AI大模型算法-从大模型原理剖析到训练(微调)落地实战

[munagdyaa]

AI大模型算法-从大模型原理剖析到训练(微调)落地实战

1. 引言
近年来，人工智能（AI）领域取得了突破性进展，尤其是以GPT、BERT、PaLM等为代表的大规模预训练模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态任务中展现出惊人的能力。这些大模型不仅能够理解和生成高质量的自然语言文本，还能适应多种下游任务，极大地推动了AI技术的落地应用。

然而，大模型的训练和微调涉及复杂的算法、庞大的计算资源和精细的优化策略。本文将从大模型的基本原理出发，深入剖析其核心算法，并探讨如何在实际业务中进行训练和微调，最终实现AI大模型的落地应用。

2. 大模型的核心原理
2.1 预训练与微调范式
大模型的核心思想是“预训练+微调”（Pre-training + Fine-tuning）。预训练阶段，模型通过海量无监督或自监督数据学习通用的语言或视觉表示；微调阶段，模型在特定任务的小规模标注数据上进行优化，使其适应具体应用场景。
预训练（Pre-training）：
大模型通常采用Transformer架构，通过自回归（如GPT）或自编码（如BERT）方式在大规模语料上进行训练。例如：
GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）采用自回归（Auto-Regressive）方式，逐词预测下一个token。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）采用掩码语言建模（MLM），通过上下文预测被遮蔽的单词。