一文彻底搞懂大模型 - LLM的构建流程

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LLM构建流程 大模型（LLM，Large Language Model）的构建流程，特别是OpenAI所使用的大语言模型GPT构建流程，主要包含四个阶段： 预训练、有监督微调、奖励建模和强化学 习 。 这四个阶段各自 需要不同规模的数据集、不同类型的算法，并会产出不同类型的模型，同时所需的资源也有显著差异。 LLM构建流程 一、 预训练（Pre-training） 什么是预训练？ 预训练技术通过从大规模未标记数据中学习通用特征和先验知识，减少对标记数据的依赖，加速并优化在有限数据集上的模型训练。 目标 ： 让模型学习语言的统计模式和语义信息。 数据集 ： 利用海量的训练数据，这些数据可以来自互联网网页、维基百科、书籍、GitHub、论文、问答网站等，构建包含数千亿甚至数万亿单词的具有多样性的内容。 算法与资源 ：利用由数千块高性能GPU和高速网络组成的超级计 ………………………………