深入理解AI基础模型：迁移学习与微调

深入理解AI基础模型：迁移学习与微调

在人工智能的世界中,迁移学习是一种强大的方法。它利用已有模型的知识来适应新的任务,类似于一个学生用他已有的知识去理解新的科目。这种方法的优势在于可以减少训练数据的需求,降低计算资源的消耗,并加快模型收敛的速度。

微调是迁移学习的进一步应用,专注于对模型进行特定任务的调整。就像为学生提供专门的辅导,帮助他在某个领域中更加出色。微调使模型在特定任务中表现得更精准。

在指令式微调中,我们有两种会话方式：单轮会话和多轮会话。单轮会话是一种一问一答的形式,每次对话相互独立,适合简单的查询场景。而多轮会话则保持上下文的连贯性,支持追问和补充,适合更复杂的交互场景。

数据在AI训练中扮演着重要角色。标记样本是指带有正确答案的数据,用于微调模型。比如,输入”患者出现发热、咳嗽症状”时,标记的输出可能是”建议进行发烧检测,并及时就医”。这些数据质量高,但制作成本也高,适用于有监督学习。

相对而言,未标记样本是没有标注答案的原始数据,如大量文本文档、网页内容和对话记录。这些数据获取成本低、数量庞大,适用于无监督学习,通过这些数据,预训练模型可以提升其基础能力。

结合这些概念,AI模型能够通过不同的训练和调整方式,更好地理解和处理各种任务和对话。在现代AI应用中,了解并善用这些技术,将大大提高模型的效率和效果。

迁移学习（Transfer Learning）

• 定义：将一个领域学到的知识迁移到另一个相关领域
• 优势：
  • 减少训练数据需求
  • 降低计算资源消耗
  • 加快模型收敛速度

单轮和多轮会话

• 单轮会话：
  • 一问一答的形式
  • 每次对话相互独立
  • 适合简单查询场景
• 多轮会话：
  • 保持上下文连贯性
  • 支持追问和补充
  • 适合复杂交互场景

标记样本和未标记样本

标记样本（Labeled Samples）

• 定义：已经人工标注了正确答案或期望输出的训练数据
• 示例：
  • 输入：”患者出现发热、咳嗽症状”
  • 标记：”建议进行发烧检测,并及时就医”
• 特点：
  • 数据质量高
  • 制作成本高
  • 适用于有监督学习

未标记样本（Unlabeled Samples）

• 定义：没有人工标注答案的原始数据
• 示例：
  • 大量的文本文档
  • 网页内容
  • 对话记录
• 特点：
  • 获取成本低
  • 数量庞大
  • 适用于无监督学习