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神經網絡：一種模仿生物神經網絡（動物的中樞神經系統，特別是大腦）的結構和功能的數學模型或計算模型，用于對函數進行估計或近似。

詳細了解看這篇：《一文搞懂ANN（人工神經網絡）》

單個神經元模型：
神經元是神經網絡的基本單元。每個神經元接收來自其他神經元的輸入信號（或來自外部的數據），對這些信號進行加權求和，并通過一個激活函數來產生輸出。
函數公式?y = f(Σi wi * xi)?描述了這一過程，其中?xi?是輸入信號，wi?是對應的權重，Σi?表示對所有輸入信號的加權求和，而?f?是激活函數。

多個神經元模型：
神經網絡是由多個神經元相互連接而成的復雜網絡。

神經網絡的每一層都會對其輸入進行加權求和并通過激活函數得到輸出，這些輸出又會作為下一層的輸入。

激活函數：
激活函數是神經網絡中非常重要的組成部分，它決定了神經元如何將其輸入轉換為輸出。激活函數為神經網絡引入了非線性特性，使其能夠學習并逼近復雜的函數。激活函數的選擇取決于具體的應用和模型架構。不同的激活函數有不同的性質和優缺點，需要根據實際情況進行選擇。常見的激活函數包括：
- Sigmoid函數：將輸入映射到0和1之間，常用于二分類問題的輸出層。
- Tanh函數：將輸入映射到-1和1之間，類似于Sigmoid但中心化在0。
- ReLU（Rectified Linear Unit）：對于非負輸入直接輸出該值，對于負輸入輸出0，是目前深度學習中最常用的激活函數之一。
- Leaky ReLU：對ReLU的改進，允許負輸入有一個小的正斜率。
- Softmax函數：將多個神經元的輸出映射為概率分布，常用于多分類問題的輸出層。

二、什么是模型訓練？

模型訓練：模型訓練的本質是一個求解最優化問題的過程。通過不斷迭代優化，旨在找到一組最優參數，使得模型對于給定輸入的預測輸出與真實輸出之間的差異最小化，這個差異通常通過損失函數來衡量。

目標設定：
- 確定模型的目標，即希望模型學習到的任務，如分類、回歸、聚類等。
- 根據任務選擇或設計適當的損失函數，該函數能夠量化模型預測與真實輸出之間的差距。
數據準備：
- 收集并準備數據集，該數據集包含多個輸入-輸出對（樣本），用于訓練模型。
- 數據集通常分為訓練集、驗證集和測試集，分別用于訓練模型、調整超參數和評估模型性能。
模型構建：
- 選擇或設計模型架構，這可以是簡單的線性模型、決策樹，或是復雜的神經網絡。
- 初始化模型參數，這些參數將在訓練過程中被優化。
迭代優化：
- 通過迭代的方式調整模型參數，以最小化訓練集上的損失函數。
- 在每次迭代中，計算損失函數關于模型參數的梯度，并使用優化算法（如梯度下降）更新參數。
- 通過驗證集來監控模型的性能，防止過擬合，并調整超參數以獲得更好的性能。
評估與部署：
- 使用測試集評估訓練好的模型的性能，確保其具有良好的泛化能力。
- 部署模型到生產環境，對新數據進行預測和推理。

求解最優化問題：通過梯度下降等優化算法，迭代更新模型參數以最小化損失函數，其中反向傳播是高效計算神經網絡參數梯度的關鍵方法。

過程涉及定義損失函數、初始化模型參數、選擇優化算法、迭代更新參數（通過梯度下降和反向傳播）、調整學習率和其他超參數以及評估模型性能等步驟。

定義損失函數：
首先，我們需要根據具體任務（分類、回歸等）定義一個損失函數，該函數能夠量化模型預測與真實標簽之間的差異。損失函數的選擇取決于問題的性質和數據分布。

