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浅谈人工智能中大模型微调技术和应用
目录
浅谈人工智能中大模型微调技术和应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
人工智能发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
大模型在人工智能领域的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
微调技术的价值与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、人工智能大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
大模型的定义与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
大模型的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
大模型的优势与劣势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、大模型微调技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
微调技术的原理与工作流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
微调技术的主要方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
微调技术与传统模型训练的区别与联系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
四、大模型微调技术应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
自然语言处理领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
计算机视觉领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
语音识别与合成领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
其他领域的应用及案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
五、大模型微调技术实践中的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
数据预处理优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
模型结构优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
训练过程优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
部署与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
六、面临的挑战及未来发展方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
面临的挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
解决方案探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
未来发展趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
浅谈人工智能中大模型微调技术和应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.1人工智能发展背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.2大模型微调技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
大模型微调技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.1大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.2微调技术的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.3微调过程的关键步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
微调技术实现方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.2模型选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.3微调参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.4模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
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