本文导读：
- 1、彻底搞懂大模型“预训练”和“微调”
- 2、终于有人把大模型11种微调方法说清楚了!
- 3、一文详解各项大模型微调方式
- 4、大模型微调和强化的区别
- 5、【一文说清】大模型:蒸馏、微调、RAG,超级简单!通俗易懂,0基础小白也...
- 6、大模型必知必会(一)——蒸馏,量化,微调
彻底搞懂大模型“预训练”和“微调”
1、大模型的“预训练”和“微调”是使其从“通才”转变为“专才”的两个核心过程，预训练通过海量无标注数据学习通用知识，微调则利用特定领域标注数据优化模型性能。1 预训练：给AI做通才教育定义：预训练是指让大模型在海量无标注数据上进行训练，学习语言、逻辑和知识的基本规律的过程。
2、训练数据构成：在通用大模型基础上，使用行业相关数据进行进一步训练和优化，除通用数据外，还包含大量行业专业文献、报告、案例等。功能特点：能够理解和生成行业特有的专业知识和术语。类比理解：好比大学毕业，根据专业选择不同学习方向，学习内容有差异，且需实习检验技能并持续改进，类似模型微调。
3、AI大模型常见话题十问十答 什么是AI大模型？答案：AI大模型是指拥有亿级以上参数的深度学习模型，现已发展到千亿、万亿的规模。这些模型通常在大量数据上进行训练，能够学习到丰富的知识表示和复杂的函数映射关系。
4、实现隐式的语义对齐；预训练语言模型与视觉模型结合如CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），通过对比学习在大量图像-文本对上训练，使模型学习到图像和文本在语义层面上的对应关系，实现高效的隐式语义对齐。
终于有人把大模型11种微调方法说清楚了!
1、大模型的11种微调方法详细阐述如下： 前缀调优（PrefixTuning）简介：前缀调优是一种轻量级的微调替代方法，专门用于自然语言生成任务。它通过在特定任务的上下文中添加“虚拟标记”即前缀，来引导模型生成文本。特点：不改变语言模型的参数，而是冻结LM参数，仅优化一系列连续的任务特定向量（即前缀）。
2、Embedding模式：人类主导，AI辅助核心特征：人类掌握决策权与主要任务，AI仅提供有限支持，本质是“人类做你看”。技术基础：向量化（Embedding）技术将文字、图片等内容转化为数字编码（向量），使AI能识别内容关联性。例如，为词语生成“数字指纹”，通过指纹匹配分析语义相似性。
3、微调和优化LLM：提供微调和优化LLM的技术和策略。将LLM应用于实际任务：展示如何将构建好的LLM应用到实际场景中。本书放在公众号：AI智能江河 本书放在公众号：AI智能江河 本书放在公众号：AI智能江河适合读者群体本书不仅适合熟悉Python的读者，也为有开发机器学习模型经验的人士提供了宝贵见解。
4、下载预处理器和模型：从网盘链接获取所需的预处理器和模型文件，并按照说明将其放置到SD的相应文件夹内。完成上述步骤后，ControlNet就已安装并准备就绪。ControlNet的具体操作：ControlNet总共有14种模型，每种模型都有其独特用途。
5、市场案例：在股票走势中，当出现小倍阳且满足双向胜条件时，往往意味着股价将开启新一轮上涨行情。例如，某股票在底部盘整后，某日出现小倍阳且量能显著放大，即为买入时机。量价关系分析量能大+涨得多：继续大涨。表明多方力量强劲，股价有望继续上涨。量能大+涨得少：注意反转。
一文详解各项大模型微调方式
大模型微调是通过调整预训练模型参数或输入方式，使其适应特定任务的技术。以下是10种主流方法的分类说明，涵盖原理、步骤、优缺点及适用场景： 全参数微调（Full Fine-Tuning）通俗理解：将预训练模型的所有参数重新训练，使其完全适配新任务。具体方法：加载预训练模型（如BERT、GPT）。
- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成特定类型输出，节省微调资源。- P-Tuning使用一个可训练的LSTM模型动态生成虚拟标记嵌入，提供高灵活性和适应性。
微调是目前将通用大模型训练为垂直大模型比较有效的方式。其中，Adapter微调和LoRA微调是两种常用的方法，它们通过减少参数更新量，提高微调效率。蒸馏（Knowledge Distillation）蒸馏，则如同老员工带新人，旨在将大模型的经验迁移到小模型，实现轻量化部署。
