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深度解析LLM大語言模型訓練：技術(shù)與應(yīng)用的融合之道

原創(chuàng)

2024/05/23 10:19:43

來源：天潤融通

作者：Tian

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本文摘要

LLM 大語言模型，即 Large Language Model，它是一種基于深度學習技術(shù)的強大的表達處理工具，具有較高的語言邏輯和形成水準，不過想要讓LLM大預(yù)言模型更好的應(yīng)用還需要對其進行一定的訓練。

LLM 大語言模型訓練過程

LLM 大語言模型的實踐是一個復(fù)雜而漫長的過程，必須大量的資源和信息。一般來說，培訓過程可分為以下步驟：

一、數(shù)據(jù)收集信息

訓練 LLM 大語言模型的前提是必須搜集大量文本數(shù)據(jù)。這種信息能夠來自各種發(fā)源，如互聯(lián)網(wǎng)、書本、報刊、雜志等。在收集數(shù)據(jù)時，應(yīng)注意數(shù)據(jù)質(zhì)量以及多元性，以保證模型可以學習不同的語言表達方式和語義理解。

二、數(shù)據(jù)的預(yù)處理

為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量以及便捷性。預(yù)處理過程包含數(shù)據(jù)清理、分詞、詞性標識等。數(shù)據(jù)清理一般是為了去除噪音和無用的信息，分詞是把單詞分割成單詞或單詞，而詞性標識是為每個單詞或單詞標識其詞性。

三、挑選合適的模型

選擇合適的 LLM 大語言模型來訓練， LLM 包括大語言模型 Transformer 構(gòu)造、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。在挑選模型時，應(yīng)注意模型特點、計算復(fù)雜性和擴展性，訓練 LLM 大語言模型是一個迭代過程，必須不斷優(yōu)化模型變量值，以提高模型特點。
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