LLM大模型：預訓練、微調與產品化落地的科普之旅

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原標題：LLM大模型：預訓練、微調與產品化落地的科普之旅
關鍵字：模型,報告,領域,文本,任務
文章來源：大數據文摘
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大數據文摘受權轉載自數據派THU
作者：李媛媛
編輯：王菁在人工智能的浩瀚星空中，大型語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）無疑是一顆璀璨的明星。這些模型以其卓越的自然語言處理（NLP）能力，正逐步改變我們與機器的交互方式，并在智能問答、文本生成等多個領域展現出巨大的應用潛力。本文將帶您走進LLM大模型的世界，探索其背后的預訓練、微調技術以及產品化落地的奧秘。
一、LLM大模型的預訓練技術
預訓練：奠定基石
在預訓練階段，LLM大模型被暴露在數以億計的無標簽數據之中，這些數據包括但不限于網頁文本、學術論文、書籍、新聞報道、社交媒體內容等，覆蓋了人類語言的廣泛領域和多樣風格。通過無監督學習的方式，模型能夠自動地從這些數據中提煉出詞匯的深層語義、句子的復雜語法結構、文本的內在邏輯以及跨文本的通用知識和上下文依賴關系。這一過程不僅增強了模型的語言表征能力，還為其后續在各種具體任務中的表現奠定了堅實的基礎。《大模型報告專題：清華大學2023從千億模型到ChatGPT的一點思考》匯總了近五年的大模型預訓練進程，如下圖所示。預訓練的實例應用
GLM-130B：語言知識的浩

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