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我們一直驚嘆于AI能寫文章、能做畫,、會(huì)編程，現(xiàn)在還能生成視頻,。從宏觀上來看,，一個(gè)完整的通用AI系統(tǒng)如下圖所示，在最關(guān)鍵的模型網(wǎng)關(guān)處,，調(diào)用我們已經(jīng)訓(xùn)練好的模型,，進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)交互，反饋?zhàn)罱K的結(jié)果。所以,，結(jié)果的好壞,，就取決于我們模型的能力水平，因此,，2024年我們看到了市場(chǎng)上千模大戰(zhàn)的場(chǎng)面,，模型的泛化能力正在以天為單位高歌猛進(jìn)。  如何讓你的模型,，在各項(xiàng)能力上超越對(duì)手，不管是在應(yīng)用的感官上,，還是行業(yè)的各類指標(biāo)上都勝人半子,，模型的訓(xùn)練被提到了前所未有的高度。深度求索在短短兩個(gè)月內(nèi)使用英偉達(dá)H800 GPU數(shù)據(jù)中心就訓(xùn)練出了DeepSeek-V3模型,，花費(fèi)了約558萬美元,。其訓(xùn)練費(fèi)用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多的多，DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名,。
所有的AI大廠都在卷訓(xùn)練,，從質(zhì)量、價(jià)格,、性能（每秒生成的Token數(shù)以及首個(gè)Token生成時(shí)間）,、上下文窗口等多方面來評(píng)測(cè)訓(xùn)練的成果。那么問題來了： 什么是AI模型訓(xùn)練,？AI模型訓(xùn)練實(shí)質(zhì)上是利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,，使人工智能系統(tǒng)能夠從經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)，并針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行高效預(yù)測(cè),、分類或內(nèi)容生成,。此過程的核心在于通過優(yōu)化算法調(diào)整模型內(nèi)部參數(shù)（例如，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置）,，以最小化模型輸出與實(shí)際目標(biāo)值之間的誤差或損失函數(shù),。這樣做的目的是為了提高模型的泛化能力，使其在未見過的數(shù)據(jù)集上也能保持出色的性能,。 AI模型訓(xùn)練在訓(xùn)練什么,？我們來看一個(gè)圖片識(shí)別的訓(xùn)練過程，怎么把一張狗的圖片識(shí)別并輸出“Dog”這個(gè)單詞的,。
這張圖展示了一個(gè)典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）如何處理圖像識(shí)別任務(wù)的過程,。 權(quán)重調(diào)整: 通過訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)不斷調(diào)整各層之間的權(quán)重，以優(yōu)化特征提取和分類性能,。 這種分層結(jié)構(gòu)使得CNN能夠有效地處理圖像數(shù)據(jù),，基于特征和權(quán)重，最終實(shí)現(xiàn)較高可信度的識(shí)別結(jié)果,。經(jīng)過不斷地驗(yàn)證（訓(xùn)練的一個(gè)環(huán)節(jié)）,，添加更多層會(huì)比在每層中添加更多神經(jīng)元獲得更多的性能提升，所以如果把上面的5層結(jié)構(gòu)增加到100層,，將更大程度提高識(shí)別的可信度,，當(dāng)然，資源的消耗（算力）也將幾何倍的增長(zhǎng),。 假設(shè)上面這個(gè)模型我們拿來測(cè)試人臉的識(shí)別,，看看識(shí)別的準(zhǔn)確性上怎么樣，我們大概率會(huì)得到下面的結(jié)果
這依然是一個(gè)5層的結(jié)構(gòu),，最后一層給出最終的分類結(jié)果,。在這個(gè)例子中，網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出輸入圖像為“馬冬梅”,。輸出層通常使用softmax函數(shù)將神經(jīng)元的輸出轉(zhuǎn)化為概率分布,，從而確定最有可能的類別。在測(cè)試過程中,，我們不需要調(diào)整權(quán)重,，但可以計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽之間的損失（如果已知真實(shí)標(biāo)簽，比如我們知道圖片是馬冬梅,，看看模型能不能識(shí)別正確）,，通過損失函數(shù)用于評(píng)估模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，雖然在測(cè)試階段不進(jìn)行權(quán)重更新,，但可以通過反向傳播計(jì)算每個(gè)權(quán)重對(duì)損失的貢獻(xiàn)（即梯度）,，從而來分析模型的性能。  訓(xùn)練原理涉及到使用大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本（狗的圖片）作為輸入,，通過前向傳播計(jì)算當(dāng)前模型配置下的輸出誤差，再利用反向傳播算法根據(jù)誤差梯度調(diào)整各層之間的連接權(quán)重,。這個(gè)迭代過程持續(xù)進(jìn)行,，直到找到一組最優(yōu)或接近最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置,，使得模型在驗(yàn)證集上的表現(xiàn)達(dá)到我們滿意的水平。為了避免過擬合等常見問題,，還會(huì)采用正則化,、dropout等多種技術(shù)手段來增強(qiáng)模型的穩(wěn)定性和泛化能力?？傊麄€(gè)訓(xùn)練過程是一個(gè)精密設(shè)計(jì)的參數(shù)搜索過程,，最終實(shí)現(xiàn)模型在指定任務(wù)上的最佳性能,。 如何保證模型訓(xùn)練的質(zhì)量？互聯(lián)網(wǎng)大廠天然具備海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),，AI公司在互聯(lián)網(wǎng)上獲取大量訓(xùn)練數(shù)據(jù),，但是，現(xiàn)如今的互聯(lián)網(wǎng)本就充斥著各種各樣用AI生產(chǎn)出來的數(shù)據(jù),。保守估計(jì),，到2026年，90%的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將由AI生成,。這種 “污染” 使得從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中徹底過濾AI輸出將會(huì)變得越來越困難,。 要確保AI模型在行業(yè)的領(lǐng)先地位，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是必不可少的,，九尺高臺(tái)始于壘土,，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是成功訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)。產(chǎn)品要確保訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集具有代表性,、準(zhǔn)確性和完整性,。在程序進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)需要提前進(jìn)行清洗，包括去除噪聲,、處理缺失值,、異常值等。同步在訓(xùn)練過程中,，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,，使得不同特征之間具有可比性，這有助于加速模型收斂并提高性能,。此外,，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)（如旋轉(zhuǎn)、縮放,、裁剪等）以增加數(shù)據(jù)多樣性,，特別是在圖像處理任務(wù)中，將會(huì)給你帶來意想不到的收獲,。 |
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