预训练与微调

什么是预训练与微调？

预训练与微调是大语言模型训练的两个关键阶段。预训练阶段让模型在大规模通用数据集上学习基础语言知识，而微调阶段则针对特定任务进行优化。

预训练阶段

• 数据规模：使用海量文本数据（通常达到数万亿个token）
• 训练目标：预测下一个token（自监督学习）
• 计算资源：需要大量GPU/TPU资源和长时间训练
• 模型规模：通常包含数十亿到数万亿个参数

微调阶段

• 数据规模：使用较小规模的任务特定数据
• 训练目标：针对特定任务优化模型性能
• 训练方法：
  • 全参数微调
  • LoRA（低秩适应）
  • Prompt Tuning
  • P-Tuning

优势

• 提高模型泛化能力
• 降低特定任务训练成本
• 快速适应新任务
• 保持基础语言能力

应用场景

• 特定领域问答
• 专业文档生成
• 代码补全
• 多语言翻译
• 情感分析