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拆解大模型训练:从数据标注到参数调校全流程

来源:菜鸟下载 | 更新时间:2025-04-09

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。

拆解大模型训练:从数据标注到参数调校全流程

拆解大模型训练:从数据标注到参数调校全流程

一、引言

在人工智能飞速发展的当下,大模型已成为诸多领域的核心驱动力量。从智能语音助手到精准的图像识别系统,大模型凭借其强大的学习和泛化能力,为人们带来前所未有的体验。然而,大模型的卓越性能并非一蹴而就,背后是一套复杂且严谨的训练流程。深入了解从数据标注到参数调校的全流程,不仅有助于科研人员优化模型性能,也能让普通从业者对人工智能的 “智能生成” 过程有更清晰的认知。

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