预训练

大规模预训练技术

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• 从简单的词向量到强大的大语言模型，见证
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• 发展趋势 从静态词向量到动态上下文建模，从小规模模型到千亿参数大模型， 预训练技术正在推动人工智能迈向通用智能的新时代。

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• 解决数据稀缺
• 利用大规模未标记数据训练，提高模型泛化能力
• 学习先验知识
• 在无监督数据上学习语言结构和规则
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• 探索大语言模型的基石技术，理解
• 如何从海量数据中学习知识
• 什么是预训练？
• 预训练是大语言模型训练的
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• 模型在大规模未标记文本数据上学习语言的基本规律和知识。
• 就像人类在阅读大量书籍后掌握语言规律一样，模型通过预训练获得了理解和生成文本的基础能力。
• 大规模文本数据
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• 预训练的核心优势
• 深入学习

pages - Principles

• 注意力可视化示例

• 注意力机制

• Transformer架构

• 训练任务

• 多头注意力

• 并行计算多个注意力头，捕获不同类型的关系

• 前馈网络

• 对每个位置独立应用的全连接层

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• 帮助梯度传播，使深层网络训练更稳定

• 技术原理页面

• 可视化展示

• 架构和注意力机制

• 技术原理

• 深入理解

• 架构和预训练的核心机制

• 自注意力机制

• 注意力权重可视化

• 点击词语查看它对其他词的注意力分布

• 的注意力分布

• 工作原理

• 当前词想要关注什么信息

• 其他词能提供什么信息

• 实际传递的信息内容

• 核心思想 注意力机制让模型能够动态地关注输入序列中的不同部分， 就像人类阅读时会重点关注重要信息一样。

• 输出概率分布

• 输入文本序列

• 预训练任务

• 掩码语言模型

• 随机掩盖

• 的词，让模型预测被掩盖的词

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• 下一句预测

• 判断两个句子是否在原文中相邻

• 今天天气很好

• 我决定去公园散步

• 因果语言模型

• 根据前面的词预测下一个词

• 人工智能是

• 人工智能是未来

• 训练目标 通过大量文本的自回归训练，模型学会了语言的统计规律和语义知识， 为下游任务提供强大的基础能力。

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• 数据收集与清洗
• 从互联网收集大规模文本数据，进行质量过滤和去重
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• 集群上进行数月的密集训练
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• 跟随动画了解大语言模型从数据到部署的完整训练流程
• 关键步骤
• 训练完成！ 经过数月的大规模分布式训练，一个强大的大语言模型诞生了。 它不仅掌握了人类语言的规律，更具备了推理、创作和解决问题的能力。

pages - Scale

• 大力出奇迹

• 参数规模对比

• 性能提升趋势

• 规模定律

• 最大参数量

• 1.8万亿

• GPT-4估计

• 训练数据量

• 13万亿Token

• GPT-4训练数据

• 计算成本

• 大模型训练成本

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• GPT-4

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• 探索模型规模与性能之间的关系，理解"大力出奇迹"的

• 发展规律

• 训练数据

• 模型参数规模对比

• 亿参数到

• 的万亿参数，模型规模呈指数级增长

• 性能随规模提升趋势

• 模型性能与参数规模呈现明显的对数增长关系

• 相对单位

• 核心发现

• 计算量每增加

• 倍，模型能力提升约

• 这种可预测的规模定律推动了大模型的发展。

• 训练成本

• 训练成本约

• 万美元，

• 估计超过

• 亿美元， 但性能提升显著。

• 规模化的启示 大力出奇迹"不仅是口号，更是有科学依据的发展策略。 随着计算资源和数据规模的不断增长，

• 模型将持续展现出令人惊叹的能力。

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