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【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。
深度学习模型训练--图像数据处理
本文着重介绍深度学习模型训练中的图像数据处理，旨在为初学者提供易于理解的教程，减少对前置知识的依赖。
我们将从图像转化成张量、归一化处理，到读取图像、转换格式，以及更深入的图像预处理技术，如resize、crop和生成噪声图像，逐一详解。
首先，深度学习模型训练中，每张图片通常经历几个关键步骤：从PIL库的Image模块读取图片，将其转换为张量，这是深度学习模型接受的数据格式。
接着，归一化处理是关键步骤，它将图片数值范围限制，有利于模型训练的稳定性和性能提升。
在读取图像时，我们通过Python的Pillow库打开图片，查看其类型、模式和尺寸。
接着，我们将图像转换为RGB格式，确保每个通道都有单独的均值和标准差进行归一化。
此外，我们还会介绍resize操作，如()，它调整图像尺寸，可能需要结合crop来保持原始比例。
在数据集处理部分，Dataset和DataLoader是核心组件。
Dataset负责数据的封装，包括定制读取和预处理逻辑，如自定义的__init__、__getitem__和__len__方法。
DataLoader则负责数据的加载和采样策略，如样本数量、顺序等。
总之，深度学习模型训练中的图像数据处理既包括基础操作，如张量转换和归一化，也涉及高级技巧，如适应性裁剪和数据加载策略。
这些细节对模型性能和训练效率至关重要，无论你是在使用库自带数据集还是自定义数据集，理解并掌握这些技巧都是必不可少的。
3分钟看懂大模型原理
故事引入冯帅小时候，跟随父亲去邻家玩耍，父亲与邻人交谈过程中模仿村中说话结巴的朋友，冯帅与邻家小兄弟小达也模仿起来。
次日，小达请求冯帅再玩结巴游戏，冯帅不再感兴趣，小达因此养成结巴习惯。
故事中，小达模拟结巴语，反映了训练过程，将结巴语句输入作为数据集，促进语言习惯形成。
大模型训练原理将小达的模拟行为与大模型训练类比，大模型通过接收和处理训练数据集（如父亲与邻人的结巴语句），在内部进行学习和调整，形成生成语句的能力。
训练过程如小达学习结巴，模型通过数据集学习特定的语言规则。
模型生成原理大模型在预训练后，通过接收特定输入（如词汇指令），与内部学习的规则进行匹配，生成响应内容。
例如，输入“锄禾”，模型基于“锄禾日当午”的规则，生成相应响应。
生成过程涉及模型内部规则与用户指令的对比与匹配，影响生成内容的质量。
用户指导原则用户在与大模型交互时，应提供清晰、明确的指令以确保模型理解并准确生成所需内容。
通过设定明确的指示，用户能够引导模型生成符合预期的结果。
案例分析面对网络上流行的梗，大模型可能因理解不精确而生成模糊或不相关的内容，这突显了提供清晰指令的重要性。
明确的指令帮助模型准确理解用户意图，生成高质量、相关性强的响应。
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