大语言模型原理与工程实践：大语言模型微调面临的挑战

大语言模型原理与工程实践：大语言模型微调面临的挑战

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

大语言模型，微调，模型复杂度，数据稀疏性，迁移学习，模型解释性，工程实践

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习技术的发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了显著的成果。然而，LLMs的训练和应用也面临着诸多挑战，其中微调（Fine-tuning）是LLMs在实际应用中必须解决的问题。微调是指在大规模预训练模型的基础上，针对特定任务进行参数调整，以适应特定领域的应用需求。

1.2 研究现状

近年来，关于LLMs微调的研究主要集中在以下几个方面：

1. 微调策略：研究如何选择合适的微调策略，包括优化器、学习率调整、正则化等。
2. 数据增强：探索如何利用数据增强技术提高模型对罕见数据的处理能力。
3. 迁移学习：研究如何利用迁移学习技术将预训练模型应用于其他相关领域。
4. 模型解释性：研究如何提高模型的可解释性，使其决策过程更透明。