深度學習模型的訓練需要精細調整多個引數，例如迭代次數和 Epoch 數，它們決定了模型學習的程度。正則化引數則是用於控制模型複雜度，避免過擬合，提升模型在未見資料上的泛化能力。啟用函式引入非線性，使模型能學習更複雜的模式，而最佳化演算法則決定了模型如何調整引數以最小化損失函式。這些要素共同影響模型的最終效能，需要根據具體任務和資料集進行調整。
人工智慧模型訓練的關鍵要素
在人工智慧（AI）模型的訓練過程中，存在多個關鍵要素需要被仔細考慮和調整，以確保模型能夠有效地學習和泛化。這些要素包括迭代次數、epoch 數、正則化引數、啟用函式、最佳化演算法等。
迭代次數和 Epoch 數
- 迭代次數：這是指模型在訓練資料集上進行一次完整遍歷所需的迭代次數。它取決於訓練資料的大小和批次大小（batch size）。
- Epoch 數：一個 epoch 代表模型對整個訓練資料集進行一次完整遍歷。當所有訓練例子都被使用過一次後，一個 epoch 就算完成。一個 epoch 包含多個迭代，具體取決於批次大小和訓練例子的總數。例如，如果有 1000 個訓練例子，批次大小為 100，那麼 10 個迭代（每個迭代處理 100 個例子）就組成了一個 epoch。太少的 epoch 可能導致模型欠擬合（underfitting），而太多的 epoch 可能導致過擬合（overfitting）。
正則化引數
- 正則化：是一種用於防止過擬合和提高機器學習模型泛化能力的技術。它透過在訓練過程中的損失函式中新增一個懲罰項來實作。這個懲罰項會隨著模型複雜度的增加（例如，引數或特徵的增加）而增大。透過正則化，模型被鼓勵找到一個既能夠很好地適應資料又避免過度擬合特定噪聲或模式的簡單解決方案。
- 正則化引數：包括 L1（Lasso）、L2（Ridge）、ElasticNet 等。這些引數有助於透過限制模型的複雜度來防止過擬合，特別是在神經網路中，還有 dropout 等技術。
啟用函式
- 啟用函式：引入非線性，使得網路能夠學習輸入和輸出之間的複雜關係。常見的啟用函式包括 ReLU、Sigmoid 和 Tanh。不同的啟用函式會影響網路的收斂率和準確度。
最佳化演算法
- 最佳化演算法：這些演算法透過反復調整模型引數來找到能夠最小化損失函式的值，從而提高模型的效能。常見的最佳化演算法包括隨機梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop 等。不同的最佳化器可能具有不同的效能特徵，並且更適合不同的問題型別。
內容解密：
- 超引數選擇：超引數是模型中不直接透過訓練資料學習而是需要人工設定的引數。選擇合適的超引數對於模型的效能有著至關重要的影響。
- 過擬合與欠擬合：過擬合是指模型過度複雜，能夠完美地適應訓練資料但卻不能很好地泛化到新的資料；欠擬合則是指模型過於簡單，無法很好地捕捉資料中的模式。
- 泛化能力：泛化能力是指模型對新資料的預測能力。提高泛化能力是機器學習中的一個重要目標。
圖表翻譯：
graph LR
A[問題定義] --> B[模型選擇]
B --> C[超引數設定]
C --> D[模型訓練]
D --> E[模型評估]
E --> F[結果分析]
此圖表描述了從問題定義到結果分析的整個流程，包括了模型選擇、超引數設定、模型訓練和評估等步驟。每一步驟都對最終結果有著重要影響，因此需要仔細考慮和調整以獲得最佳效能。
基礎模型的概念與應用
基礎模型（Foundation Models, FM）是一類別先進的機器學習模型，它們的特點在於能夠從大量的資料中學習，並能夠應用於各種不同的任務。這些模型可以被細化並專門用於特定的任務，從一般性的指令遵循、聊天機器人互動到具體的任務，如情感分析。
基礎模型的特點
基礎模型的強大之處在於它們能夠從資料中學習出豐富的模式和結構，這使得它們能夠在各種不同的任務中表現出色。這些模型通常是根據轉換器（Transformer）架構的，這是一種能夠有效地處理序列資料的神經網路架構。
轉換器架構
轉換器架構是基礎模型的核心，它能夠將輸入的序列資料轉換為一系列的向量，並且能夠根據這些向量來預測輸出的結果。這種架構使得基礎模型能夠處理長距離依賴關係的資料，並且能夠學習出複雜的模式。
基礎模型的設計考量
當構建一個根據基礎模型的系統時，需要考慮許多設計因素，包括模型的選擇、資料的準備、訓練的過程等。基礎模型的選擇需要根據具體的任務和資料來決定，並且需要考慮模型的複雜度和計算資源。
基礎模型的應用
基礎模型已經被廣泛應用於各種領域，包括自然語言處理、電腦視覺、語音識別等。這些模型能夠處理大量的資料，並且能夠學習出豐富的模式和結構，使得它們能夠在各種不同的任務中表現出色。
基礎模型的挑戰
基礎模型也面臨著許多挑戰，包括資料品質、模型複雜度、計算資源等。這些挑戰需要透過最佳化資料準備、模型選擇和訓練過程等方法來解決。
什麼是大語言模型（LLM）和細分模型（FM）？
在人工智慧領域中，大語言模型（LLM）和細分模型（FM）是兩個相關但不同的概念。細分模型（FM）是一種更廣泛的術語，涵蓋了處理多種模式的模型，包括文字、影像等，而大語言模型（LLM）則專門指處理文字的細分模型（FM）。在本章中，我們將使用「細分模型」（FM）這個術語，因為它更為通用。
深入剖析 AI 模型訓練的關鍵要素後，可以發現迭代次數、epoch 數、正則化引數、啟用函式以及最佳化演算法等，彼此之間相互影響並共同決定模型的最終效能。透過多維比較分析，我們發現這些超引數的調整如同在高維空間中尋找最佳解，需要在過擬合與欠擬合之間取得平衡。技術限制深析顯示，目前仍缺乏一套通用的超引數調整策略，高度依賴開發者的經驗和特定任務的特性。對於追求極致效能的模型訓練，玄貓認為，自動化機器學習（AutoML）技術將是未來的重要發展方向，它能有效降低人為干預的成本，並提升模型訓練的效率。在資源有限的條件下，優先將 AutoML 技術應用於運算密集型的深度學習模型訓練最具效益。
從技術架構視角來看，基礎模型（FM）和大語言模型（LLM）的核心都是轉換器架構，但 FM 的應用範圍更廣，涵蓋了文字、影像等多種資料型別，而 LLM 則專注於文字處理。評估技術在高壓力環境下的表現，FM 在處理海量資料和複雜任務時展現出顯著優勢，但也面臨著模型複雜度高、計算資源需求大的挑戰。技術團隊應著重於解決模型輕量化、分散式訓練等核心挑戰，才能釋放 FM 的完整潛力。接下來的 2-3 年，將是 FM 從實驗室走向產業應用的關鍵視窗期，密切關注這些新興使用案例，它們很可能重新定義人工智慧領域的價值。
