2.1 Basic Concepts

关于生成式AI 下进行推理以及微调的基础概念

介绍一些基础的概念，帮助后续的在实践之中快速了解的概念

微调模型 (Fine-Tuning)

微调模型是指在已有的预训练模型基础上，通过针对特定任务的数据进行再训练，使模型能够更好地适应特定的应用场景。这种方法不仅能在较短时间内提升模型性能，还能显著减少开发成本和计算资源的消耗。微调通常包括调整模型的权重、学习率等超参数，以优化模型在新任务上的表现。

训练数据集 (Training Dataset)

训练数据集是用于训练机器学习模型的数据集合。它包含大量的样本，每个样本包括输入数据和对应的目标输出（标签）。通过这个数据集，模型能够学习到输入和输出之间的关系，从而在面对新数据时能够进行准确的预测和判断。高质量的训练数据集对于模型的性能至关重要。

推理 (Inference)

推理是指使用训练好的机器学习模型对新数据进行预测或决策的过程。在生成式AI中，推理通常涉及从模型中生成新数据，如生成文本、图像或音频。推理过程的效率和准确性直接影响模型在实际应用中的表现。

中文自动语音识别 (ASR) 和文本标注

中文自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是指将中文语音信号转换为对应的文本形式的过程。文本标注则是对文本数据进行标记或分类，以便于进一步的处理和分析。文本标注的任务包括词性标注、命名实体识别（NER）、情感分析等。ASR和文本标注是自然语言处理（NLP）中的重要技术，应用广泛。

创建训练数据集 (Creating Training Dataset)

创建训练数据集是指收集、处理和准备用于训练机器学习模型的数据。这个过程包括数据的收集、清洗、标注和拆分。一个质量良好的训练数据集应该具有多样性、代表性和准确性，以确保模型能够在各种情况下表现良好。

去除噪声、归一化 (Noise Removal and Normalization)

去除噪声是指在数据处理中消除无关或有害的信息，以提高数据质量和模型的性能。归一化是将数据进行标准化处理，使其在一个统一的尺度上，从而加快模型的训练速度和收敛速度。常见的归一化方法包括最小-最大缩放、Z-score标准化等。

学习率、批大小、训练轮数 (Learning Rate, Batch Size, Epochs)

• 学习率 (Learning Rate)：学习率是控制模型在每次更新权重时步伐大小的参数。学习率过大可能导致模型不稳定，学习率过小则可能导致训练速度过慢。

• 批大小 (Batch Size)：批大小是指在一次训练迭代中使用的样本数量。较大的批大小可以提高训练效率，但需要更多的内存；较小的批大小则可以更细致地更新模型参数。

• 训练轮数 (Epochs)：训练轮数是指完整遍历训练数据集的次数。更多的训练轮数可以让模型更充分地学习数据特征，但也可能导致过拟合。

FFmpeg

FFmpeg 是一个开源的多媒体处理工具包，广泛用于音视频的录制、转换和流式传输。它支持多种音视频格式和编解码器，可以进行复杂的音视频处理任务，如剪辑、合并、过滤和转码。FFmpeg在生成式AI应用中常用于音视频数据的预处理和后处理。

希望这些解释能够帮助你更好地理解相关概念，并顺利完成你的书籍写作。如果有更多问题或需要更深入的解释，随时告诉我。