2026年7月2日 周四晚上19:30,报名腾讯会议了解“如何构建自进化的动态知识库(Brain)”(限30人)
免费POC, 零成本试错
FDE知识库

FDE知识库

学习大模型的前沿技术与行业落地应用


收藏

为啥大模型要设计成预训练和微调两个阶段?

发布日期:2025-02-28 03:31:10 浏览次数: 2457
作者:智驻未来

微信搜一搜,关注“智驻未来”

推荐语

探索人工智能大模型的预训练与微调之谜。

核心内容:
1. 预训练和微调的定义及作用
2. 预训练与微调如何提升模型泛化能力
3. 预训练与微调结合的优势及成本效益

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


导读


在人工智能领域,大模型的设计与训练一直是热门话题。细心的朋友可能会发现,大模型的训练通常分为预训练和微调两个阶段。那么,为什么要这样设计呢?今天我们就来聊聊其中的原因。

unsetunset一、什么是预训练和微调?unsetunset

1. 预训练

预训练是指使用海量的未标注数据对模型进行训练,使其学习到通用的知识和模式。这些数据通常来自书籍、文章、网站等多种来源,涵盖了广泛的领域和语言结构。通过预训练,模型能够掌握语言的底层规律,如词汇语义、句法结构,以及不同场景下的通用模式和上下文关系。

2. 微调

微调是指在预训练模型的基础上,使用少量的标注数据对模型进行进一步训练,使其适应特定的任务或领域。这些标注数据通常与目标任务高度相关,例如情感分析、机器翻译、法律文本理解等。通过微调,模型能够更精确地适应特定的场景或任务,从而提高其在该任务上的表现。

这种设计不仅提升了模型的泛化能力,还显著降低了训练成本。

图片

unsetunset一、提升大模型泛化能力unsetunset

1. 什么是泛化能力?

泛化能力是指模型从训练数据中学习到的知识和模式,能够应用到新的数据、任务或环境中的能力。简单来说,就是模型在面对未曾见过的情况时,依然能够做出合理的判断、预测或生成合适内容的能力。

2. 预训练与微调如何提升泛化能力?

  • 预训练阶段:预训练阶段使用了多样化的海量语料,如书籍、文章、网站等,这些数据涵盖了广泛的领域和语言结构。模型通过学习这些数据,能够掌握语言的底层规律,如词汇语义、句法结构,以及不同场景下的通用模式和上下文关系。这就像是给模型打下了一个坚实的基础,让它对世界的知识有了广泛的了解。

  • 微调阶段:微调阶段则是在预训练的基础上,针对特定的任务或领域进行调整。通过使用与目标任务相关的小规模、高质量标注数据,模型能够更精确地适应特定的场景或任务。这就像是在通用知识的基础上,再进行一些针对性的训练,让模型在特定领域表现得更加出色。

unsetunset三、降低大模型训练成本unsetunset

1. 预训练:一次性高投入,长期复用

预训练阶段虽然需要大量的计算资源和数据,但其成本可以通过以下方式分摊:

  • 通用知识学习:预训练模型通过海量数据学习通用特征,这些知识可以迁移到多种任务中,避免了为每个任务从头训练模型的成本。

  • 模型复用:预训练模型可以作为一个通用基础模型,供多个任务和开发者使用。例如,Meta的LLama系列、阿里的通义千问等模型被广泛应用于各种下游任务,显著降低了重复训练的成本。

2. 微调:低成本适应特定任务

微调阶段的成本远低于从头训练模型:

  • 数据效率:微调通常只需要少量标注数据,可能是预训练数据的千分之一甚至更少,大大减少了数据收集和标注的成本。

  • 计算效率:微调只需要调整部分模型参数或少量训练步骤,计算资源需求显著低于预训练。例如,微调一个百亿参数模型可能只需要几小时到几天,而预训练可能需要数周甚至数月。

unsetunset三、总结unsetunset

预训练和微调的两阶段训练方式不仅提升了大模型的泛化能力,还显著提高了模型的实际应用价值。预训练让模型学会了普适性规律,而微调则针对特定需求进一步优化,从而在广泛的任务和领域中实现高效、可靠的表现。这种训练策略是大模型成功的重要原因之一。

通过这种设计,大模型能够在保持通用性的同时,具备强大的特定任务适应能力,真正实现了“广度”与“深度”的结合。

53AI,企业落地大模型首选服务商

产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业

联系我们

售前咨询
186 6662 7370
预约演示
185 8882 0121

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部

加载中...

