大模型应用的算法原理是什么？

大模型应用主要基于深度学习，尤其是Transformer架构，其算法原理主要包含以下几个方面：

数据预处理

• ​​数据收集​​：收集大量文本、图像等不同类型数据，像训练语言模型会用新闻、小说、百科知识等文本数据。
• ​​清洗与标注​​：去除噪声、错误或不完整的数据，对部分数据按任务要求标注，如图像识别中标记物体类别和位置。
• ​​分词与编码​​：将文本拆分成词或子词，再把它们转换为数字序列以便模型处理；图像则需调整大小、归一化等操作。

模型架构

• ​​Transformer架构​​：是许多大模型的基础，由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列编码成特征表示，解码器根据编码信息生成输出序列。以语言模型为例，编码器处理输入文本，解码器预测下一个词。
• ​​多头注意力机制​​：是Transformer核心组件，能让模型在不同表示子空间关注输入序列不同部分。计算查询向量与键向量的相似度，得到注意力权重，再用权重对值向量加权求和，以此捕捉输入序列长距离依赖关系。
• ​​前馈神经网络​​：在多头注意力机制后，对每个位置特征进行非线性变换，增强模型表达能力。

模型训练

• ​​损失函数​​：定义模型预测与真实标签差异的度量，如分类任务常用交叉熵损失函数，回归任务用均方误差损失函数。训练目标是使损失函数值最小化。
• ​​优化算法​​：常用随机梯度下降（SGD）及其变种，如Adam、Adagrad等。这些算法根据损失函数梯度更新模型参数，逐步降低损失函数值。
• ​​大规模数据训练​​：使用海量数据训练模型，增加数据多样性可提升模型泛化能力。训练时将数据分成小批量，逐批输入模型计算梯度和更新参数。

微调与推理

• ​​微调​​：在预训练模型基础上，用特定任务小规模数据进一步训练，使模型适应新任务。如用预训练语言模型微调做情感分析任务。
• ​​推理​​：模型训练好后用于实际预测。输入新数据，经模型处理输出结果。推理时可采用剪枝、量化等技术优化模型，提高推理速度和效率。