1樓：網友
從字面上看，預訓練模型（pre-training model）是先通過一批語料進行模型訓練，然後在這個初步訓練好的模型基礎上，再繼續訓練或者另作他用。這樣的理解基本上是對的，預訓練模型的訓練和使用分別對應兩基冊個階段：預訓練階段（pre-training）和 微調（fune-tuning）階段。
預訓練階段一般會在超大規模的語料上，採用無監督（unsupervised）或者弱監督（weak-supervised）的方式訓練模型，期望模型能夠獲得語言相關的知識，比如句法，語法知識態鋒培等等。經過超大規模語料的」洗禮」，預訓練模型往往會是乙個super模型，一方面體現在它具備足夠多的語言知識，一方面是因為它的引數規模很大。
微調階段是利用預訓練好的模型，去定製化地訓練某些任務，使得預訓練模型」更懂」這個任務。例如，利用預訓練好的模型繼續訓練文字分類任務，將會獲得比較好帆唯的乙個分類結果，直觀地想，預訓練模型已經懂得了語言的知識，在這些知識基礎上去學習文字分類任務將會事半功倍。利用預訓練模型去微調的一些任務(例如前述文字分類)被稱為下游任務（down-stream）。
現在有可以直接上傳資料讓它自己進行訓練的大模型了，我用過一款叫大智大通的還可以。位址是三個w點icccall點com。
2樓：清寧時光
模型預訓練：首先，在乙個原始任務上預先訓練乙個伍局初始模型，然後在目標任務上使用該模型，針對目標任務的特性，對該初始模型進行精調，從而達到提高目標任務的目的。在本質上，這是一種遷移學習。
的方法，在自己的目標任務上使用別人訓練好的模型。對於文字語言來說，滾橘輪是有天然的標註特徵的存在的，原因就在於文字可以根據之前的輸入詞語進行預大信測，而且文字大多是有很多詞語，所以就可以構成很大的預訓練資料，進而可以自監督(不是無監督，因為詞語學習過程是依據之前詞語的輸出的，所以應該是自監督學習。
的預訓練。
預訓練和訓練有什麼區別
3樓：哇哈哈
不是簡單的字面預訓練和正常的訓練的意思，而是訓練資料與訓練資料模型。
的概念。預訓練是指使用儘可能多的訓練資料，從中提取出儘可能多的共性特徵，從鋒激而讓模型對特定任務的學習負擔變輕。
訓練是指使用少量帶有標籤的資料世基拆訓練模型，使用過程中得到的模型對未標記資料進行**，**結果作為偽標籤，然後將標記資料和未標記資料結合標籤和偽標籤一起訓練模型，再在搜棗測試集上評估模型最後重複1以上步驟，對模型迭代。
大模型可以使用哪些資料進行預訓練
4樓：
摘要。親，你好，很高興為您解答，大模型可以使用哪些資料進行預訓練是它具備極強的泛化能力，乙個模型適用大量複雜行業場景，少量樣本也能達到高精度；基於預訓練+下游微調的工業化ai開發模式，讓全球領先的ai真正進入千行百業。華為雲盤古大模型包括4大系列：
業界首個千億級生成與理解中文nlp大模型、業界最大的cv大模型，未來我們將持續推出多模態和科學計算大模型。
親，你好，很扮激搏高興為您解答，大模型可鉛灶以使用哪些資料進行預訓練是它具備極強的泛化能力，乙個模型適用大量復廳祥雜行業場景，少量樣本也能達到高精度；基於預訓練+下游微調的工業化ai開發模式，讓全球領先的ai真正進入千行百業。華為雲盤古大模型包括4大系列：業界首個千億級生成與理解中文nlp大模型、業界最大的cv大模型，未來我們將持續推出多模態和科學計算大模型。
1 預訓練模型由來預訓練模型是深度學習架構，已經過訓練以執行大量資料上的特定任務（例如，識別**中的分類問題）。這種訓練不容易執行，並且通常需要大量資源，超出許多可用於深度學習模型的人可用的資源，我就沒有大批次gpu。在談論預訓練模型時，通常指的是在imagenet上訓練的cnn（用於視覺相關任務的架構）。
imagenet資料集包含超過1400萬個影象，其中120萬個影象分為1000個類別（大約100萬個影象含邊界框和註釋）。2 預訓練模型定義那麼什麼是預訓練模型？這是在訓練結束時結果比較好的一組權重值，研究人員分享出來供其他人使用。
我們可以在github上找到許多具有權重的庫，世乎但是獲取預訓練模型的最簡單方法可能是直接來自您選擇的深度學習搜磨悉庫。現在，上面是預訓練模型的規範定義。您還可以找到預訓練的模型來執行其他任務，例如物體檢測或姿勢估計。
此外，最近研究人員已開始突破預訓練模型的界限。在自然語言處理（使用文字的模型）的上下文中，我們已經有一段時間使用嵌入層。word嵌入是一組數字的表示，其中的想法是類似的單詞將以某種遊殲有用的方式表達。
例如，我們可能希望'鷹派'，'鷹'，'藍傑伊'的表現形式有一些相似之處，並且在其他方面也有所不同。用向量表示單詞的開創性**是word2vec，這篇嵌入層的**是我最喜歡的**之一，最早源於80年代，geoffrey hinton 的**。
別的模型的預訓練權重可以用到自己設計的模型上面嗎
5樓：
摘要。可以的。如果你的自設計模型與別的模型具有相似的結構和任務，那麼你可以嘗試將別的模型的預訓練權重遷移到你的自設計模型上。
通過使用別的模型的預訓練權重，你的自設計模型可能能夠更快速地收斂並取得更好的效能。你只需要確保兩個模型之間的結構和任務是相似的，並相應地適配權重。希望能對你有所幫助！
可以的。如果你的自設計模型與別的模型具有相似的結構和任務，那麼你可以嘗試宴旁將別的模型的預訓練權晌塌橡重遷移到你的自設計模型上。通過使用別的模型的預訓練權重，你的自設計模型可能能夠更快速地收斂並取得更好的效能。
你只需要確保兩個模型之間的結構和任務是衫拍相似的，並相應地適配權重。希望能對你有所幫助！
你講得真棒！可否詳細說一下。
可以的。如果你的自設模型與其他模型具有相似的結構和任務，你可以嘗試遷移其他模型的預訓練權重。這樣，拆蔽冊你的自設模型可能可以更快地收斂並獲得更好的效能。
只需確保兩個模並碰型旅巨集的結構和任務相似，並適配權重即可。希望對你有幫助！
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