大模型的训练和微调（理论篇）
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大模型的训练和微调
大模型的训练是一个复杂的过程，涉及海量数据和巨大的计算资源。
训练过程通常采用自监督学习或无监督学习的方式，利用大规模的无标注数据来学习数据的通用特征和模式。
以语言模型为例，预训练阶段通过掩码语言模型（MLM）、下一句预测（NSP）等任务，让模型学习语言的语法、语义和上下文关系。
在预训练完成后，通常需要通过微调（Fine-Tuning）将模型适配到具体的下游任务，如文本分类、问答系统等。
微调过程使用任务相关的标注数据，通过调整模型的部分或全部参数，使模型能够更好地完成特定任务。
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