LLM大模型：预训练、微调与产品化落地的科普之旅

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原标题：LLM大模型：预训练、微调与产品化落地的科普之旅
关键字：模型,报告,领域,文本,任务
文章来源：大数据文摘
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作者：李媛媛
编辑：王菁在人工智能的浩瀚星空中，大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）无疑是一颗璀璨的明星。这些模型以其卓越的自然语言处理（NLP）能力，正逐步改变我们与机器的交互方式，并在智能问答、文本生成等多个领域展现出巨大的应用潜力。本文将带您走进LLM大模型的世界，探索其背后的预训练、微调技术以及产品化落地的奥秘。
一、LLM大模型的预训练技术
预训练：奠定基石
在预训练阶段，LLM大模型被暴露在数以亿计的无标签数据之中，这些数据包括但不限于网页文本、学术论文、书籍、新闻报道、社交媒体内容等，覆盖了人类语言的广泛领域和多样风格。通过无监督学习的方式，模型能够自动地从这些数据中提炼出词汇的深层语义、句子的复杂语法结构、文本的内在逻辑以及跨文本的通用知识和上下文依赖关系。这一过程不仅增强了模型的语言表征能力，还为其后续在各种具体任务中的表现奠定了坚实的基础。《大模型报告专题：清华大学2023从千亿模型到ChatGPT的一点思考》汇总了近五年的大模型预训练进程，如下图所示。预训练的实例应用
GLM-130B：语言知识的浩

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