LLM的阶段划分
LLM可以分为四个训练阶段
预训练 Pre-training
这是LLM的初始阶段，模型在此阶段通过大规模的未标记文本数据进行自监督学习。
- 目的：模型学会理解语言的语法、语义和上下文，以及构建词汇和语言知识。在预训练期间，模型学习使用各种自监督任务来提取文本数据的特征和结构。
- 输入：large-scale unlabeled text dataset. 这可以是来自互联网、书籍、文章等多种来源的文本数据。
- 输出：预训练的语言模型。这个模型具有学习到的语言知识和结构，通畅以模型参数的形式保存，如权重矩阵和词嵌入。
微调阶段 fine-tuning
在预训练之后，模型可以通过在特定任务或领域上进行微调来适应特定的应用。
- 目的：微调将预训练模型加载到特定任务的数据集上，并使用有监督学习方法调整模型的参数，以最大程度提高模型在该任务上的性能。微调可以使模型更好地适应特定领域或任务的特征和数据分布。
- 输入：预训练的语言模型和特定任务或领域的标记数据集。标记数据集包含用于训练模型的带有标签的示例，例如情感分析中的文本评论和对应的情感标签。
- 输出：微调后的语言模型。这是一个在特定任务或领域上经过优化的模型，其参数经过微调以最大程度地提高在该任务上的性能。
量化阶段 quantization
在一些情况下，为了减少模型的存储空间和计算成本，可以对模型的参数进行量化。 - 目的：量化阶段涉及将模型的浮点参数转换为固定位宽的整数表示，从而减少模型的存储需求和计算量，同时尽量保持模型的性能。
- 输入：Fine-tuned language model。这是一个具有浮点参数的模型，通常具有较大的存储需求和计算成本。
- 输出：Quantized language model. This is a model where parameters are represented as fixed-width integers, reducing the model’s storage requirements and computational costs while attempting to maintain its performance.
部署阶段 deployment
在完成微调和量化之后，模型可以部署到生产环境中用于实际应用。
- 目的：部署阶段涉及将模型集成到应用程序或系统中，并确保模型能够有效地处理实际数据并产生准确的预测或输出。
- 输入： Quantized language model and input data for the actual application. 输入数据可以是任意的文本或文本序列
- 输出：部署的语言模型的预测或输出结果。这可以是模型对输入文本的情感分类、文本生成、问答等任务的预测结果。
LLM和一般的NLP的区别
大型语言模型（LLM）与一般的自然语言处理（NLP）任务有以下区别：
重点任务不同：LLM主要用于语言理解和生成，它们旨在处理自然语言文本，并在各种语言任务上表现出色，如语言翻译、文本生成、问答系统等。而一般的NLP任务涵盖更广泛，包括词性标注、命名实体识别、句法分析等。
模型规模和复杂性：LLM通常比一般的NLP模型更大更复杂。它们可能具有数十亿或数万亿的参数，以便更好地捕获语言中的复杂关系和语义。
预训练和微调：LLM通常会进行预训练，然后在特定任务上进行微调。这种预训练使得模型能够学习通用的语言表示，从而可以适应各种任务。相比之下，一般的NLP模型可能会直接在任务特定的数据集上进行训练，不涉及预训练的过程。
模型用途：LLM主要用于生成文本、回答问题、进行对话等任务。而一般的NLP模型可能用于更多种类的任务，包括信息提取、情感分析、语音识别等。