LLM基础模型系列：Fine-Tuning总览

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`文 ｜ 庞德公 编辑 ｜ 郭嘉 -------> 更多内容，请移步 “ 鲁班秘笈 ”！！ 由于对大型语言模型，人工智能从业者经常被问到这样的问题：如何训练自己的数据？回答这个问题远非易事。生成式人工智能的最新进展是由具有许多参数的大规模模型驱动的，而训练这样的模型LLM需要昂贵的硬件（即许多具有大量内存的昂贵GPU）和花哨的训练技术（例如，完全分片的数据并行训练）。 幸运的是，这些模型通常分两个阶段进行训练——预训练和微调。其中前一个阶段（要）昂贵得多。鉴于高质量的预训练LLMs很容易在网上获得，大多数人工智能从业者可以简单地下载一个预训练的模型，并专注于使这个模型（通过微调）适应他们想要的任务。 “就所需的硬件和为不同任务托管独立实例的存储/交换成本而言，微调庞大的语言模型的成本高得令人望而却步。 ………………………………