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- 【绝对干货】机器学习模型训练全流程！
- 1. 数据集构建
- 2. 探索性数据分析
- 4. 数据分割
- 5. 模型建立
- 6. 评估与应用
- 结尾语
- 【基础】大模型的知识训练：模型训练的四个阶段
- 模型训练是什么意思？
【绝对干货】机器学习模型训练全流程！
在探索机器学习模型训练的精彩旅程中，我偶然发现了一个创新的资源。作者以独特的手绘形式，将复杂的流程梳理得既生动又易于理解。这个开源项目不仅讲解了模型构建的全流程，还详细解析了每个步骤的关键概念，让我收获颇丰。现在，我将这些核心内容以HTML格式呈现：想让机器学习学习变得更有趣？作者通过直观的图像，揭示了从数据集到模型评估的全过程。以下是主要内容的概要：
1. 数据集构建
数据集是模型的基础，它是一个M×N矩阵，X代表特征，Y代表标签。
监督学习中包含X和Y，无监督学习只有X。
2. 探索性数据分析
通过箱形图、热力图、直方图和散布图，理解数据分布和变量之间的关系。
3. 数据预处理清理数据、标准化处理，以确保模型质量，预处理时间可能占项目80%。
4. 数据分割
5. 模型建立
根据任务类型（分类或回归），选择算法，如随机森林、支持向量机，调整超参数。
5.3 特征选择从众多特征中挑选重要部分，通过各种算法实现。
6. 评估与应用
分类任务示例：企鹅数据集，性能指标如准确率、MCC；回归任务如波士顿房价，用R²、MSE评估。
结尾语
通过这些步骤，模型训练逐渐成形，从数据到洞察，每一步都至关重要。
希望这个简化的介绍能帮助你更好地理解机器学习模型的构建过程。
【基础】大模型的知识训练：模型训练的四个阶段
大模型的知识训练：模型训练的四个阶段从宏观认知出发，大模型训练涉及四个阶段。
这些阶段以人的求学之路做形象对比，展现出从基础到深入的学习过程。
预训练阶段耗尽算力资源，占据整体训练过程的绝大部分。
预训练旨在通过大规模数据集构建初步的基础模型，其中，语料需经过Token化处理，为大规模参数的Transformer模型提供输入，以预测下一个可能的词汇。
训练目标是使生成的内容具备连贯性与意义，虽尚未直接具备对话交互的能力。
有监督微调阶段，模型在更高质量、更精准的数据集上学习，专注于特定任务，并逐步构建能较好遵循人类指令的模型。
这一阶段降低了算力需求，有助于模型能力提升，使其更适合作为初级智能助手。
微调过程使模型具备了在学校环境下接受教育与训练的能力，理解并输出人类语言与知识。
奖励模型阶段将人的主观评估引入模型训练中，通过人为评分来优化模型生成内容的质量。
奖励建模旨在评估预测结果与人类期望的契合度，促进模型在生成文本时考虑更广泛的情境，学习更高级的对话技能。
最后的强化学习阶段，大模型训练回归语言建模的预测目标。
结合前阶段成果，该阶段利用奖励机制调整预测策略，旨在提高生成内容的质量。
通过与奖励模型的交互，模型不断学习和适应用户需求，实现更个性化、高效的人机对话。
通过这四个阶段的训练，大模型从基本能力到特定任务技能逐步深化，最终成为能够理解、生成并有效交流的智能系统。
在每一步中，算力资源的利用与策略调整是关键，确保模型不仅能完成任务，还能在广泛的使用场景中提供高质量响应。
模型训练是什么意思？
模型训练是指通过对数据进行分析和学习，应用机器学习算法构建机器学习模型的过程。
这个过程需要许多步骤，包括数据预处理、模型选择、参数优化等。
这些步骤的精细调整可以让模型的表现更优，并使得模型能够适用于更加广泛的数据。
在模型训练的过程中，数据是非常重要的因素。
好的数据可以提升模型的表现，因此数据预处理是机器学习过程中至关重要的一步。
需要注意的是，数据集应该有足够的覆盖面和样本数量，而且应该尽量避免过拟合和欠拟合现象的产生。
模型训练是机器学习中非常重要的一环，一个好的模型需要经过充分的训练才能给出准确可信的预测结果。
而且模型训练不是一次性的，需要不断地跟进并优化，以适应不同的数据和场景。
只有经过大量的模型训练，机器学习算法才能够不断地学习和精进。
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