定场景或任务。例如,在聊天界面中,我们希望模型能够提供更稳定和聚焦的回应。通过微调,模型的响应性和准确性都得到了显著提高。
最后,我们也展望了未来的课程内容。下一节,我们将专注于一种特别的微调方法——指令微调。这是一个非常实用且强大的方法,希望大家不要错过!
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