大语言模型原理与工程实践：有监督微调数据的自动化构建

大语言模型原理与工程实践：有监督微调数据的自动化构建

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、有监督微调、自动数据构建、自动文本生成、强化学习

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着大规模预训练模型在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用，如BERT、GPT系列等，人们开始探索如何利用这些模型解决特定领域的NLP任务。然而，尽管大型语言模型在通用任务上表现出色，但在特定场景下往往需要进行定制化调整以提高效果。一个关键的环节是有监督微调(Supervised Fine-Tuning)——对预训练模型进行针对特定任务的数据集进行训练的过程。这一过程对于大多数NLP任务来说至关重要，但手动收集、准备和注释大量相关数据是一项耗时且昂贵的任务。

1.2 研究现状

当前研究主要集中在以下几方面：

• 数据增强：通过变换现有数据来生成更多样化的样本，增加训练数据量的同时保持数据多样性。
• 零样本/少样本学习：允许模型在很少或完全无标注数据的情况下进行微调，减少对大规模标注数据的需求。
• 自动数据构建：开发算法自动生成适用于特定任务的数据集，减轻人工负担并提高效率。
• 多模态融合：结合图像、音频等其他类型的数据，丰富输入信息，提升模型性能。

1.3 研究意义