大模型训练全流程包括:1 数据收集:从多源获取海量数据。2 数据清洗:去除噪声,提高数据质量。3 标注方法:人工标注、自动标注、半
大模型训练全流程包括:1. 数据收集:从多源获取海量数据。2. 数据清洗:去除噪声,提高数据质量。3. 标注方法:人工标注、自动标注、半自动标注。4. 模型选择:Transformer、RNN及其变体、CNN。5. 模型搭建:根据任务选择架构,确定网络参数。6. 训练过程:初始化参数、前向传播、计算损失、反向传播、更新参数。7. 参数调校:调整学习率、批次大小、正则化参数,评估并调优模型。
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