詳細了解看這篇：《一文搞懂Loss Function（損失函數）》

初始化模型參數：
接下來，我們需要初始化模型的參數。這些參數將在訓練過程中通過優化算法進行更新，以最小化損失函數。
選擇優化算法：梯度下降
為了最小化損失函數，我們需要選擇一個優化算法。最常用的優化算法之一是梯度下降（Gradient Descent）及其變種（如隨機梯度下降SGD、小批量梯度下降Mini-batch Gradient Descent、Adam等）。

詳細了解看這篇：《一文搞懂Gradient Descent（梯度下降）》

迭代更新參數：反向傳播計算梯度
使用選定的優化算法，我們開始迭代地更新模型參數。在每次迭代中，我們計算損失函數關于模型參數的梯度，并按照梯度的相反方向更新參數。由于神經網絡具有多層嵌套的結構，直接計算損失函數對所有參數的梯度非常困難，計算梯度通常通過反向傳播（Backpropagation）來實現。它利用鏈式法則，從輸出層開始逐層計算梯度，并將梯度信息反向傳播到輸入層。

詳細了解看這篇：《一文搞懂Back Propagation（反向傳播）》

調整學習率和其他超參數：
學習率是梯度下降中的一個重要超參數，它決定了參數更新的步長。過大的學習率可能導致訓練不穩定，而過小的學習率可能導致收斂速度過慢。因此，需要適當地調整學習率以確保訓練的穩定性和收斂速度。此外，還有其他超參數（如批量大小、正則化系數等）也需要進行調整以優化模型性能。

評估模型性能：
在訓練過程中或訓練結束后，我們需要評估模型的性能。這通常通過使用驗證集或測試集來計算模型的準確率、召回率、F1分數等指標來完成。根據評估結果，我們可以對模型進行調整以進一步提高性能。

三、什么是模型微調？

模型微調（Fine-tuning）：通過特定領域數據對預訓練模型進行針對性優化，以提升其在特定任務上的性能。

一、微調的定義大模型微調是利用特定領域的數據集對已預訓練的大模型進行進一步訓練的過程。它旨在優化模型在特定任務上的性能，使模型能夠更好地適應和完成特定領域的任務。
二、微調的核心原因定制化功能：微調的核心原因是賦予大模型更加定制化的功能。通用大模型雖然強大，但在特定領域可能表現不佳。通過微調，可以使模型更好地適應特定領域的需求和特征。領域知識學習：通過引入特定領域的數據集進行微調，大模型可以學習該領域的知識和語言模式。這有助于模型在特定任務上取得更好的性能。
三、微調的方式全量微調（Full Fine-Tuning）：全量微調利用特定任務數據調整預訓練模型的所有參數，以充分適應新任務。它依賴大規模計算資源，但能有效利用預訓練模型的通用特征。參數高效微調（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）：PEFT旨在通過最小化微調參數數量和計算復雜度，實現高效的遷移學習。它僅更新模型中的部分參數，顯著降低訓練時間和成本，適用于計算資源有限的情況。

模型微調流程：在選定相關數據集和預訓練模型的基礎上，通過設置合適的超參數并對模型進行必要的調整，使用特定任務的數據對模型進行訓練以優化其性能。

流程包含以下四個核心步驟：

數據準備：
- 選擇與任務相關的數據集。
- 對數據進行預處理，包括清洗、分詞、編碼等。

選擇基礎模型：
- 選擇一個預訓練好的大語言模型，如LLaMA、ChatGLM、BERT、GPT-3等。

設置微調參數：
- 設定學習率、訓練輪次（epochs）、批處理大小（batch size）等超參數。
- 根據需要設定其他超參數，如權重衰減、梯度剪切等。
微調流程：
- 加載預訓練的模型和權重。
- 根據任務需求對模型進行必要的修改，如更改輸出層。
- 選擇合適的損失函數和優化器。
- 使用選定的數據集進行微調訓練，包括前向傳播、損失計算、反向傳播和權重更新。