深度模型微调的策略
社区干货
【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:0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Transformer 架构0. 预训练与微调(Pretraining and Fine-tuning)0. 分布式训练(Distributed Training)和混合精度训练(Mixed Precision Training)以上是一些大模型所会采用的部分技术列举。通过这些高级技术和策略才...
【报名】ChatGLM 实践大赛 · 学术应用篇 | 提供培训、算力、数据
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、... 微调大模型生成科技情报,情报形式和深度由选手自定义。 **三、奖项设置**本次活动按照报名参赛的任务来评奖,每个任务评一个最佳实践案例,按照任务难度不同设立以下奖励:**Hard Level:**-...
特惠活动
深度模型微调的策略-优选内容
深度模型微调的策略-相关内容
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 提供多种 MOR 策略满足业务需求:First-write-win 最先写入的留下、Last-write-win 最后写入的留下、拼接到列表、自定义读时合并容忍并发 Upsert 冲突。对于业务无法容忍并发的场景也支持分区级、桶级的乐观冲突检测...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
背景信息Llama-2-7b-hf模型Llama 2是Meta公司开源的一个预训练和微调的生成文本模型集合,规模从70亿 ~ 700亿参数不等。本实践使用该模型集合中的7b(70亿)参数规模,且转换为HF格式的模型。更多详情,可查看meta-llama/Llama-2-7b-hf。 xFasterTransformerIntel xFasterTransformer 是Intel®开发的一个加速库,旨在为大语言模型(LLM)在CPU X86平台上的部署提供了一种深度优化的解决方案。支持多CPU节点之间的分布式部署方案,使得超...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... 又陆续更新了微调训练、Lora、SDXL Turbo 模型等。9 月份,《IP-Adapter: Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image Diffusion Models》 发布,垫图神器,不再需要复杂的 Lora 和 Prompt,只需一张图...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。、Gang 调度、堆叠调度等。为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复... 数据切分策略、负载平衡算法等都将是挑战和机遇。**2、提升并行处理技能**对于许多 AI 在应用方面,如自动驾驶、智能顾客服务等,其决策过程必须在瞬间开展。这就需要向量数据库具有高效的并行处理水准,即便是规模...
从头开始,八步实现大模型接入|如何用好大模型
大模型带来了什么我们常说的大模型其实就是一种有着大量参数和复杂结构的机器学习模型。传统机器学习模型存在着种种限制,为提升模型精确度,我们采用的主要策略就是用“更多的数据,训练更大的模型”。而当模型达到... 而是可以和已有的模型企业深度合作,未来可以在主要场景中应用的大模型。从当今的大模型市场来看,绝大部分企业会选择以API接口方式使用外部大模型服务为主。此时就需要考虑第三方模型的挑选: 如果企业自身对于大模型...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。