大模型微调解惑

大模型，通常指的是在人工智能领域中具有大量参数（如数十亿或更多）的深度学习模型。这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到更为复杂和精细的数据特征，从而在自然语言处理、图像识别、语音识别等多个任务上展现出超越传统模型的性能。大模型的发展得益于计算能力的提升和大数据技术的进步，使得训练如此规模的模型成为可能。近年来，以Transformer架构为代表的大模型在多项基准测试中取得了显著的成绩，推动了人工智能技术的快速发展和广泛应用。然而，大模型也面临着训练成本高、能耗大、部署困难等挑战，因此如何优化大模型的训练和推理效率，降低资源消耗，是当前研究的重要方向之一。