Ein umfassender Leitfaden für LLM -Vorabbau

Dieser Artikel befasst sich mit der entscheidenden Rolle des LLM (LLM -Modells großer Sprachmodell) bei der Gestaltung moderner KI -Funktionen und stützt sich stark von Andrej Karapathys "Deep Dive in LLMs wie Chatgpt". Wir werden den Prozess von der Rohdatenerfassung bis zur Erzeugung von menschlichem Text untersuchen.

Der schnelle Fortschritt von AI, das durch Deepseeks kostengünstiges generatives KI-Modell und Openai's O3-Mini veranschaulicht wird, unterstreicht das beschleunigende Innovations-Tempo. Sam Altmans Beobachtung eines zehnfachen Rückgangs der KI -Nutzungskosten jedes Jahr unterstreicht das transformative Potenzial dieser Technologie.

llm voraberziehend: die Grundlage

Bevor Sie verstehen, wie LLMs wie ChatGPT Antworten generieren (wie in der Beispielfrage dargestellt: "Wer ist Ihre Muttergesellschaft?"), Müssen wir die Vorbereitungsphase erfassen.

Vorabbau ist die Anfangsphase des Trainings und LLM, um Text zu verstehen und zu generieren. Es ist vergleichbar damit, einem Kind das Lesen beizubringen, indem es eine riesige Bibliothek von Büchern und Artikeln ausgesetzt ist. Das Modell verarbeitet Milliarden von Wörtern, wobei das nächste Wort in einer Sequenz vorhersagt und seine Fähigkeit verfeinert, kohärenten Text zu erzeugen. In diesem Stadium fehlt es jedoch auf ein wahres Verständnis auf menschlicher Ebene. Es identifiziert Muster und Wahrscheinlichkeiten.

Was kann ein vorgezogener LLM tun:

Ein vorbereiteter LLM kann zahlreiche Aufgaben ausführen, darunter:

• Textgenerierung und -S zusammen
• Übersetzungs- und Stimmungsanalyse
• Codegenerierung und Fragenbeantwortung
• Inhaltsempfehlung und Chatbot -Erleichterung
• Datenvergrößerung und -analyse in verschiedenen Sektoren

erfordert jedoch eine Feinabstimmung für eine optimale Leistung in bestimmten Domänen.

Die Vorabschritte:

1. Verarbeitung von Internetdaten: Die Qualität und Skala der Trainingsdaten beeinflussen die LLM -Leistung erheblich. Datensätze wie das Feinenweb von Face, sorgfältig aus Commoncrawl kuratiert, veranschaulichen einen hochwertigen Ansatz. Dies beinhaltet mehrere Schritte: URL -Filterung, Textentnahme, Sprachfilterung, Deduplizierung und PII -Entfernung. Der Prozess ist unten dargestellt.

2. Tokenisierung: Dies konvertiert Rohtext in kleinere Einheiten (Token) für die Verarbeitung neuronaler Netzwerke. Techniken wie Byte -Paar -Codierung (BPE) optimieren die Sequenzlänge und die Vokabulargröße. Der Prozess ist mit visuellen Hilfsmitteln unten detailliert.

3. Training Neuronales Netzwerk: Die tokenisierten Daten werden in ein neuronales Netzwerk (häufig eine Transformatorarchitektur) eingespeist. Das Netzwerk prognostiziert das nächste Token in einer Sequenz, und seine Parameter werden durch Backpropagation angepasst, um Vorhersagefehler zu minimieren. Die internen Arbeiten, einschließlich Eingabedarstellung, mathematischer Verarbeitung und Ausgabegenerierung, werden mit Diagrammen erklärt.

Basismodell und Inferenz:

Das resultierende vorbereitete Modell (das Basismodell) ist ein statistischer Textgenerator. Obwohl es beeindruckend ist, fehlt es ein wahres Verständnis. GPT-2 dient als Beispiel und demonstriert die Fähigkeiten und Einschränkungen eines Basismodells. Der Inferenzprozess, der mit Token Text -Token generiert, wird erklärt.

Schlussfolgerung:

llm voraberziehend ist grundlegend für die moderne KI. Diese Modelle sind zwar mächtig, sind nicht empfindungsfähig und stützen sich auf statistische Muster. Die anhaltenden Fortschritte bei der Vorabbildung werden weiterhin den Fortschritt in Richtung fähigerer und zugänglicherer KI vorantreiben. Der Videolink ist unten enthalten:

[Video -Link: https://www.php.cn/link/ce738adf821b780cfcde4100E633E51a ]

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin umfassender Leitfaden für LLM -Vorabbau. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!