LLM預訓練的綜合指南

>本文深入研究了大型語言模型（LLM）在塑造現代AI功能方面的關鍵作用，從Andrej Karapathy的“深入研究Chatgpt這樣的LLM”中大量吸引。 我們將探討從原始數據獲取到類似人類文本的產生的過程。 > AI的迅速發展，例如DeepSeek具有成本效益的生成AI模型和Openai的O3-Mini，強調了創新的加速速度。 山姆·奧特曼（Sam Altman）每年觀察到的AI使用成本降低十倍，強調了這項技術的變革性潛力。

llm預處理：基礎

> 在了解諸如chatgpt之類的llms之前，> 在示例問題上說明：“您的母公司是誰？”），我們必須掌握預讀階段。

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訓練是訓練LLM的初始階段，以理解和生成文本。 這類似於教孩子通過將他們暴露於大量書籍和文章圖書館來閱讀的內容。該模型處理數十億個單詞，以順序預測下一個單詞，並完善其產生連貫文本的能力。 但是，在此階段，它缺乏真正的人類水平的理解。它標識了模式和概率。

驗證的LLM可以做什麼：

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審計的LLM可以執行許多任務，包括以下任務：

>文本生成和摘要

>翻譯和情感分析

• >代碼生成和問題回答
• 內容建議和聊天機器人便利
• 跨不同部門的數據增強和分析
• 但是，它需要微調以在特定域中進行最佳性能。 >
• 預讀步驟：>
  1. 處理Internet數據：培訓數據的質量和規模顯著影響LLM的性能。 像擁抱Face的FineWeb一樣，通過普通爬行精心策劃的數據集，體現了一種高質量的方法。 這涉及多個步驟：URL過濾，文本提取，語言過濾，重複數據刪除和PII刪除。 該過程如下所示。

  

  2. 令牌化：這將原始文本轉換為較小的單元（令牌）進行神經網絡處理。 諸如字節對編碼（BPE）之類的技術優化了序列長度和詞彙大小。 該過程詳細介紹了下面的視覺輔助工具。 >

  

  3. >>神經網絡培訓：令牌化數據被饋入神經網絡（通常是變壓器體系結構）。 該網絡按順序預測下一個令牌，並通過反向傳播調整其參數以最小化預測錯誤。 內部工作，包括輸入表示，數學處理和輸出生成，用圖來解釋。

  

  基本模型和推理：

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  >由此產生的預驗證模型（基本模型）是統計文本生成器。 儘管令人印象深刻，但它缺乏真正的理解。 GPT-2作為一個例子，證明了基本模型的功能和局限性。 解釋了推理過程，即代幣生成文本令牌。

  結論： LLM預處理是現代AI的基礎。 雖然強大，但這些模型並非依賴統計模式。 預訓練的持續進步將繼續推動進步朝著更有能力和可訪問的AI邁進。 視頻鏈接如下：

  [視頻鏈接：

  https://www.php.cn/link/ce738adf821b780cfcde4100e633e51a

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