大语言模型原理与工程实践

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大语言模型原理与工程实践：大语言模型训练综述 关键词：大语言模型,Transformer,BERT,自监督学习,微调,预训练,工程实践 1. 背景介绍 1.1 问题由来 近年来，人工智能（AI）技术快速发展，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）以其强大的语言理解和生成能力，取得了显著的进步。这些大模型如BERT、GPT-3、T5等，通常基于Transformer架构，并在大规模无标签文本数据上进行预训练，学习通用的语言表示，进而通过有监督学习在下游任务上进行微调，取得了优异的效果。 然而，尽管大语言模型在学术界和工业界都取得了显著进展，但它们的训练和部署仍然面临一些挑战。这些挑战主要包括数据成本、计算资源需求高、模型复杂度高以及模型训练的复杂性。此外，如何在大规模数据上进行有效的预训练，如何在大规模任务上 ………………………………