详细讲解LLM大模型的预训练和微调
大语言模型（LLM，Large Language Models）是深度学习技术在自然语言处理领域的应用，它们通过在大量文本数据上进行预训练学习语言的模式和规律。预训练和微调是大型语言模型训练过程中的两个关键步骤：预训练和微调
一、引言
对一个大模型的训练过程中，喂了大量数据，试图训练一个智能的大模型来解决问题，给出准确的回答。但是我们并没有告诉模型说我不想要什么，这个我们应该怎么解决？
大模型的训练一般情况下其实分为两个大的阶段，第一个阶段，就是模型的预训练（Pre-training），就是通过海量的数据来去训练一个大模型。那这种模型，我们把它叫做通用的大模型，那有些能力，可能通用大模型是没有具备的，所以这个时候需要用到一些领域的数据，或者我们自己自有的私有化的数据来进行对大模型的改良，使其适应这个领域，在这个领域的性能提高，那这个过程我们一般把它叫做模型的微调（Fine-tuning）。
那模型微调的第一步，一般来讲需要做SFT，那SFT阶段，我们需要一些指令微调数据，那这个数据长成什么样子？
它的格式是每个数据有两个字段来构成，那第一个字段就是输入，那这个输入，其实就是用户的问题，然后另外就是对齐的数据，然后告诉模型不要做什么事情，然后进行一个相应的训练。
最后得到一个优化之后的模型，然后把这个模型部署上线。
二、预训练（Pre-training）
- 目的：在大量文本数据上训练模型，使其能够理解语言的基本结构和含义。
- 过程：通常使用无监督学习的方法，让模型在大量文本上学习语言的模式。这包括学习词汇、语法、句子结构等。
- 任务：常见的预训练任务有掩码语言模型（Masked Language Model, MLM），预测被随机掩盖的单词；下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP），判断两个句子是否是顺序的；以及一些其他任务如问答、摘要等。
- 结果：预训练完成后，模型能够捕捉到语言的复杂性和多样性，具备一定的语言理解能力。
三、微调（Fine-tuning）
- 目的：在预训练的基础上，进一步训练模型以适应特定的任务或领域。
- 过程：将预训练的模型应用到具体的任务上，如文本分类、情感分析、机器翻译等。通过在任务相关的数据集上进行有监督学习，调整模型的参数以更好地完成特定任务。
- 任务：微调的任务可以是非常具体的，比如识别特定类型的文本或在特定领域内生成文本。
- 结果：微调后的模型能够更好地适应特定任务，提高任务的准确性和相关性。