大模型二次开发基本思路

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【点击】 加入大模型技术交流群 开发方法分类 1、领域知识注入：Continue PreTraining(增量预训练),一般垂直大模型是基于通用大模型进行二次的开发，需要用领域内的语料进行继续预训练。 2、知识召回（激发）：SFT( Supervised Finetuning,有监督微调), 通过SFT可以激发大模型理解领域内的各种问题并进行回答的能力。 3、基础偏好对齐：奖励模型（RM）、强化学习（RL），可以让大模型的回答对齐人们的偏好，比如行文的风格。 4、高阶偏好对齐：RLHF(人类反馈强化学习训练)、DPO(直接偏好优化)。 开发阶段分类 模型分成3个阶段: (1)、第一阶段:(Continue PreTraining)增量预训练，在海量领域文档数据上二次预训练GPT模型，以注入领域知识。 (2)、第二阶段: SFT(Supervised Fine-tuning)有监督微调，构造指令微调数据集，在预训练模型基础上做指令精调，以对齐指令意图。 (3 ………………………………