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网站流量监控怎么做,网站建设 河南,泰州网站关键词优化软件咨询,WordPress速度慢的原因大模型的训练数据来自大规模的语料库#xff0c;数据中包含海量的信息#xff0c;那如何训练出一个可以进行交互的大语言模型呢#xff1f;大语言模型的训练往往包含三个阶段#xff0c;预训练阶段#xff0c;监督微调阶段#xff0c;和强化学习阶段。第一阶段是pretrain…大模型的训练数据来自大规模的语料库数据中包含海量的信息那如何训练出一个可以进行交互的大语言模型呢大语言模型的训练往往包含三个阶段预训练阶段监督微调阶段和强化学习阶段。第一阶段是pretraining也就是预训练阶段。预训练阶段的数据由没有标签的海量数据构成目的是让大模型学会或记住这些知识。训练采用自回归的方法通过前几个token预测下一个token从而得到一个基础模型。第二个阶段是监督微调阶段。当模型拥有了知识之后下一步是教会大模型如何理解并遵循人类指令回答问题。监督微调阶段使用高质量的“指令-回复”配对数据对基础模型进行微调。训练数据提供“期望的回复”作为学习目标使模型从通用的文本生成器转变为能够理解并遵循人类指令的对话助手。第三个阶段是RLHF阶段也就是人类反馈强化学习阶段。在第二阶段模型学会回答问题之后第三阶段的目的是教会模型按人类的偏好进行学习目标是让模型的输出更符合人类的安全与价值偏好。首先收集人类对模型不同回复的偏好数据训练一个奖励模型来模拟人类的判断。接着使用强化学习算法以奖励模型的打分为信号优化微调后的语言模型同时约束其输出不要过于偏离微调阶段的水平以确保生成质量。如今直接偏好优化等方法因更简单高效也常被用于此阶段。首先是对模型提问让模型输出两个回答人类专业对回答进行打分模型根据打分更新模型参数从而让大模型的回答更符合人类的偏好。通过这三个阶段的学习模型记住了知识学会了回答问题并通过人类的反馈使其回答的更加贴合人类的偏好。