AI 大模型训练是一个复杂的过程，主要包括以下方面：
总之，大模型训练是一个涉及多步骤、大量数据和复杂计算的过程，旨在使模型具备强大的语言处理和生成能力。
当我们的请求被输入到模型时，它不再是我们通常理解的自然语言形式。而是被转化为机器可以理解的格式，通常是向量。不必深入了解向量的具体含义，重要的是明白这代表了从人类的自然语言到机器可识别的数字形式的转换。在数学上，我们通过方程式如y=f（x）=ax+b来解决问题，通过已知的几组（x，y）值来计算出参数a和b。类似地，大语言模型的训练过程也是通过计算来确定模型的参数。这些参数不仅限于两个（如a和b），而是可能达到1750亿个。介绍这些概念的目的是为了揭示，尽管工程实现可能看似枯燥，但理解其背后的原理对于去除对AI的无根据迷信非常重要。这种深入的理解可能需要时间和努力，但它将帮助我们更有效地利用这些技术，避免形成基于误解的观念。
大语言模型训练过程涉及几个关键步骤：无监督学习：这一阶段模型通过分析大量文本数据，学习到语言的基本结构和常识，具备文本补齐能力而非直接回答问题。模型将人类的知识通过向量化的方法转换，从而获得基础的语言模型。清洗出好的数据指令微调：在此阶段，模型被训练以理解并执行具体指令，如翻译文本，从而能够回答问题。这一阶段涉及的数据输入量相对于无监督学习阶段有所减少。输入内容包括3个部分，中间可能有分隔符*Instruct：请你翻译下面这段话*Input：一段英文*Output：一段中文对齐过程：通过引入人类的评价标准（奖励函数）和处理特定的格式要求，进一步优化模型的输出以符合人类的期望。这包括处理文化、道德等方面的细节，以确保模型的输出更加贴近人类的价值观。排序相信在这个过程中，OpenAI很有可能自己构建了一套强大的标注组织体系，高效，又能对抗标注人员能力强依赖。说起来人工标注符合scaling law。虽然具体的实现细节可能是各公司的机密，但大体上，这些步骤共同构成了构建一个高效、实用的大语言模型的过程，最终产生的模型可能含有高达1750亿个参数。在开源与闭源模型的开发策略中，开源模型依赖于社区的贡献和集体智慧，而闭源模型则通常由企业投入大量资源进行开发。尽管方法不同，但两种策略都旨在推动大语言模型技术的发展和应用。
GPT是“生成式预训练变换器”（Generative Pre-trained Transformer）的缩写，是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智能的重要框架。首个GPT由OpenAI于2018年推出。GPT模型是基于Transformer模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。截至2023年，大多数LLM都具备这些特征，并广泛被称为GPT。而所谓的生成式预训练，其实是机器学习领域一个由来已久的概念。但是，直到2017年Google推出了Transformer模型，我们才见到了如BERT（2018年发布）和XLNet（2019年发布）这样的大型语言模型的诞生。这些模型都是基于预训练的转换器，但它们并不是为生成文本而设计，而是作为“仅编码器”使用。2018年，OpenAI发表了一篇名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》的文章，首次介绍了基于转换器的生成式预训练模型（GPT）系统，即我们所说的“GPT-1”。[heading1]问题六、大模型是什么东西？[content]所谓的大模型，简而言之，就是那些拥有庞大参数数量的模型。它们通过处理和理解海量数据，能够胜任一系列复杂的任务。那么，为何将这些模型称作“大”模型呢？原因在于它们的规模之大，通常包含从数十亿到数千亿的参数。这些庞大的参数集合赋予了模型强大的学习和记忆能力，使其在处理各种任务时表现出色。我们可以从两个方面来进一步解读大模型的特点：1.大模型之所以强大，一个重要原因在于它们庞大的参数数量。这些参数，或者说“权重”，是模型在学习过程中不断调整的核心，它们帮助模型更深入地理解和生成数据。2.大模型的训练离不开大量的数据。无论是文本、图像还是音频数据，都是大模型学习的基础。通过对这些数据的深入学习，模型能够掌握丰富的知识和技能。