1.3　大模型的开发流程

本节主要介绍大模型的开发流程，如图1-7所示。

图1-7　大模型的开发流程

在大模型开发初期，首先，明确项目目标并构建系统框架。这涉及选择合适的模型架构、算法、数据集等。其次，根据任务的类型，对数据集进行收集和预处理。随着任务类型的多样化，数据集的收集和预处理变得尤为关键，它们直接影响大模型的性能和准确性。

业界提供的丰富的开源模型资源可以大大减轻开发者在模型设计方面的工作负担。开发者可以在模型组合、参数调优、损失函数设计等方面集中更多精力，以进行与项目契合的改进与优化。

模型训练是一个复杂而精细的过程，可分为分词器训练、预训练和微调3个步骤。以BERT模型为例，在预训练阶段注重让模型学习广泛的基础知识，以便为其后续的任务打下坚实的基础，而在微调阶段则更加专注于提升模型在特定任务上的专项能力。这种“预训练+微调”的模式已经成为大模型开发中经典、有效的范式之一。通过这种方式，我们可以更加高效地利用模型的学习能力，使其在各类任务中展示最佳的性能。

模型部署涉及将预训练的模型应用到相关场景，需要考虑模型提供的推理服务能否满足用户的实际需求。