预训练与微调：大语言模型的核心技术_中文大型语言模型的预训练与微调

1. 背景介绍

1.1 传统自然语言处理技术的局限性

在过去的几十年里，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。然而，传统的NLP技术，如基于规则的系统和统计机器学习方法，往往在处理复杂的语言现象和捕捉上下文信息方面存在局限性。

1.2 深度学习的崛起

随着深度学习的崛起，研究人员开始利用神经网络模型来处理自然语言任务，取得了显著的成果。特别是，预训练语言模型（如BERT、GPT等）的出现，为NLP领域带来了革命性的变革。

1.3 大语言模型的重要性

大语言模型通过在大规模文本数据上进行预训练，可以学习到丰富的语言知识，从而在各种NLP任务上取得优异的性能。预训练与微调是实现大语言模型的核心技术，本文将详细介绍这两个概念及其联系，并深入探讨相关算法原理、实践方法和应用场景。

2. 核心概念与联系

2.1 预训练

预训练是指在大规模无标注文本数据上训练语言模型，使其学习到通用的语言知识。预训练的目的是让模型在无监督的环境中学习到尽可能多的语言特征，为后续的微调任务提供良好的初始参数。

2.2 微调

微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行有监督的训练。通过微调，模型可以学习到与目标任务相关的知识，从而在该任务上取得更好的性能。

2.3 预训练与微调的联系

预训练和微调是大语言模型的两个核心阶段。预训练为模型提供了通用的语言知识，而微调使模型能够适应特定任务。这两个阶段相