一、数据准备
1. 数据收集
根据任务类型（如文本/图像/语音）收集海量数据，例如对话模型需网络对话、书籍等文本
确保数据质量，避免“垃圾数据”导致模型失效
2. 数据清洗
过滤重复、错误及敏感内容（如过时信息、脏话）
修正错误标注（如“2020年美国总统是奥巴马”需改为“拜登”）
3. 数据标注
为数据打标签（如分类标签“猫/狗”、情感标签“积极/消极”）
4. 数据集划分
分为训练集、验证集和测试集，比例通常为7:2:1
二、模型训练
1. 硬件配置
至少需NVIDIA 3060显卡（12GB VRAM）或租用云服务器（如AWS、阿里云）
2. 框架选择
主流工具：TensorFlow、PyTorch或PaddlePaddle（适合小白可视化操作）
3. 训练技巧
小批量训练：分批次处理数据，减少内存占用
学习率调整：根据训练表现动态优化学习率
正则化：防止过拟合（如L1/L2正则化）
迁移学习：复用预训练模型（如BERT、GPT）加速训练
三、优化与评估
1. 参数调优
通过验证集调整超参数（如层数、神经元数量）
2. 性能评估
测试集常用指标：准确率、召回率、F1值
视觉任务可补充mAP、IoU等指标
3. Debug与迭代
若模型失效，需检查数据质量或重新调整参数
四、进阶应用
多模态模型：结合文本、图像（如CLIP、DALL-E）
全栈开发：掌握Prompt工程、LoRA微调技术，可开发智能对话/文生图应用
> 提示：训练过程可能需多次循环（如步骤五→七→五），保持耐心。建议参考开源项目（如Hugging Face）快速入门。
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