訓練 (模型訓練)

模型訓練（Model Training）是調整神經網絡參數以最小化損失函數的過程，是使AI模型從數據中學習的核心步驟。

訓練流程：

1. 前向傳播（Forward）：輸入數據，計算預測和損失
2. 反向傳播（Backpropagation）：計算梯度
3. 參數更新：使用優化器（SGD、Adam）更新權重
4. 重複：多個Epoch直到收斂

關鍵組件：

• 損失函數：衡量預測誤差（Cross-Entropy、MSE）
• 優化器：更新參數的算法
• 批次（Batch Size）：每次更新的樣本數
• 學習率：更新步長大小
• 數據載入：高效餵養數據到GPU

訓練階段：

• 預訓練（Pre-training）：大規模通用數據訓練
• 微調（Fine-tuning）：特定任務適應
• 指令調優（Instruction Tuning）：對齊人類指令
• 對齊訓練（RLHF）：人類反饋強化學習

分布式訓練：

• 數據並行：多GPU處理不同數據批次
• 模型並行：模型分佈到多GPU
• 流水線並行：層級並行
• 張量並行：矩陣分割並行

訓練挑戰：

• 過擬合：在訓練數據上表現好但泛化差
• 梯度消失/爆炸：深層網絡的訓練問題
• 收斂困難：損失不降或震盪
• 硬體限制：VRAM、計算時間
• 數據質量：噪聲標籤、不平衡

監測：

• 損失曲線：訓練和驗證損失
• 指標：準確率、F1、困惑度等
• 梯度范數：檢測異常
• 學習率：跟蹤調度

工具：

• PyTorch、TensorFlow：主流框架
• Weights & Biases、TensorBoard：實驗追蹤
• DeepSpeed、Megatron：大模型訓練

訓練是AI開發的核心計算過程。