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十二、大模型调优方式(预训练、微调、RAG、Prompt Engineering)

大模型调优方式

在AI大模型的开发和应用过程中,调优方式是提升模型性能和适应性的重要环节。主要调优方式包括预训练与微调检索增强生成(RAG)、和提示工程(Prompt Engineering)。下面逐一介绍这些概念及其作用。

1. 预训练与微调

概念

  • 预训练:指在大规模的无监督数据集上训练模型,使其学习广泛的语言知识和通用特征。这个过程不需要特定任务的数据,模型通过自监督学习(如填空、下一个词预测等方式)来捕捉数据中的模式和结构。

  • 微调:是在特定任务上进行有监督的训练,使用少量标注数据对预训练模型进行优化,以提高其在特定任务上的性能。

作用

  • 预训练为模型提供了丰富的背景知识,使其能够理解和生成语言,而微调则使模型能够针对特定任务进行优化,达到更高的准确性。

阶段

  • 预训练阶段通常在数据集丰富的情况下进
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