我们首先概述一下 LLM 的架构。此外，您还需要选择要使用的模型类型（例如循环神经网络转换器）以及每层的层数和神经元数量。
接下来是使用收集到的预处理数据进行模型训练。
不同类型的 LLM 的 LLM 培训方式不同。据说，如果你想建立一个持续的文本 LLM，其方法将与对话优化的 LLM 完全不同。
这两个因素是 LLM 成绩的关键因素。那么，让我们来讨论一下 LLM 培训所涉及的不同步骤。
自回归法学硕士
继续文本的 LLM 的训练过程 加纳 WhatsApp 数据 称为相关 LLM。这些 LLM 在自监督学习环境中进行训练，以预测文本中的下一个单词。
以下是从头开始培训法学硕士 (LLM) 所涉及的每个步骤：
步骤 1：收集数据集
训练 LLM 的第一步是收集大量文本数据。毕竟，数据集对于大型学习模型的性能至关重要。
近日，受LLaMA-13B启发的最新对话优化大型语言模型“OpenChat”在Vicuna GPT-4评估中取得了ChatGPT分数的105.7% 。
其成功的秘诀是高质量数据，这些数据已在约 6K 的数据上进行了微调。
用于训练的数据主要来自互联网，包括社交媒体、网站、平台、学术论文等。所有这些数据确保训练数据尽可能地分类，最终为大规模语言模型描绘出改进的一般跨领域知识。
因此，没有任何机会——用高质量的数据释放 LLM 的潜力！
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步骤2：数据集预处理和清理
接下来是数据集预处理和清理的步骤。
由于数据集是从众多网页和不同来源抓取的，因此数据集中可能包含各种细微差异的可能性很高。因此，消除这些细微差别并为模型训练创建高质量的数据集至关重要。
主要地，实际步骤取决于您当前正在处理的数据集。标准预处理措施包括：
解决拼写错误。
删除有害/有偏见的数据。