大模型微调（Fine-Tuning）全流程思考

主要观点总结

本文介绍了大模型微调的过程和相关要点，包括数据集的获取与构建、模型基底的比较、模型训练、效果的评估以及模型的发布等内容。

关键观点总结

关键观点1: 大模型微调的过程

文章介绍了大模型微调的全过程，包括数据集的准备、模型的训练、参数的调整等。

关键观点2: 数据集的获取与构建

文章提到了数据集的获取方式，包括从相关开源平台搜索并下载，尝试从网站上爬取，以及自行构建数据集等。

关键观点3: 模型基底的比较

文章强调了选择合适的模型基底的重要性，并介绍了如何在不同垂直领域进行测试与总结。

关键观点4: 模型训练

文章介绍了模型训练的过程，包括参数的选择、训练次数的控制等。

关键观点5: 效果的评估

文章提到了如何评估模型的效果，包括使用客观和主观的标准来衡量，并介绍了过拟合的概念及其解决方法。

关键观点6: 模型的发布

文章介绍了模型发布后的调用方式，以及相关成本和考虑因素。

关键观点7: 其他考虑因素

文章还提到了在实际过程中需要考虑的其他因素，如模型的每一次测试、训练的成本，以及如何将模型打造成商业产品等。

文章预览

 Datawhale分享  作者：August 大模型微调的过程 💡建议严格按照此流程来，不要跳步，不然可能会做无用功。　 比如如果没有好好构建数据集，最后发现微调模型效果不佳是数据集的问题，就事倍功半了。 　 方案的构思与落地：几种可能的选择 我有个问题，我现在写了一个prompt，用户可以自己输入内容，但我不想让用户看见这个prompt，只有一个输入区在那儿，要怎么实现呢？　 我怎么能够调用两个模型，让他们相互衔接呢？　 ……　 在正式开始之前，需要先想好以下问题：　 自己想要做的到底是什么？它要达到什么效果？预期目标是什么？ 自己做的到底是一个 广而泛之 的大模型、还是一个 封装好 的产品（如智能体）？ 创新点是在于专业领域的深耕（意味着需要训练新模型）、还是已有内容的衔接（意味着调用已有模型，用到工作流），还 ………………………………