大模型訓(xùn)練的本質(zhì)是什么？以及大模型訓(xùn)練的核心要點(diǎn) 原創(chuàng)
?“ 大模型訓(xùn)練的本質(zhì)，是一個(gè)參數(shù)不斷優(yōu)化的過(guò)程 ”
大模型訓(xùn)練的本質(zhì)是通過(guò)大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，優(yōu)化一個(gè)參數(shù)化的模型，使其能夠在高緯空間中擬合復(fù)雜的輸入和輸出關(guān)系；從而學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，并能對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)。
大模型訓(xùn)練的本質(zhì)
要想了解大模型訓(xùn)練的本質(zhì)，首先要明白大模型是什么；從表面來(lái)看，大模型就是一個(gè)具有大量參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
可能上面這句話很多人已經(jīng)聽(tīng)了很多遍，但往往復(fù)雜的問(wèn)題總是隱藏在這些簡(jiǎn)單的描述中，而大模型為什么需要訓(xùn)練，這個(gè)定義也講的一清二楚。
我們來(lái)一步一步的分解上面這句話，大模型首先是一個(gè)模型(機(jī)器學(xué)習(xí)模型/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)；其次，大模型具有很多參數(shù)，所以大模型是一個(gè)具有大量參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所以本質(zhì)上大模型是一個(gè)參數(shù)化的模型。
既然是參數(shù)就說(shuō)明這些參數(shù)是可以調(diào)整的，所以大模型訓(xùn)練的本質(zhì)就是不斷的優(yōu)化模型參數(shù)的過(guò)程。
我們都知道大模型是根據(jù)人類(lèi)的大腦神經(jīng)仿真的一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，雖然這套模型被仿真出來(lái)了；但它就像人類(lèi)的小孩子一樣，雖然小孩子的大腦結(jié)構(gòu)雖然和大人沒(méi)什么區(qū)別；但大人的大腦中存儲(chǔ)了更多更復(fù)雜的信息。
所以，孩子需要不斷的學(xué)習(xí)和經(jīng)歷，然后不斷的去優(yōu)化自己的大腦，這也是孩子不斷成長(zhǎng)的過(guò)程；大模型同樣如此，雖然設(shè)計(jì)出來(lái)的大模型結(jié)構(gòu)已經(jīng)很完美了，但它的認(rèn)知參數(shù)還不夠完善；因此才需要大量的數(shù)據(jù)對(duì)大模型進(jìn)行訓(xùn)練，也就是不斷的優(yōu)化大模型的參數(shù)值，而這個(gè)過(guò)程也被叫做學(xué)習(xí)，這就是大模型訓(xùn)練的本質(zhì)。
大模型訓(xùn)練的核心要點(diǎn)
既然大模型訓(xùn)練的過(guò)程就是其參數(shù)不斷優(yōu)化的過(guò)程，那到底應(yīng)該怎么去優(yōu)化這些參數(shù)呢？這就有了以下幾個(gè)訓(xùn)練的要點(diǎn)。
- 目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化
- 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)
- 高緯空間的擬合
- 泛化和正則化
- 計(jì)算資源和分布式計(jì)算
- 最終目標(biāo)
目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化
知道了大模型訓(xùn)練的本質(zhì)，那么目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化就很好理解了；大模型訓(xùn)練的本質(zhì)既然是一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，那么就需要一種辦法讓大模型知道自己的不足，以及自動(dòng)完成優(yōu)化的過(guò)程；而這就需要一個(gè)損失計(jì)算函數(shù)如交叉熵，均方誤差等；以及一個(gè)優(yōu)化函數(shù)，如梯度下降，Adam等。
- 梯度計(jì)算：
使用反向傳播算法計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度。
- 參數(shù)更新：
- 通過(guò)梯度下降或其變種（如Adam、RMSProp）對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新。
- 學(xué)習(xí)率：
- 控制參數(shù)更新的步長(zhǎng)，過(guò)大可能導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定，過(guò)小會(huì)使訓(xùn)練收斂速度變慢。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)
模型通過(guò)海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入，通過(guò)目標(biāo)函數(shù)不斷的更新權(quán)重來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的權(quán)重與特征。
學(xué)習(xí)方式主要有：
監(jiān)督學(xué)習(xí)
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)等
高緯空間的擬合
大模型本質(zhì)上是一個(gè)多層嵌套的函數(shù)，能夠表示非常復(fù)雜的高緯線性關(guān)系；通過(guò)層層特征變換(如卷積，全連接等)，將輸入數(shù)據(jù)從原始空間映射到一個(gè)更容易分離的特征空間。
泛化和正則化
泛化能力：模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好的能力
防止過(guò)擬合：大模型容易過(guò)擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此需要采用正則化技術(shù)；如：
- 權(quán)重衰減（L2正則化）
- Dropout
- 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
- 提前停止訓(xùn)練
計(jì)算資源與分布式訓(xùn)練
大模型需要龐大算力資源和存儲(chǔ)能力：
GPU/TPU加速矩陣計(jì)算
分布式訓(xùn)練將模型和數(shù)據(jù)分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)中并行計(jì)算
優(yōu)化技巧：
- 梯度剪裁防止梯度爆炸。
- 混合精度訓(xùn)練加速模型收斂并降低顯存占用。
最終目標(biāo)
不管大模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有多么的牛逼，大模型的唯一目標(biāo)就是能夠解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，否則無(wú)論采用什么技術(shù)都將毫無(wú)意義。
因此，大模型訓(xùn)練的目的就是獲取一個(gè)具有強(qiáng)泛化能力的模型，用來(lái)解決現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題。
- 圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)（如ResNet、YOLO）
- 自然語(yǔ)言處理（如GPT、BERT）
- 生成任務(wù)（如Stable Diffusion、GAN）
- 多模態(tài)任務(wù)（如CLIP、GPT-4）
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本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires
