知识推理的评估模型是什么
社区干货
【发布】ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%
**为了更进一步促进大模型开源社区的发展,我们再次升级 ChatGLM-6B,发布 ChatGLM2-6B 。****在主要评估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜单中,**截至6月25日** ChatGLM2 模型以 71.1 的分数位居 Rank 0 ,ChatGLM2-6... **更高效的推理:**基于 Multi-Query Attention 技术,ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用:在官方的模型实现下,推理速度相比初代提升了 42%,INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。...
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
# 背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段,传统的机器学习开发流程基本是以下步骤:数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个... 多个模型公用一个特征存储,同时更新这个共有的特征结构1. 使用正负样本的数量来计算梯度的和1. 抽样训练集,选择更有价值的的样本# 总结 以上是关于在线学习相关知识的总结和梳理,随着大数据时代的到来和...
混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参数是公开可用的,但由于它们规模。最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工...
关于 AIOps、AI 人像写真、云上 AI 应用训练与推理的感想 |社区征文
## 一、前言前几天受阿里云邀请,去深圳湾一号参加了关于 AI + 数据相关的技术分享。该分享分了三大主题:可观测场景下AIOps、基于FaceChain的AI人像生成实践、云上AI应用训练与推理的存储最佳实践。## 二、感想... 我们使用Stable Diffusion模型的文生图功能,基于预设的输入提示词初步生成个人写真图像;随后,我们使用人脸融合模型进一步改善上述写真图像的人脸细节,其中用于融合的模板人脸通过人脸质量评估模型在训练图像中挑选...
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混合专家语言的快速推理的大模型 |社区征文
这使得最先进的 MoE 语言模型在没有高端 GPU 的情况下难以运行。在这项工作中,我们研究了在加速器内存有限的消费类硬件上运行大型 MoE 语言模型的问题。我们建立在参数卸载算法和提出一种新颖的策略,通过利用 Innate 来加速卸载使用此策略,我们可以在桌面硬件和免费层 Google Colab 实例上运行混合量化的 Mixtral-8x7B。尽管 LLM 参数是公开可用的,但由于它们规模。最先进的开放访问语言模型需要多个高端 GPU 1 即使基本推理工...
关于 AIOps、AI 人像写真、云上 AI 应用训练与推理的感想 |社区征文
## 一、前言前几天受阿里云邀请,去深圳湾一号参加了关于 AI + 数据相关的技术分享。该分享分了三大主题:可观测场景下AIOps、基于FaceChain的AI人像生成实践、云上AI应用训练与推理的存储最佳实践。## 二、感想... 我们使用Stable Diffusion模型的文生图功能,基于预设的输入提示词初步生成个人写真图像;随后,我们使用人脸融合模型进一步改善上述写真图像的人脸细节,其中用于融合的模板人脸通过人脸质量评估模型在训练图像中挑选...
AlignBench:专为「中文 LLM」而生的对齐评测
而如何评估模型的对齐水平同样至关重要 —— 没有评测,就不知道优劣。但目前为止,在中文评测领域关于对齐的评测,依然是一片空白。首先,广泛使用的一些评测数据集,如 MMLU,C-Eval 等,和真实使用场景的差别较... AlignBench 使用评分模型(GPT-4,CritiqueLLM)为每个模型的回答打 1-10 的综合分数,代表其回答质量。AlignBench 构建了多维度、规则校准的模型评测方法,有效提升了模型评分和人类评分的一致性,以及模型评价的质量...
AlignBench:专为「中文 LLM」而生的对齐评测
而如何评估模型的对齐水平同样至关重要 —— 没有评测,就不知道优劣。但目前为止,在中文评测领域关于对齐的评测,依然是一片空白。首先,广泛使用的一些评测数据集,如 MMLU,C-Eval 等,和真实使用场景的差别较大,... AlignBench 使用评分模型(GPT-4,CritiqueLLM)为每个模型的回答打 1-10 的综合分数,代表其回答质量。AlignBench 构建了多维度、规则校准的模型评测方法,有效提升了模型评分和人类评分的一致性,以及模型评价的质量...
我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文
推理和后处理阶段的并行执行,从而提高了整体图像生成 Pipeline 的并行性。具体使用 OpenVINO 异步推理功能创建独立的推理请求,将每个图像处理阶段异步化,使其在硬件上并行执行,最大程度发挥多核心处理器的优势,显著提升了整体性能。在提升SD文生图推理程序的性能前,先要理解评估AI推理程序性能的指标是什么。我们常用时延(Latency)和吞吐量(Throughput)来衡量AI推理程序的性能。- 时延具体指讲数据输入AI模型后,多长时间可...
SFT最佳实践
对大模型输出内容有格式要求时,而模型仍有部分 case 不符合要求。 期望通过 SFT 来减少 prompt 中的内容,加速线上推理的耗时。 做SFT 的前置依赖 一方面,把 prompt engineering 做到极致,通过优化 prompt 已经不能解决剩余的 badcase。另一方面,SFT 数据集中也依赖 prompt。因此,做 SFT 之前尽量把 prompt 工程做到最优。 一开始不需要急着构造大量 SFT 数据集,可以先用少量数据(50条~100条)对模型做 SFT 后观察真实评估是...
从头开始,八步实现大模型接入|如何用好大模型
脱胎于机器学习的大模型,具有巨大量级的参数和复杂结构。那么,我们该如何参与到大模型应用的行列中呢?火山引擎推出的一系列文章将帮助大家快速了解和应用大模型。文章将从企业需求、模型选型、模型评估、模型精调等... 评价模型的好坏,一定要有可量化的指标。不同的需求、不同的行业,对大模型主要的关注点也不同,是关注逻辑推理能力?还是风险控制能力?企业需要根据自身需求进行系统性的量化模型评估指标,其中可能包括语言创作、知识...
CritiqueLLM:高质量、低成本的评分模型
模型评测,对于模型的研发至关重要。但如何能够在研发过程中,快速、有效、公平且低成本地对模型性能进行评测,依然是一个重要问题。传统的评价指标(如BLEU、ROUGE)基于参考文本和生成文本的n-gram重合度计算评... 最终给出了6分的评分(分数范围为1-10)。我们在下图展示了8类常见的指令遵循任务(包括逻辑推理、综合问答、专业能力、基本任务、数学计算、角色扮演、文本写作和中文理解)中,CritiqueLLM、ChatGPT和GPT4的评价...
开放的AI基建,让AI普惠更进一步
推理引擎、自动驾驶等多个领域都取得成果;双方还针对初创企业打造 “火山引擎 × NVIDIA 初创加速计划”,赋能更多合作伙伴。 本文内容根据三位嘉宾演讲实录整理。 火山引擎项亮:开放AI基建,让AI触手可得大家好,欢迎... 第一个是计算方面,主要提供在一些GPU算法上的手工优化和编译优化的服务;其次在通信方面,我们也开源了两个通信相关的库,帮助大家加速自己的训练程序,一个是参数同步的通信库BytePS,还有一个是超大模型的模型并行框架...
