MachineLearningMastery.com
·
语言模型微调的温和介绍
💡
原文英文，约12100词，阅读约需44分钟。
📝
内容提要
本文介绍了语言模型微调的原因、数据集、过程及技术。微调能提升模型在特定领域的理解，适用于指令跟随和对话生成，且通常比预训练更快。文中还提到了一些高级微调技术，如基于人类反馈的强化学习（RLHF）和低秩适应（LoRA）。
🎯
关键要点
- 微调可以提升语言模型在特定领域的理解能力，适用于指令跟随和对话生成。
- 微调通常比预训练更快，且可以通过额外的数据训练模型以执行特定任务。
- 微调的原因包括提升模型的生成能力和适应特定任务的需求。
- 微调的数据集选择对模型的成功至关重要，常见的有文本补全、指令跟随和对话生成的数据集。
- 微调过程与预训练相似，使用相同的模型架构和损失函数，但数据集规模较小，训练时间更短。
- 高级微调技术包括基于人类反馈的强化学习（RLHF）和低秩适应（LoRA）。
