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随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何高效地将其适配到特定任务或领域数据上成为了一个关键问题。微调技术应运而生，通过在预训练模型的基础上进行进一步训练，使其在特定任务上表现更优。本文将详细介绍几种主流的 LLM 微调技术，并持续跟踪新的研究进展。
全参数微调是最直接的微调方法，即对模型的所有参数进行更新。这种方法的优点是简单直接，能够充分利用模型的所有参数进行优化。然而，它也存在明显的缺点：
Transformer 架构自 2017 年由 Vaswani 等人在论文《Attention Is All You Need》中提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构。它通过引入自注意力机制（Self-Attention），解决了传统 RNN 和 LSTM 在处理长序列数据时的效率和性能问题。本文将通过图文并茂的方式，详细介绍 Transformer 架构的工作原理。
Transformer 架构由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器负责将输入序列转换...
在人工智能领域，OpenAI 的大模型（如 GPT 系列）已经成为自然语言处理的重要工具。这些模型通过复杂的训练过程，能够生成高质量的文本内容。本文将简要介绍 OpenAI 大模型训练的基本原理，并通过图文结合的方式进行理解。
OpenAI 的大模型基于深度学习中的神经网络架构，尤其是 Transformer。这种架构通过学习大量文本数据中的语言模式和规则，能够理解和生成自然语言。模型的核心是其庞大的参数量，这些参数通过训练过程不断优化，从而捕捉复杂的语言特征。
OpenAI 大模型的训练过程通常分为以下几个阶段：
最近，接触到的一些人误以为 LLM = 机器学习（Machine Learning, ML），实际上，这种说法并不准确。LLM 是机器学习的一个重要应用，但并不能完全等同于机器学习。
今天，我就来简单澄清这个概念。
机器学习是一个 广义的概念，涵盖了多种算法和模型，如： - 监督学习（用于分类、回归任务） - 无监督学习（聚类、降维） - 强化学习（用于智能决策） - 深度学习（神经网络驱动的学习方式）
LLM 主要基于 深度学习，尤其是 Transformer 架构，通过大规模文本数据训练来理解和生成自然语言。它属于 机器学习的...
在人工智能（AI）迅猛发展的今天，大语言模型（LLM, Large Language Model） 已经深刻影响了多个行业，包括写作、编程、教育、科研、商业分析等。对于即将步入社会的大学生来说，了解 LLM 的发展、学会高效使用它，不仅可以提升个人竞争力，还可能成为职业生涯中的重要助力。
作为一名 ChatGPT 的深度用户，我已经习惯用它来 写博客、写代码、优化学习流程，甚至探索更高效的思考方式。这些实践让我深刻认识到：关注 LLM，不仅是对未来趋势的把握，更是对自我提升的投资。