图像问答大模型训练流程与选择建议
多模态大模型训练流程介绍
多模态大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。
- 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础，如阅读理解、文本生成和情感分析，但它还未能针对特定任务进行优化。
预训练阶段完成之后，还可以继续进行训练，这一过程称为增量预训练。增量预训练是在已经完成的预训练的基础上继续训练模型。增量预训练旨在使模型能够适应新的领域或数据需求，保持其长期的有效性和准确性。
- 微调阶段：基于预训练的成果，微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练，使模型能够更有效地应对具体的任务需求。这一阶段使模型能够精确执行如文案生成、代码生成和专业问答等特定场景中的任务。在微调过程中，通过设定训练指标来监控模型的表现，确保其达到预期的效果。完成微调后，将对用户模型进行评估并进行最终优化，以确保满足业务需求，然后将其部署和调用，用于实际应用。
多模态大模型选择建议
选择合适的多模态大模型类型有助于提升训练任务的准确程度。您可以根据模型可处理上下文Token长度，选择合适的模型，从而提高模型的整体效果，详见表1。
多模态大模型训练类型选择建议
平台针对多模态大模型提供了两种训练类型，包括预训练、微调，二者区别详见表2。
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训练方式 |
训练目的 |
训练数据 |
模型效果 |
应用场景举例 |
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预训练 |
关注通用性：预训练旨在让模型学习广泛的通用知识，建立词汇、句法和语义的基础理解。通过大规模的通用数据训练，模型可以掌握丰富的语言模式，如语言结构、词义关系和常见的句型。 |
使用大规模通用数据：通常使用海量的无监督数据（如文本语料库、百科文章），这些数据覆盖广泛的领域和语言表达方式，帮助模型掌握广泛的知识。 |
适合广泛应用：经过预训练后，模型可以理解自然语言并具备通用任务的基础能力，但还没有针对特定的业务场景进行优化。预训练后的模型主要用于多个任务的底层支持。 |
通过使用海量的互联网文本语料对模型进行预训练，使模型理解人类语言的基本结构。 |
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微调 |
关注专业性：微调是对预训练模型的参数进行调整，使其在特定任务中达到更高的精度和效果。微调的核心在于利用少量的特定任务数据，使模型的表现从通用性向具体任务需求过渡。 |
使用小规模的特定任务数据：微调通常需要小规模但高质量的标注数据，直接与目标任务相关。通过这些数据，模型可以学习到任务特定的特征和模式。 |
在特定任务上具有更高的准确性：微调后的模型在具体任务中表现更优。相较于预训练阶段的通用能力，微调能使模型更好地解决细分任务的需求。 |
在一个客户服务问答系统中，可以用特定领域（如电商、保险）的对话数据对预训练模型进行微调，使其更好地理解和回答与该领域相关的问题。 |
