2023年的人工智能如同一頭猛獸，席卷全球，将每個行業都有意無意地卷入這場戰鬥，甚至是“被迫”卷進這場“戰鬥”。
或許此時會有人問道：“對于像我們這樣普通人來說，了解這些對我們有用嗎？會影響到我們每月3000元的工資嗎？”
答案是肯定有用的，而且會對工資水準産生影響，是以我們務必提高自己的認知！
世界上萬物都有其發展的周期，某訊老總都宣稱，要未雨綢缪。
此外，現在人們甚至開始訓練虛拟女友！這些虛拟女友可以進行24小時視訊通話，随時發消息随時回複消息等，而且她們不會發脾氣，隻會想方設法讓你開心。
國外一家公司訓練的虛拟女友
好了，廢話不多說，言歸正傳。
首先，訓練一個模型需要經過三個步驟。
第一步是收集資料集，這是一項漫長而需要高技術的活兒。例如，如果你想訓練一個能生成情感文案的“MVP模型”，就需要在網上搜集大量的文案，包括正面、負面和中性的文本，涵蓋各種情緒和主題。你可以通過搜尋引擎、社交媒體、新聞文章、電影評論等途徑擷取這些資料。要記住，收集的資料要足夠豐富！
第二步是資料清洗和預處理，收集到的資料往往包含噪音、備援或不一緻的部分，需要進行清洗和整理，以確定資料的品質和一緻性。這包括去除重複項、處理缺失值、糾正錯誤等操作。預處理還可能包括對文本進行分詞、去除停用詞、進行詞幹化或詞性标注等操作。在預處理過程中，要確定你的電腦組態和模型參數相比對，以便模型更好地表示和了解文本内容。請記住，資料集越大，預處理的時間越長。
這是預處理的系統
第三步是模型訓練和優化，根據你的任務選擇适合的機器學習或深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）或Transformer模型，并使用準備好的資料集對模型進行訓練。訓練過程中需要調整模型的超參數、選擇合适的損失函數和優化算法，并進行疊代優化，直到達到預期的性能水準。
loss 損失值要小
batch_acc 準确率要高
lr 學習率要适中
【參考下面這張圖，這是沒訓練好的，但你要記住這三個參數是什麼意思】
訓練中的模型
像一般訓練好一個自用的“mvp模型”時間多久這個問題，需要看顯示卡的大小，速度快慢跟金錢挂鈎！
當你訓練好一個模型後，它就可以應用于各種領域。例如，如果你想建構一個智能客服機器人，你可以将模型應用于自動回複使用者的消息；如果你想進行情感分析，你可以利用模型識别文本中的情感傾向；如果你想進行文本生成，你可以使用模型自動生成文案或文章等。
好了，以上就是模型訓練的三個主要步驟。對于像我們這樣的普通人來說，還是有機會參與小型語言模型的訓練。成功地訓練一個模型可以自娛自樂，也是一種有趣的嘗試。即使訓練不成功，也是一次學習的過程，無論結果如何，都是有益的。
掌握人工智能訓練模型的基本步驟不僅可以讓你更好地了解和應用人工智能技術，還可以提高你在相關行業中的競争力。無論你從事技術工作還是非技術工作，了解人工智能的基本原理和應用将成為未來必備的技能之一。
在未來，人工智能的發展将帶來更多的機遇和挑戰。通過不斷學習和适應新技術的發展，我們能更好地應對這些變化，并在這個人工智能時代中保持競争優勢。