一文说清大模型：蒸馏、微调、RAG模型蒸馏：大模型教小模型“绝活”想象一下，一个知识渊博的大学教授（大模型）和一个天真无邪的小学生（小模型）。教授啥都会，但请他来上课很贵，教室得配超级电脑，电费也高得吓人。小学生虽然啥都不会，但养起来便宜，一台普通笔记本就能跑。
大模型微调和强化的区别
大模型微调与强化的核心区别体现在训练目标、数据需求、技术机制、应用场景及反馈信号类型五个方面： 训练数据与目标差异微调（如监督微调SFT）依赖标注数据集，通过调整模型权重参数使输出结果尽可能接近标注值，核心目标是提升模型在特定领域任务（如文本分类、问答）中的表现。例如，医疗领域微调需使用大量标注的病历数据优化模型诊断能力。
大模型训练的过程通常包含预训练、监督微调、奖励建模和强化学习四个主要阶段，部分科学计算类大模型可能简化为预训练与微调两个阶段。预训练（Pretraining）预训练是大模型训练的基础阶段，模型通过学习大量无标签文本数据（如新闻文章、博客、论坛、书籍等）掌握语言的基本结构和语义规律。
SFT 记忆，RL 泛化：大模型后训练方法的比较研究 在 AI 领域，大模型的后训练技术主要有两种：监督微调（SFT）和强化学习（RL）。虽然这两种方法都被广泛应用，但它们对模型泛化能力的影响却存在显著差异。最近的研究揭示了 SFT 和 RL 在泛化能力上的不同表现。
预训练：基础知识广泛学，类比中小学阶段，系统学习基础学科知识。后训练：专业领域深入学，类比大学阶段，强化专业知识，采用强化学习方法，确保模型平稳进步。微调：具体实操岗前学，类比上岗培训，针对特定任务进行精准训练，使模型适应实际场景。
大模型微调中的DPO和RLHF 在大型语言模型（LLMs）的微调领域，直接偏好优化（DPO）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）是两种主要的方法。它们旨在通过不同的策略来优化模型，以更好地符合人类期望和任务需求。直接偏好优化（DPO）DPO是一种简单且直接的方法，它不需要复杂的奖励模型。
基于人类反馈的强化学习（RLHF）结合了强化学习和大语言模型的优点，使模型输出更符合人类偏好。区别 目标：深度学习旨在最小化预测误差（如分类错误），适用于监督学习、无监督学习等任务。强化学习的目标是最大化累积奖励，通过动态交互数据（状态-动作-奖励序列）来学习最优策略。
【一文说清】大模型:蒸馏、微调、RAG,超级简单!通俗易懂,0基础小白也...
微调：给模型“补课”微调（Fine-tuning）就像学生发现自己数学不好，找个家教补习一下，专门提高某块短板。它不像蒸馏那样从头教，也不需要外挂，就是在大模型的基础上“精修”一下。怎么补的？找短板：发现模型在某个领域（比如经济管理）不擅长。开小灶：拿一堆专业数据（比如经管文献）喂给模型，让它多练几遍。
核心概念 如果把大语言模型（LLM）比作一个“超级大脑”，那么 AI Agent 就是给这个大脑装上了“手脚”和“工具”，让它能够像人类一样主动行动，而不仅仅是被动回答问题。AI Agent 不仅能回答问题，还能主动完成一系列复杂任务，如自动生成市场报告、处理客户咨询等。
大模型必知必会(一)——蒸馏,量化,微调
1、大模型中的蒸馏、量化、微调是三种优化模型性能或适应性的关键技术，分别通过知识迁移、数值压缩和参数调整实现模型轻量化、高效化或专业化。以下是具体介绍：蒸馏：老师的智慧，学生的速度核心思想：通过模型缩减或知识迁移，将复杂大模型（教师模型）的知识传授给简单小模型（学生模型）。
2、GPTQ量化基于参数剪枝思想，继承自OBD、OBS等剪枝算法，通过优化实现更高效的量化。量化过程涉及对模型参数重要性的评估与参数更新的公式推导，以确保量化后的模型性能不受显著影响。AWQ量化算法在BnB量化基础上引入缩放因子s，通过调整权重的缩放比例来减小量化误差，同时对权重激活值的L2范数进行重要性评估。
3、分词器（Tokenizer）：Tokenizer在自然语言处理领域中承担将文字转换为索引的任务。每个模型都有特定的Tokenizer，其处理逻辑相似。使用魔搭的模型库modelscope和训练框架swift，以“杭州是个好地方”为例，通过python调用将文本转为tokens。
关于大模型微调和大模型微调框架的介绍到此就结束了，感谢阅读。
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