大模型开发路径主要有哪些？

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　　近年来，大模型在全球资本市场和技术市场掀起狂澜，已经成为人工智能发展的重要方向之一。它被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。那么，大模型开发路径主要有哪些？下面就让小编来为大家简单介绍下：
　　目前大模型的开发主要有两种路径，一种是从头构建完整大模型；另一种是在开源的通用大模型之上调优。前者所需数据、算力、时间投入较大，但大模型的性能更为突出。后者模型的参数和能力受限于开源模型，但成本较低，可以快速形成所需的大模型。
　　完整大模型开发流程：
　　首先是训练构建基座模型。基座模型已经初步具备良好的知识框架和认知能力，但需要复杂指令的准确引导才可以生成正确内容，因而一般不能直接用于作为日常交互。
　　其次是策略精调。目的是让模型具备适用性，能与人类正常交流，即让基座模型理解用户想问什么，以及自己答的对不对。这个环节主要通过高质量的人工标注<指令，答案>优化模型。
　　第三步是训练一个独立于基座模型的判别模型，用来判断模型生成结果的质量，为下一步的强化学习做准备。
　　最后一步是利用奖励机制优化基座模型，完成模型的领域泛化能力。本阶段无需人工标注数据，而是利用强化学习技术，根据上一阶段判别模型的打分结果来更新内容生成模型参数，从而提升内容生成模型的回答质量。
　　关于大模型开发问题，小编就先为大家介绍到这里。值得注意的是，大模型定制开发的过程始于需求分析，开发团队需要与客户或项目相关方进行充分沟通。小编这里为大家推荐分形科技公司，具体服务内容，大家可通过公司官网咨询了解。