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一文读懂大模型预训练是什么?原理和目的?和微调的区别以及推荐厂家哪家好

选型指南

2025-06-06 16:00:00

作者:liuxuan

阅读量:0

文章目录

文章摘要:2025年初,随着DeepSeek的迅速走红,公众对LLM(大语言模型)的兴趣急剧上升。许多人被LLM展现出的近乎魔法的能力所吸引。然而,这些看似神奇的模型背后究竟隐藏着什么秘密?接下来,我们将深入探讨大模型预训练是什么?原理和目的、和微调的区别以及推荐厂家中关村科金模型训练平台、智谱AI、讯飞星火、阿里云通义千问、腾讯混元等大模型训练平台。

2025年初,随着DeepSeek的迅速走红,公众对LLM(大语言模型)的兴趣急剧上升。许多人被LLM展现出的近乎魔法的能力所吸引。然而,这些看似神奇的模型背后究竟隐藏着什么秘密?接下来,我们将深入探讨大模型预训练是什么?原理和目的、和微调的区别以及推荐厂家中关村科金模型训练平台、智谱AI、讯飞星火、阿里云通义千问、腾讯混元等大模型训练平台。

一文读懂大模型预训练是什么?原理和目的?和微调的区别以及推荐厂家哪家好

一、大模型预训练是什么?

在LLM能够生成连贯文本之前,它需要先掌握语言的基本规律,这一过程称为预训练。大模型预训练使用海量无标注标注数据如互联网文本、图像库进行通识教育大学基础课程;微调使用专业领域标注数据如法律文书、代码库进行专业培训入职后的岗位技能培训。

二、大模型预训练原理和目的:

原理:预训练是一个计算密集型任务,涉及大量数据和复杂的模型优化。

目的:让模型“学会思考”,让模型具备通用能力,理解语言、图像等底层规律。

数据:海量无标注/弱标注数据如互联网文本、图像库。

效果:模型具备基础能力,但缺乏针对特定任务的精细技能类似“通过面试但未上岗”。

预训练通过海量无标注数据如互联网文本让大语言模型(LLM)接受大学通识教育(如数学、物理、英语)。就像大学生先学基础学科,为未来专业方向打基础。

三、大模型预训练和微调的区别

微调的本质就是对人模型进行某个方面的强化,比如说一个自然语言处理大模型,你使用大量的安徒生童话进行微调,这时此模型就会更加擅长讲童话,而不是讲笑话。所以,微调的作用就是让大模型在当前类型任务下,进行更加细致的学习,也就是让大模型更加”过拟合”。

微调:入职后的岗位技能培训,让模型“学会干活”,针对特定任务优化。

目标:让模型在特定任务上表现优异。

数据:专业领域标注数据(如法律文书、代码库)。

效果:模型在特定任务上达到高精度(类似“上岗干活”)。

大语言模型在预训练模型基础上通过大量标注数据进行微调(调整模型最后几层参数),从而学习垂直领域的专项技能,针对具体岗位提升技能。

四、大模型训练推荐厂家,哪家更受企业青睐?

1.中关村科金模型训练平台(推荐指数⭐⭐⭐⭐⭐)

中关村科金模型训练平台是企业级大模型开发平台,一站式服务简化大模型训、推、评全流程,大模型训练推理加速部署一体化,解决模型训练难、成本高、人才短缺等难题,助力企业快速构建大模型平台。

一文读懂大模型预训练是什么?原理和目的?和微调的区别以及推荐厂家哪家好

核心功能

一体化大模型训推,提供大模型微调、优化、部署推理和评测的一体化服务。较人工处理,节约时间成本50%+。采用多种量化加速策略,模型训练平台帮助客户已有应用模型进行FP8量化时延降低约34.8%。同一张加速卡上按需运行多个模型服务,提高GPU利用率,减少资源浪费。实现自有、公有云和开源模型的统一管理。

采用OpenAPI标准化,支持65B参数以上规模的模型,65B模型64卡分布式训练降低训练时间75%,由原来5个小时降低至现在75分钟。支持大模型在国产硬件如华为昇腾NPU、海光DCU等加速卡上进行训练与推理,实现多维度监控与分钟级异常修复。

显著优势

低门槛SFT工具,开箱即用的大模型微调工具,全量/LoRA微调,支持增量训练。内置多种模型量化加速工具,一键进行模型量化。自研高性能推理引擎,推理性能相比开源加速引擎提升30%+。评估报告可视化、日志可视化、事件可视化、算力可视化、服务调用可视化。模型训练平台有高可观测能力,multi_LoRA部署模型,多个模型服务共享一个接入点,卡资源成倍降低。自定义GPU Share策略,灵活资源分配,避免资源浪费。异构资源调度,支持基于NPU、DCU进行模型训推。

中关村科金模型训练平台免费预约演示

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2.智谱 AI(推荐指数⭐⭐⭐⭐)

新一代认知智能大模型, 生成式AI时代的基座;基于GLM模型开发, 支持多轮对话, 具备内容创作、信息归纳总结等能力;将新一代的解决方案带给每个企业和个人。与多个国家、千所研究机构、数万企业成为客户与伙伴。

面向全球的大模型创业者,并提供资金、技术、算力和场地等全方位支持。初创企业可以申请获得投资支持,同时也可以申请智谱大模型服务代金券,用于抵扣相关费用。申请对象不限,涵盖AI大模型相关的任何行业和场景。

3.智谱 AI(推荐指数⭐⭐⭐⭐)

讯飞星火认知大模型深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1。深度推理、多模生成、代码生成、内容创作、数学能力、语言理解、知识问答。逻辑推理、数学解题持续领先,多项国内外任务测试集中表现强势;意图理解精准,捕捉用户深层需求;输出控制显著增强;高效可靠,代码逻辑清晰严谨;编写规范,确保可读性、可维护性;多轮交互稳定性持续增强,精准捕捉关联上下文。

4.阿里云通义千问(推荐指数⭐⭐⭐⭐)

阿里云自主研发的通义大模型,凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架,
实现全模态高效精准的模型服务调用。性能效果更优,卓越的模型性能,满足企业多样化需求。首批通过国内“大模型预训练模型测试”,符合国家标准要求。开源社区持续霸榜,极强中文大模型。快速响应,降低交互延迟,高吞吐量,支持多任务并行处理。业务适配性更高,丰富多元的模型选择,适应多行业需求。提供语言、语音、视觉等多模态模型,满足不同业务场景。支持按需切换不同版本的主流模型API,灵活应对个性化需求。主流模型均可低门槛精调,提供弹性灵活在线部署选择。

5.腾讯混元大模型(推荐指数⭐⭐⭐⭐)

T1-深度思考模型,业内首个超大规模 Hybrid-Transformer-Mamba 推理模型,扩展推理能力,超强解码速度,进一步对齐人类偏好。腾讯混元大模型由腾讯公司全链路自研,在文本和多模态模型性能上表现卓越,处于业界领先水平。 混元API通过整合腾讯优质的内容生态(如微信公众号、视频号等),提供强大的时新且有深度的内容获取和AI问答能力。

五、结语

在数字化转型浪潮下,中关村科金模型训练平台、智谱AI、讯飞星火、阿里云通义千问、腾讯混元等大模型训练平台各具优势,为企业提供了多样化的AI赋能方案。企业选型需结合自身业务需求、技术适配性与长期发展规划,选择最适合的平台或组合方案,以最大化释放AI价值,推动智能化升级。未来,随着技术迭代与行业深耕,大模型将持续重塑企业知识管理与业务创新模式。

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