自监督微调模型
社区干货
2023 年度总结之大模型的微调|社区征文
微调的比较。AdaptFormer 在概念上很简单,用 AdaptMLP 替换原来的 MLP 块,AdaptMLP 由两个分支组成,包括冻结分支(左)和可训练的 down→ up 瓶颈模块(右)。 为了更好地对比两种主流微调方法的性能,我们采用 ViT-Base (ViT-B/16)作为我们的主干模型,并使用监督和自监督方法对模型进行预训练,来对比两种主流方法的性能。 AdaptFormer 初始化:对于原始网络,我们直接加载在上游任务上预先训练的权重,并在微调过程中保持它...
【微调培训】VisualGLM & XrayGLM:从「模型结构」到「微调实践」
多模态正成为大模型研究和应用的主流趋势之一。 为了促进这一领域的迅速发展,近期智谱AI 和清华大学 KEG 实验室开源了[*基于 ChatGLM-6B 的多模态对话模型 VisualGLM-6B*](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz... 则有不少高校和开发者基于 VisualGLM 微调出具有使用价值的项目,其中尤为突出的包括由澳门理工大学团队开发的 XrayGLM —— 一个能读X光片的大模型:
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AI技术进展和总结|社区征文
预训练的文档AI模型可以解析扫描表格、工作文档和学术论文等各种文档的布局并提取出最关键信息,这对于工作应用和学术研究非常重要。基于AI的自监督预训练技术由于其重建预训练目标的成功应用,在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutLMv3模型通过统一的离散标...
GPU-部署ChatGLM-6B模型
支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,结合模型量化技术,支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。 软件要求注意 部署ChatGLM-6B语言模型时,需保证CU...
ChatGLM-6B API 调用指南
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。本文详细介绍了 ChatGLM-6B 的SDK及API使用方法。 API HostHost:maas-api.ml-platform-cn-beijing.v...
2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文
**大模型通常采用仅包含解码器的架构,通过自回归预训练高效地生成优质内容。**# 二、2023 年典型开源大模型速览## 2.1、LLaMA-2 **简要介绍**:LLaMA-2 由 Meta AI 的 GenAI 团队开发,开放了两个版本,一个是纯无监督训练出来的基础模型,另一个是在基础模型之上进行有监督微调 SFT 和人类反馈的强化学习 RLHF 进行训练的 Chat 模型。所发布的两个版本中,都提供了 7B、13B 和 70B 的三个参数规模的模型。 **训练成本...
搭建ChatGLM-6B大语言模型
为您介绍如何在ECS云服务器上部署ChatGLM-6B大语言模型。 背景信息ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,结合模型量化技术,支持在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62亿参数...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代码基于微软的大模型训练工具DeepSpeed,通过使用它可以非常简单高效地训练属于自己的ChatGPT。DeepSpeed-Chat具有以下特点: 完整的训练类ChatGPT的代码:包括预训练模型下载、数据下载、InstructGPT训练过程和测试。 多...
【报名】ChatGLM 实践大赛 · 学术应用篇 | 提供培训、算力、数据
为了最大化利用 ChatGLM-6B 开源模型推动科研工具的应用开发,我们联合国内具有较大影响力的学术平台 AMiner,推出了「ChatGLM 实践大赛 · 学术应用篇」。本次比赛的中心主题是如何利用 ChatGLM-6B 开源模型促进学术工具的优化。同时我们也希望通过本次比赛,为有志于投入大模型研究和开发的爱好者提供一个实践平台。我们将给参赛者提供 ChatGLM-6B模型微调培训、赛题相关数据,以及可能使用到的算力资源。**一...
粗排优化探讨|得物技术
在设计粗排和召回模型时,往往需要进行适当的采样设计。 **三** **评估指标与方案设计**粗排对比精排,还需有衡量集合选择效果的指标,相对召回,还需有衡量排序效果的指标... 提出场景自适应和自监督的模型:* 设计了具有场景自适应门控单元的多层场景自适应迁移模块,以细粒度和解耦的方式选择和融合场景的迁移信息;* 两阶段训练,预训练阶段基于场景监督的对比学习,微调阶段利用预训练...
CogVLM:智谱AI 新一代多模态大模型
我们也选择了 GLM 系列模型和 Llama 系列模型做了相应的训练。视觉专家模块:我们在每层添加一个视觉专家模块,以实现深度的视觉 - 语言特征对齐。具体来说,每层视觉专家模块由一个 QKV 矩阵和一个 MLP 组成。模型在15亿张图文对上预训练了4096个A100*days,并在构造的视觉定位(visual grounding)数据集上进行二阶段预训练。在对齐阶段,CogVLM使用了各类公开的问答对和私有数据集进行监督微调,使得模型能回答各种不同类型的提...
