AI（人工智能）大模型训练(六)模型训练阶段相关概念

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#人工智能# 在机器学习模型的构建过程中，存在多个关键步骤，且这些步骤涉及诸多专业名词与数量参数 及其解释如下： 1. 批次大小（Batch Size） 解释： 在模型训练的每个迭代过程中，我们都会向模型输入一定数量的样本，这个数量被称为“批次大小”或“批处理量”。它代表了模型在单次更新参数前所处理的样本数量。选择合适的批次大小对于模型的训练效率和性能至关重要。较小的批次大小可以使模型更频繁地更新参数，但可能导致训练过程不够稳定；而较大的批次大小则可以使每次更新都基于更多的样本信息，但可能需要更多的计算资源和时间来完成一次迭代。因此，在实际应用中，我们需要根据数据集的大小、模型的复杂度以及可用的计算资源来综合考虑并设定合适的批次大小。 例子： 当设定批次大小为64时，意味着在每一次训练迭代 ………………………………