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模型微调-技术详解
资料介绍
一、定义与核心特征
大型语言模型（LLM）是基于深度学习技术构建的人工智能系统，通过在海量文本数据上进行预训练，具备理解、生成和处理人类语言的能力。其核心特征包括：
· **规模庞大**：模型参数数量通常达到数十亿甚至数千亿级别（如GPT-3拥有1750亿参数），能够捕捉语言中的复杂模式和上下文关联。
· **自监督学习**：采用自回归或掩码语言模型等训练方式，通过预测文本序列中的缺失部分或下一个token，实现无标注数据的高效学习。
· **通用能力**：具备零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）学习能力，可迁移至翻译、摘要、问答、代码生成等多种自然语言任务。
二、技术架构
1. 基础模型结构
LLM主要基于**Transformer架构**（由Vaswani等人于2017年提出），其核心组件包括：
· **多头注意力机制**：并行计算文本中不同位置的关联权重，实现长距离依赖建模。
· **编码器-解码器结构**：编码器负责将输入文本转化为上下文向量，解码器用于生成目标文本（部分模型如GPT仅保留解码器）。
· **前馈神经网络**：对注意力输出进行非线性变换，增强特征表达能力。
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