训练自己的大语言ai问答模型

### 训练自定义大规模语言AI问答模型

#### 选择预训练模型
对于构建大规模语言AI问答模型，选择合适的预训练模型至关重要。常见的预训练模型有 BERT 和 GPT 系列，在大量无标签数据上预先训练这些模型能够使它们学习到丰富的通用语言知识和特征[^1]。

#### 数据准备
为了进一步优化特定领域内的表现，除了利用公开可用的数据集外，还可以考虑生成合成数据作为补充手段之一。当难以获取足够的实际场景中的标注样本时，这种方法尤为有用，并且随着技术进步正变得越来越流行[^3]。

#### 微调过程
基于选定的基础架构之上实施微调操作是实现定制化功能的关键环节。这通常涉及到针对具体应用场景调整网络结构、引入额外监督信号以及采用更高效的优化算法等方面的工作。例如，在处理中文环境下的自然语言理解任务时，可以借助已经过充分验证并表现出色的 NLP 大型预训练模型来进行迁移学习[^2]。

from transformers import BertForQuestionAnswering, Trainer, TrainingArguments

model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-chinese')

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset
)

trainer.train()