大模型微调终极指南

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大家好，我是刘聪NLP。 今天给大家带来一篇大模型微调相关的最新综述，主要大模型微调归纳为7个阶段分别为数据准备、模型初始化、训练环境配置、模型微调、模型评估与验证、模型部署以及模型监控与维护。 Paper: https://arxiv.org/abs/2408.13296 模型微调（Fine-Tuning）就是以预训练模型为基础，通过相对较少的特定数据集进行的进一步训练，主要是在模型预先存在的知识之上用过减少数据和计算成本来提高特定任务的效果。 模型预训练与微调之间差距 大模型微调的优势： 迁移学习：利用预训练过程中获得的知识，通过减少计算时间和资源，将其适应于特定任务 减少数据需求：需要较少的标注数据，专注于将预训练的特征调整到目标任务 改善泛化能力：增强了模型对特定任务或领域的泛化能力，捕捉通用语言特征并对其进行定制 高效的模型部署： ………………………………