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吴恩达《大语言模型预训练|Pretraining LLMs》中英字幕【豆包翻译】
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https://www.deeplearning.ai/short-courses/pretraining-llms 在**预训练大语言模型**中,你将探索训练大语言模型的第一步,即使用称为预训练的技术。你将学习预训练大语言模型的基本步骤,了解相关成本,并发现从较小的现有开源模型开始可能更具成本效益。 预训练涉及教导大语言模型使用海量文本数据集预测下一个标记,从而得到一个基础模型,这个基础模型需要进一步微调以获得最佳性能和安全性。在本课程中,你将学习如何从头开始预训练模型,以及如何对已经预训练过的模型继续在你自己的数据上进行预训练。 具体内容: * 探索预训练是模型性能最佳选择的场景。比较同一模型不同版本的文本生成,以了解基础模型、微调模型和专门预训练模型之间的性能差异。 * 学习如何使用网络文本和现有数据集创建高质量的训练数据集,这对有效的模型预训练至关重要。 * 准备清理后的数据集以供训练。学习如何打包训练数据以便与Hugging Face库一起使用。 * 探索配置和初始化模型以进行训练的方法,并了解这些选择如何影响预训练的速度。 * 学习如何配置和执行训练运行,使你能够训练自己的模型。 * 学习如何评估训练后模型的性能,并探索大语言模型的常见评估策略,包括用于比较不同模型性能的重要基准任务。 完成本课程后,你将具备预训练模型的技能——从数据准备和模型配置到性能评估。
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