AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思?

AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思?

①、炼丹:让AI学习变得更强大

在讨论AI学习时,我们经常听到一些术语,比如“炼丹”。这个词来自中国的网络用语,原本指的是道教中的炼金术,寻求长生不老的药丹。而在机器学习领域,它描述的是训练大型神经网络模型的过程,特别是预训练语言模型,如GPT、BERT等。这个过程需要大量的数据、算力和技巧,就像炼制灵丹一样。说到底,炼丹就是模型调优的过程,需要多次尝试和经验,包括选择合适的模型结构、优化算法、损失函数、学习率等。可以说,炼丹就是让AI学习变得更强大的过程。

②、挖矿:从大数据中发现AI的宝藏

还有一个常听到的词是“挖矿”,它在机器学习中有两层含义。首先,它指的是数据挖掘,也就是从大量未经处理的数据中提取有用信息和知识的过程。这包括数据清洗、数据转换、数据分析、模式识别等步骤。而在深度学习领域,挖矿也可以指硬件的使用,比如使用GPU进行模型的训练。由于GPU训练的高能耗和高计算需求,人们形象地把这个过程比喻为“挖矿”。在挖掘大量无标注数据中发现有用的信息或知识时,我们需要运用自然语言处理、机器学习等方法,就像开采矿藏一样。

③、蒸馏:让AI的智慧传承

我们还经常听到一个词是“蒸馏”,它是一种模型压缩技术,旨在将一个大型、复杂的模型(称为教师模型)的知识转移到一个小型、简单的模型(称为学生模型)中。这个过程就像蒸馏一样,通过提取教师模型的关键信息(例如对数据的预测概率分布),并将这些信息用于训练学生模型,从而使学生模型能够模仿教师模型的行为。这样一来,我们既能减小模型的大小和计算复杂度,又能保持较高的性能。蒸馏技术在训练大规模模型时起到了至关重要的作用。

总结

AI学习中的“炼丹”、“挖矿”和“蒸馏”是三个常用的术语,它们分别代表着模型调优、数据挖掘和模型压缩技术。炼丹让AI学习变得更强大,挖矿通过数据挖掘发现AI的宝藏,蒸馏使得AI的智慧得以传承。了解这些术语,有助于我们更好地理解和应用人工智能。

感谢您的阅读,希望本文对您有所帮助!

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