微调LLMs：概述、方法和最佳实践（附天工Skywork-13B微调）

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weAitrainee | 公众号：AI进修生 从总体上看，大模型的训练可以分为四个关键阶段： 预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。 预训练阶段是最为耗时的部分，占据了整个训练流程的99%。这个阶段需要极高的计算能力和庞大的数据量，对大多数开发者来说，这一步的实现难度极大。 接下来的 三个阶段 ——有监督微调、奖励建模和强化学习——共同构成了微调过程。 这些阶段所需的资源较少，一般只需要几块GPU和几小时到几天的时间。 微调的核心目的是在已有预训练模型的基础上，通过调整模型参数，使其在特定任务上表现得更为出色。 为什么要对大模型进行微调 微调是将预训练的大型语言模型的参数调整到特定任务或领域的过程。 尽管像GPT这样的预训练语言模型拥有丰富的语言知识，但它们缺乏特定领域的专业化。微调通过允许模型从特定 ………………………………