LLM预训练的综合指南

>本文深入研究了大型语言模型（LLM）在塑造现代AI功能方面的关键作用，从Andrej Karapathy的“深入研究Chatgpt这样的LLM”中大量吸引。 我们将探讨从原始数据获取到类似人类文本的产生的过程。> AI的迅速发展，例如DeepSeek具有成本效益的生成AI模型和Openai的O3-Mini，强调了创新的加速速度。 山姆·奥特曼（Sam Altman）每年观察到的AI使用成本降低十倍，强调了这项技术的变革性潜力。

llm预处理：基础

> 在了解诸如chatgpt之类的llms之前，> 在示例问题上说明：“您的母公司是谁？”），我们必须掌握预读阶段。

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训练是训练LLM的初始阶段，以理解和生成文本。 这类似于教孩子通过将他们暴露于大量书籍和文章图书馆来阅读的内容。该模型处理数十亿个单词，以顺序预测下一个单词，并完善其产生连贯文本的能力。 但是，在此阶段，它缺乏真正的人类水平的理解。它标识了模式和概率。

验证的LLM可以做什么：

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审计的LLM可以执行许多任务，包括以下任务：

>文本生成和摘要

>翻译和情感分析

• >代码生成和问题回答
• 内容建议和聊天机器人便利
• 跨不同部门的数据增强和分析
• 但是，它需要微调以在特定域中进行最佳性能。>
• 预读步骤：>
  1. 处理Internet数据：培训数据的质量和规模显着影响LLM的性能。 像拥抱Face的FineWeb一样，通过普通爬行精心策划的数据集，体现了一种高质量的方法。 这涉及多个步骤：URL过滤，文本提取，语言过滤，重复数据删除和PII删除。 该过程如下所示。

  

  2. 令牌化：这将原始文本转换为较小的单元（令牌）进行神经网络处理。 诸如字节对编码（BPE）之类的技术优化了序列长度和词汇大小。 该过程详细介绍了下面的视觉辅助工具。>

  

  3. >>神经网络培训：令牌化数据被馈入神经网络（通常是变压器体系结构）。 该网络按顺序预测下一个令牌，并通过反向传播调整其参数以最小化预测错误。 内部工作，包括输入表示，数学处理和输出生成，用图来解释。

  

  基本模型和推理：

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  >由此产生的预验证模型（基本模型）是统计文本生成器。 尽管令人印象深刻，但它缺乏真正的理解。 GPT-2作为一个例子，证明了基本模型的功能和局限性。 解释了推理过程，即代币生成文本令牌。

  结论： LLM预处理是现代AI的基础。 虽然强大，但这些模型并非依赖统计模式。 预训练的持续进步将继续推动进步朝着更有能力和可访问的AI迈进。 视频链接如下：

  [视频链接：

  https://www.php.cn/link/ce738adf821b780cfcde4100e633e51a

  ]

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