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Die von Deepseek AI veröffentlichten Open-Source-Großmodelle haben aufgrund ihrer herausragenden Leistung und Offenheit breite Aufmerksamkeit erregt. Die lokale Bereitstellung dieser leistungsstarken Modelle schützt nicht nur die Datenprivatsphäre und ermöglicht die Offline-Nutzung, sondern erlaubt auch die Anpassung und Optimierung an individuelle Bedürfnisse, was Entwicklern und Forschern große Vorteile bietet.
Angesichts der riesigen Mengen unstrukturierter Daten (wie Text, Bilder, Audio, Video) im KI-Zeitalter und des Bedarfs an "semantischem Verständnis" stößt die Tradition an ihre Grenzen. Zu diesem Zeitpunkt sind Vektordatenbanken entstanden und haben sich zu einem unverzichtbaren Fundament für KI-Anwendungen entwickelt.
## Lasst uns gemeinsam erkunden, ohne komplexe Algorithmen oder Fachbegriffe zu verwenden, sondern uns darauf zu konzentrieren, die Kernkonzepte zu verstehen und wie künstliche Intelligenz bereits unsere Welt prägt.
Um die Kluft zwischen „generellen Modellen“ und „tiefer Begleitung“ zu überbrücken, benötigen wir einen umfassenden Satz an zusätzlichen Technologien.
Einfach ausgedrückt ist LLaMA-Factory derzeit das beliebteste und benutzerfreundlichste "Full-Process Fine-Tuning Toolkit" in der Large-Model-Industrie.
Der Kern von DPO (Direct Preference Optimization) besteht nicht darin, dem Modell das „Sprechen“ beizubringen, sondern dem Modell das „Auswählen“ beizubringen.
Im Wesentlichen besteht SFT (Supervised Fine-Tuning) darin, das Modell auf „Instruktionsausrichtung“ auszurichten, d. h. ihm beizubringen, in welchem Format und Ton es antworten soll, wenn ein Benutzer eine bestimmte Frage stellt.
Das Wesen von PT (inkrementelles Vortraining) besteht darin, dem Modell, das bereits über allgemeine Fähigkeiten verfügt, eine große Menge an Branchenunterlagen, Büchern oder Code zuzuführen, damit es neues Wissen aufnehmen kann.
Dieser Artikel analysiert aus der Perspektive der praktischen Umsetzung die drei wichtigsten Schritte beim Training von LLMs auf verständliche Weise.