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好的，预训练一个大语言模型 (LLM) 是一个复杂且资源密集型的过程。下面是从头到尾的宏观流程，不涉及具体代码细节，但会涵盖关键步骤和考量： 阶段一：规划与准备 (The Blueprint) 确定目标与需求： 模型规模： 决定模型的参数量级 (例如 7B, 13B, 70B 等)。这直接影响资源需求、训练时间和潜在能力。 模型架构： 选择基础架构（通常是 Transformer 的变体）。是 Decoder-only (如 GPT 系列), Encoder-Decoder (如 T5, BART), 还是其...

Prompt 工程（Prompt Engineering）可以被视为一门设计和优化输入提示（Prompt）的艺术和科学，以指导大型语言模型（LLM）高效、准确地完成特定任务。 下面我为你梳理一下学习 Prompt 工程需要掌握的方面： 阶段一：Prompt 工程基础与核心概念 理解 Prompt 的构成: 指令 (Instruction): 明确告诉模型要做什么。例如：“将下面的英文翻译成中文：” 上下文 (Context): 提供相关的背景信息，帮助模型理解任务。例如：在翻译任务中提供待翻译的文本。 输入数...

LLM 微调 (Fine-tuning): 概述 在预训练阶段，大语言模型（LLM）通过在海量通用文本数据上进行训练，学习到了广泛的语言知识、语法结构、世界常识以及一定的推理能力。然而，这些预训练模型是“通才”，它们并不针对任何特定的下游任务或特定的行为模式进行优化。 微调 (Fine-tuning) 的核心目标是：在预训练模型的基础上，使用特定任务或领域的数据集进行进一步训练，从而使模型能够更好地适应这些特定需求，表现出期望的行为或在特定任务上达到更高的性能。 可以把预训练模型想象成一个已经完成了大学通识教育的学...