ChatGPT训练教程 chatGPT的训练成本
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大模型训练技巧大揭秘
1、大模型训练的关键技巧主要包括以下几点： 高质量且多样化的数据准备 数据收集：大模型需要收集包括网页、书籍、对话文本等多种来源的数据，以及特定领域的语料如多语言数据和代码。 数据清洗和预处理：剔除低质量内容、去重、保护用户隐私，并使用如SentencePiece等工具进行分词，确保数据的准确性和可用性。
2、首先，训练数据的准备至关重要。大模型需要高质量且多样化的数据，包括网页、书籍、对话文本等，以及特定领域的语料如多语言数据和代码。数据清洗和预处理涉及剔除低质量内容、去重、保护用户隐私，以及使用SentencePiece等工具进行分词。
3、风险控制与迭代硬件门槛突破：使用Colab Pro+的A100资源，通过梯度累积（Gradient Accumulation）模拟大batch训练。结合Hugging Face的模型共享机制，直接调用预训练权重减少本地计算量。动态知识更新：每日浏览Hugging Face博客与AI顶会论文（如NeurIPS、ICLR），重点跟踪：新型架构（如Mamba状态空间模型）。
4、策略熵的坍塌是大型语言模型在强化学习训练中面临的一个重要挑战。通过深入分析策略熵的动态变化机制，并提出Clip-Cov和KL-Cov等有效方法，我们可以有效地控制策略熵，避免其过快下降，从而提升模型的性能。未来，我们可以进一步探索更多控制策略熵的方法，并将其应用于更广泛的场景和任务中。
5、训练流程：三阶段逐步优化预训练：使用互联网文本（如小说、论文）训练模型生成连贯下文。此时模型仅具备基础文本生成能力，无法有效遵循指令，称为预训练大语言模型（Pretrained LLM）。指令微调：用规模较小的指令微调数据集训练模型响应用户指令，避免生成无关内容。
如何构建GPT——数据标注篇
1、数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。
2、构建GPT中的数据标注主要包括以下几个关键步骤：数据收集和预处理：从网页、书籍、文章等多种来源收集文本数据。使用自动方法进行文本数据的预处理，如去噪、分词等，但最终的数据准确性和一致性需要通过人工过程保证。数据标注：文本标注：对文本数据进行序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。
3、在第三步的最外层，加入ensemble策略，以QA为例，可以把各个choice进行N次随机shuffle，得到N个标注结果，然后通过majority vote选择最终答案。效果对比与优势 原论文主要focus在医学QA任务，选择的LLM为GPT-4，对比模型为经过领域微调的Med-Palm2。
4、支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。
GPT模型后总结出的调教方法
二次优化拆解模板：在GPT学会拆解后，继续给它反馈，优化其拆解方法中的不足。例如，要求它在拆解分析小红书笔记的时候加入“风格检查”，目的是检查小红书笔记是否符合设定的笔记风格。然后让它用优化后的拆解方法再次拆解之前写的笔记。总结：调教GPT写小红书笔记，首先要明确其身份，让它以特定角色进行创作。
充当英语 翻译和改进者 替代：语法，谷歌翻译 我希望你能担任英语翻译，拼写校对和修辞改进的角色。
训练与调教方法基础训练策略 微调（Fine-tuning）：若使用开源模型，可通过提供特定领域的文本数据（如客服对话记录）进行微调，使模型更贴合业务场景。提示工程（Prompt Engineering）：通过设计引导性提示（如“作为法律顾问，分析以下合同的条款风险”），激活模型的垂直领域能力。
高效微调方法：利用 Low Rank Adapters (LoRA) 进行后期微调，使得模型在小规模高质量数据集上也能获得领先水平成果。Dify 核心优势：易用性：提供可视化的 LLMOps 平台，使得用户可以轻松创建、部署和管理 AI 应用。
- chat端口修改：若端口有冲突，记得修改。群晖打开SSH端口后输入命令，随后浏览器访问http：//nasip+3210即可。总结项目优势：功能颇多，角色设定功能有趣，可调教出专属GPT助手；插件库为5模型带来更多可能。推荐理由：对于平时使用GPT项目较多的用户，是目前较为完美的私有部署服务，值得推荐。
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