从做菜的角度来更形象的理解什么是大模型的参数,训练原理与过程,以及为什么要训练? 原创

发布于 2024-7-15 07:19
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在前面的​​大模型参数的文章​​中讲了什么是大模型的参数,以及大模型为什么要训练;

不过那个讲的比较抽象,这里就用一个更形象的例子来解释一下大模型的参数到底是什么,以及训练的原理。

01、大模型和厨师

从我们使用者的角度来说,大模型就是一个黑盒,它需要输入,然后给出一个输出。

如下图就是大模型的黑盒模型:

从做菜的角度来更形象的理解什么是大模型的参数,训练原理与过程,以及为什么要训练?-AI.x社区

而从我们使用上来看,基本上就是一个聊天框,然后我们输入文字/图片/视频等,然后大模型给我们一个输出。

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而这种模式和我们去饭店吃饭一样,我们到饭店之后点菜,然后厨师就会把我们的菜做好,而厨房对我们来说也是一个黑盒。

大模型那么多参数是干什么的呢?厨师又是怎么做菜的呢?

如果把没有训练过的大模型比作一个新东方烹饪学校的学生;那么刚开始这个学生并不会做菜,如果你让他做菜,那么他只能根据自己的感觉乱七八糟的一通操作。

这个就是初始化的大模型,它虽然可以输出结果,但它输出的结果乱七八糟。

所以学生需要去学习怎么做菜;不论会不会做饭的人应该都知道,炒菜需要控制火候与调料,不同的菜需要不同的火候和调料。

火候有大火小火中火,调料有必须的葱姜蒜,还有盐,辣椒,鸡精,麻辣虾,油等等。

做菜的时候,不同的菜需要不同的搭配,而且需要不同的火候和调料;比如,西红柿炒蛋需要有西红柿和鸡蛋,然后调料需要有盐,也可以放葱姜蒜;

而如果做辣椒炒肉,那么就需要有肉和辣椒,然后口味重的人就可以多放一点辣椒和盐,口味清淡的人就可以少放一点。

对比到大模型也是如此,厨师做菜的材料,调料与火候是厨师的参数;而大模型也有自己的参数,比如权重,偏置,卷机网络的卷积核,嵌入矩阵,损失函数参数,激活值,参数梯度,训练轮次等。

从技术等角度来说,大模型的参数就是大模型的一些变量,之所以是变量是因为这些参数的值并不是固定的,而是可以变化的;

就像做菜一样,盐可以多放一点,也可以少放一点;并不是每次必须放多少盐。

02、做菜与大模型的训练

专业的厨师学习做菜时,会测试不同的菜品放不同含量的调料会有什么样的效果,比如放一克盐和放十克盐,放葱姜蒜和不放葱姜蒜在口味上的区别。

然后经过很多次的测试之后,厨师就知道做什么菜需要放多少盐,放多少辣椒,然后口味会是什么样。

而大模型的训练也是如此,大模型是基于神经网络的架构而开发的;而一个大模型有很多神经网络层,每一层又有很多的神经元节点;

那么,不同的神经元节点的权重和偏置,会对其它神经元以及神经层会产生什么样的影响及效果?


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不同神经网络的架构的参数又会有什么样的影响?比如卷积神经网络的卷积层的个数,多一层和少一层的区别?如果是循环神经网络呢?

而这些问题都是需要经过大量的数据训练,然后给大模型找到一个最优的参数值。

而具体怎么训练呢?

比如第一次训练,所有神经元的权重都是1,然后生成了一个结果;这就类似于第一次做菜,所有的调料都放1克,然后做出之后尝尝好不好吃。

而因为神经网络是有层的,这样数据在一层一层神经网络之间的传递就叫做正向传播。

当用1克调料把“菜”做出来之后,尝了一下发现盐放少了;这时第二次做菜的时候,就可以把盐多放一点,比如放四克或五克。


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而大模型毕竟不是人,所以需要有一个方法来测试它做的“菜”是否合格,而这个东西就是损失差,损失差越大,说明输出效果越差,“菜”做的越差。

而具体的损失差怎么计算,不同的大模型和架构有不同的方法,比如交叉熵损失。

而这时,就需要告诉大模型做的“菜”不好吃,这个告诉的过程就叫做反向传播。

厨师知道菜做的不好吃的时候,就可以直接调整下次放调料的数量和种类;而大模型也有这种类似的功能,这个功能就是优化器,优化器的功能就是去调整大模型的参数,下次把“盐”放多一点,“辣椒”放少一点。


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最小二乘法损失函数

而这个盐和辣椒就是大模型中的权重,偏置,损失函数参数等参数。

而训练次数就是厨师锻炼做菜的次数,可能是十次,也可能是一百次,一千次。

所以说,厨师训练是不断的调整其调料的数量和含量;大模型的训练本质上也是在不断的去调整它的参数。

等厨师全部学会之后,还会找一个专业的老师去评价他做的菜;而在大模型里面,这个就是大模型的评估函数,去测试其效果。

当然,大模型并不是参数和训练次数越多越好,最重要的是合适。

这就是大模型的参数以及训练的过程及原理。


本文转载自公众号AI探索时代 作者:DFires

原文链接:​​https://mp.weixin.qq.com/s/oZEmLJBoCaHlkyA-6j1ZTw​



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