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预训练与微调技术扩展.docx
资料介绍
预训练与微调技术扩展
一、预训练技术基础与核心逻辑
预训练是当前深度学习领域大模型构建的核心流程，其本质是通过大规模无标注数据学习通用语义表征，再基于下游任务完成适配调整。传统深度学习模型大多依赖针对特定任务的标注数据训练，不仅数据标注成本极高，而且模型泛化能力受限于任务场景，预训练技术打破了这一局限，通过“通用表征学习+任务适配微调”的两阶段范式，实现了模型能力的复用与快速迁移。
预训练的核心目标是让模型学习语言的通用规律，包括语法结构、语义关系、世界知识与逻辑推理能力。在预训练阶段，模型通过自监督学习任务挖掘无标注数据中的监督信号，常见的预训练任务包括：自回归语言建模（Autoregressive Language Modeling），即让模型根据上文预测下一个Token，代表模型如GPT系列；掩码语言建模（Masked Language Modeling），即随机遮蔽输入中的部分Token，让模型预测被遮蔽的内容，代表模型如BERT系列；对比学习任务，通过构建正负样本对让模型学习区分相似与差异样本，提升表征的鲁棒性。
预训练技术的演进始终围绕数据规模、模型参数与训练效率三个维度展开。早期预训练模型如ELMo使用双向LSTM结构抽取上下文表征，参数规模仅千万级别；BERT引入Transformer编码器结构，将参数规模提升至亿级；GPT-3将参数规模推至千亿级，展示了大参数预训练模型的涌现能力；当前GPT-4、文心一言、通义千问等模型已经进入万亿参数规模的时代，预训练数据量也从TB级增长到PB级，覆盖了互联网文本、书籍、代码、多模态数据等多种类型。
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