1.3.3　模型设计

模型设计是大模型开发的关键步骤，需要结合项目目标、数据特征以选择合适的模型。Transformer架构是大模型开发的基石（见第3章）。而对于多模态任务，Visual Transformer是模型开发常用的视觉模块。这部分内容将在第3章中详细说明。

如图1-11所示，模型设计过程一般包含 5 个步骤。在充分理解问题后，开发者需要选择合适的模型结构，设置学习率（学习率决定了模型在每次迭代时，根据损失函数的梯度对权重进行更新的幅度）、批次大小和迭代次数等超参数，通过正则化（如 L1/L2正则化、Dropout等，正则化用来降低模型的复杂度，防止过拟合）提高模型的泛化能力，并通过优化算法（如SGD优化器、Adam优化器等）调整学习率。对于模型效果的优劣，可以通过定义合理的评估指标来确定。常用的评估指标包括Accuracy（精度）、Precision（查准率）、Recall（查全率）、F1分数、均方误差等。

图1-11　模型设计过程

小型开发团队或个人开发者在完成大多数的人工智能业务时已经无须从头构建模型，可以根据任务所需选择开源大模型如LLaMA、ChatGLM、Alpaca等。这种方式可以节省大量的模型设计时间，提升开发效率。