阿里云百炼大模型服务--模型训练指南

简介: 模型训练是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块,作为重要的大模型效果优化方式,用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集,调整参数训练模型,训练模型学习业务数据和业务逻辑,最终提高在业务场景中的模型效果。

一般来讲,模型训练有四个主要过程,包括:

  • 数据准备:构建适合训练的训练数据集,一般来是问答Pair的组合,基于不同任务有不同的呈现形态。
  • 模型训练:通过选择合适的数据集,调整参数,训练特定的模型以提高模型效果,可通过训练过程/结果指标初步判断训练效果。
  • 模型部署:训练好的模型需要部署后方可提供推理服务(评测、应用调用均需先部署模型)。
  • 模型评测:构建合适的数评测数据集,针对已经训练好的模型进行评测,通过评测系统进行打分或标注,验证模型训练的效果。


下方视频介绍了模型训练的功能及应用场景,我们通过观看视频后,一起探讨吧~






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