模型训练过程以及如何调整优化训练任务
大模型通常指的大语言模型,这个大主要体现在规模上,一般指的参数规模和包含更复杂的神经网络架构,目前模型主要有包括Transformer、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)这几种模型架构。一般模型训练是为了通过训练调整模型这些参数以优化性能,然后可以将模型广泛应用于语言生成、图像识别、语音处理等领域。大模型的训练过程复杂且资源密集,在训练前我们需要准备以下关键步骤:1.数据准备:也就是我们需要准备的数据集,这些数据是用来在在训练中喂给模型,在训练模型的时候会对这些数据进行打散,翻转等手段增加数据的多样性,在监督学习下,我们还需要对一些无法识别的...