AI大模型开发,听起来高大上,但其实像什么?
各位模友,今天咱们来聊一个超级火的AI大模型开发话题,说实话,AI大模型这东西,从零到一,真的有点像开黑游戏,你可能不知道,我以前做过一个GPT-3的AI模型,结果在训练时卡顿到怀疑人生,最后只能用Excel做可视化,别笑,这就是真实的故事。
一、什么是AI大模型?
AI大模型,就是通过大量数据训练出来的一类智能模型,比如GPT-3,它可以写诗、写文章、回答问题,甚至能和人对话,但别小看它,它可是从0到1慢慢训练出来的。
二、从0到1的开发之路
数据准备:数据是模型的粮食
数据是模型训练的原材料,没有好的数据,模型就像个没饭吃的小孩,咱们开发大模型,第一步就是收集数据,这数据得有质量,得有多样性,得能训练出模型的" COMMON Sense"。
不过,数据收集可不简单,得处理各种格式,清洗数据,标注数据,还得有足够的量,我记得有一次,我用了100GB的数据,结果发现有一半都是重复的,结果花了大半个月才处理完,不过,好在最后模型能吃下这顿饭。
模型训练:训练是模型学习的必经之路
模型训练,听起来像是一场马拉松,训练时,模型得经历千锤百炼,才能变得"能干",我记得有一次,训练了一个小时,模型突然卡顿,输出的内容像是一堆狗屎,后来发现是学习率设置错了,结果又用了三天时间才把模型"调"回来。
模型训练的过程中,还得不断调整参数,比如学习率、批量大小、Dropout率等等,这些参数就像是模型的" settings",调整的好坏,直接影响模型的表现。
调优优化:让模型更聪明
模型训练好了,还得不断优化,用一些高级的调参方法,比如Grid Search、Random Search,甚至用一些黑科技,比如量子计算来加速训练,不过,这些都得在模型已经有一定基础的情况下才能发挥作用。
部署与应用:让模型能"走出去"
模型部署,听起来像是把模型放进一个" black box"里,然后让它能" 走进"现实世界,这一步可不简单,得考虑模型的性能、响应时间、安全性等等,我记得有一次,模型在上线后,处理请求的速度比预期慢了10倍,结果花了半个月时间才把性能调回来。
三、AI大模型开发的注意事项
1、数据质量至关重要:数据是模型的"粮食",如果数据质量不好,模型再智能也没用。
2、模型训练需要时间:训练模型不是 instantaneous的,得有足够的耐心和时间。
3、调参要讲究方法:别死调参数,用一些高级的方法,比如网格搜索、随机搜索,甚至用一些"黑科技"。
4、部署与应用要谨慎:模型部署后,得考虑性能、安全、可解释性等等。
四、AI大模型开发,从0到1,像什么?
AI大模型开发,从0到1,就像是一场充满挑战的马拉松,虽然过程充满困难,但只要坚持下去,就能收获一个"能干"的模型,各位模友,你们准备好了吗?让我们一起,从0到1,开黑成功!