扫码咨询

扫码登录
登录即表示您同意《53AI网站服务协议》
服务协议

欢迎您使用【53AI 官方网站】(以下简称“本网站”或“我们”)。本《会员服务协议》(以下简称“本协议”)是您(以下简称“会员”或“用户”)与【深圳市博思协创网络科技有限公司】之间关于注册、登录及使用本网站会员服务所订立的法律协议。

在您注册或登录前,请务必审慎阅读、充分理解各条款内容,特别是免除或限制责任的条款、知识产权条款、争议解决条款等。此类条款将以加粗形式提示您注意。 当您通过微信公众号授权、手机验证码验证或其他方式成功登录本网站时,即视为您已完全理解并同意接受本协议的全部内容。

一、 定义

本网站:指由【深圳市博思协创网络科技有限公司】运营的,域名为【53ai.com】的网站及相关移动端页面。

会员服务:指本网站向注册会员提供的知识库文章查阅、内容检索及其他相关增值服务。

知识库内容:指本网站发布的包括但不限于文字、图表、数据、研究报告、行业分析等数字化内容资源。

二、 账号注册与登录

登录方式:本网站支持以下登录方式,您可根据实际情况选择:

微信公众号授权登录:您同意将您的微信OpenID信息授权给本网站,用于创建或关联会员账号。

手机验证码登录:您需提供真实有效的手机号码,并通过短信验证码完成身份验证与登录/注册。

账号安全:您的账号仅限您本人使用,禁止赠与、借用、租用、转让或售卖。因您保管不善导致的账号被盗、密码泄露等损失,由您自行承担。

实名认证:根据相关法律法规要求,我们可能要求您在特定功能下完成实名认证。如您拒绝提供,可能无法使用部分或全部服务。

未成年人保护:若您未满18周岁,请在法定监护人的陪同下阅读本协议,并在征得监护人同意后使用本服务。

三、 服务内容与规范

知识库查阅权限:会员登录后,有权按照其会员等级对应的权限范围,在线浏览、检索本网站知识库中的相关文章及内容。

服务变更:我们有权根据业务发展需要,调整、变更或终止部分服务内容,并将以网站公告、公众号消息等方式提前通知。

禁止行为:您在使用服务时不得实施以下行为:

利用技术手段批量爬取、下载、转存知识库内容;

将知识库内容用于商业目的或未经授权地向第三方传播;

干扰本网站正常运行或侵犯其他用户合法权益;

发布违法违规信息或从事违反公序良俗的活动。

四、 知识产权声明

权利归属:本网站知识库中的排版设计、软件代码等内容的知识产权均归【公司全称】或原权利人所有,受《中华人民共和国著作权法》等法律保护。

有限许可:本网站授予会员一项非独占、不可转让、不可转授权的普通许可,仅限于个人学习、研究之目的在线查阅知识库内容。

侵权追责:未经书面许可,任何单位或个人不得以任何形式复制、转载、摘编、镜像、汇编或以其他方式使用上述内容。一经发现,我们保留追究其法律责任的权利。

五、 个人信息保护

我们重视对您个人信息的保护。关于我们如何收集、使用、存储和保护您的个人信息,请单独阅读 《隐私政策》。

您通过微信公众号授权或手机号验证所提供的信息,我们将严格按照《个人信息保护法》的规定处理,仅用于身份识别、服务提供及安全验证等必要用途。

您可以随时通过网站设置或联系客服行使查阅、更正、删除个人信息及撤回授权同意的权利。

六、 免责声明

内容准确性:知识库内容仅供参考,不构成专业建议。我们不对其完整性、准确性、时效性作任何明示或暗示的保证,您应自行判断并承担使用风险。

不可抗力:因自然灾害、政策法规变化、网络故障、第三方平台接口异常(如微信接口维护、运营商短信通道故障)等不可抗力导致的服务中断或延迟,我们不承担违约责任。

第三方链接:本网站可能包含指向第三方网站的链接,该等网站的内容和服务不受我们控制,请您自行甄别风险。

七、 违约责任

如您违反本协议约定,我们有权视情节采取警告、限制功能、暂停服务、注销账号等措施,并保留要求赔偿损失的权利。

如因您的违约行为导致我们遭受行政处罚、第三方索赔或商誉损失,您应承担全部赔偿责任(包括但不限于罚款、赔偿金、律师费、公证费等)。

八、 法律适用与争议解决

本协议的订立、执行和解释均适用中华人民共和国大陆地区法律。

因本协议产生的或与本协议有关的任何争议,双方应友好协商解决;协商不成的,任何一方均可向【公司所在地】有管辖权的人民法院提起诉讼。

九、 其他

本协议构成双方就本服务达成的完整协议,取代此前任何口头或书面约定。

本协议任一条款被认定为无效或不可执行的,不影响其他条款的效力。

我们对本协议享有最终解释权,并在法律允许的范围内保留随时修改的权利。修改后的协议一经公布即生效,继续使用服务即视为同意修订内容。


已查阅