数学同高模型推理过程
社区干货
MathGLM:无需计算器,大模型也能做数学题
大语言模型(LLM)在NLP领域的各类下游任务展现出卓越的性能。尤其是先驱大模型如GPT-4和ChatGPT已经在大量文本数据上训练过,使得其具备强大的文本理解和生成能力。然而,尽管GPT-4在各类NLP任务上表现出令人瞩目的能力,但其在数学推理方面却未能表现出相同程度的能力。一个常见的误解便是大语言模型并不能精确执行高位数的算数运算,尤其是涉及超过8位数字乘法的运算以及涉及小数、分数的运算。此外,目前大语言模型对中文数学...
ChatGLM-Math:强化数学能力
在数学推理等复杂问题上也具有应用潜力。但目前提高 LLM 数学问题解决能力的方法,往往会导致其他方面能力的下降。例如RLHF的方法,虽然可以提高文本生成的质量,但却会忽略解决数学问题所需要的准确性和逻辑连贯性,而 SFT 微调,则可能降低大模型本身的语言多样性。针对这一问题,我们提出了一种 **「** **Self-Critique** **」** 的迭代训练方法,通过自我反馈的机制,可以使 LLM 的语言能力和数学能力得到同步提升。
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字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践
模型推理实践》主题演讲。在云原生化的发展过程中 Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes 对作业的云原生化运行。字节跳动的大数据资源管理架构和 Spark 的部署演进大致可分为三个阶段:* 第一个阶段是完全基于 YARN 的离线资源管理,通过大规模使用 YARN 管理大数据集群,可以有效提高 Spark 资...
Prompt 最佳实践
提供相关的参考内容可以帮助模型更好地理解问题的背景和上下文,从而减少幻觉的出现。 bash 请参考如下文档,回答用户问题:文档名:文档内容问题:[问题描述]给模型 “思考”时间CoT(Chain of Thought,CoT)是一种思维工具,通过逐步延伸和拓展一个主要想法,帮助人们进行更深层次的思考,并得出更复杂、更全面的结论。在一些逻辑推理、数学运算等场景下,考虑使用 CoT 分解问题,通过输出一些推断过程,可以增加模型输出正确结果的概率。 z...
集简云5月新增/更新:新增6大功能,21款应用,更新17款应用,新增近160个动作
**谷歌下一代通用大语言模型**PaLM(内置)是集简云提供的内置应用,无需注册即可限时免费使用谷歌PaLM 2模型。PaLM2拥有强大的语言理解、生成和翻译能力,擅长常识推理、数学逻辑分析,且部分能力超越了GPT-4。... 过程中,字段配置中优先展示必填字段,选填字段默认折叠展示在下方。当用户需要使用选填字段时,可以通过点击按钮添加需要的字段。详细文章见:[【新增功能】选填字段自动分类折叠——让字段配置更高效](http://m...
字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践|CommunityOverCode Asia 2023
文章来源|字节跳动云原生计算团队 本文整理自字节跳动基础架构工程师刘畅和字节跳动机器学习系统工程师张永强在本次 CommunityOverCode Asia 2023 中的《字节跳动 Spark 支持万卡模型推理实践》... 可以有效提高 Spark 资源使用率的同时降低资源的运营和维护成本。* 第二个阶段是离线资源混部阶段,通过构建 YARN 和 Kubernetes 混合部署集群,进一步提升在离线资源整体的利用率。通过混合部署技术,集群和单机的资...
模型评测体系介绍
方舟平台汇集了时下主流的基础大模型,同时也支持用户基于这些先进模型训练出更加符合自身场景的精调模型。为帮助用户能更加快速高效的选择到一款合适的模型,或准确评估基于自身数据精调出的模型效果,方舟设计了一套... 模型需要在某些类别中体现更加突出的能力。因此方舟还提供不同侧重的,基于能力维度的模型评测选项。 语言创作 - 理解与生成文本的能力,与人类语言考试的读、写对应 推理数学 - 逻辑推理与数学计算,及延伸的对复杂...
基于 Ray 的大规模离线推理
大数据离线推理大模型离线推理(Batch 推理)是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程,具有如下特点:1. 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。 **关键挑战**...
模型训练/推理资源说明
模型训练及模型推理(模型在线服务)均需要消耗计算资源。您在创建应用时,会根据您输入的业务指标分别估算出模型训练及模型推理所需的资源配额,这两部分配额不共享。 模型训练资源可以提交任意数量的训练任务,当模型训练配额不足时,训练任务将处于资源排队状态;当其他训练任务完成阶段性训练后,会主动释放资源,排队中的训练任务将申请到资源。注意:不追新的任务完成指定样本训练后,即释放资源并不再申请资源;批式追新的任务完成最新...
基于 Ray 的大规模离线推理
大数据离线推理大模型离线推理(Batch 推理)是指在具有数十亿至数千亿参数的大规模模型上进行分布式计算推理的过程,具有如下特点:1. 一次对一批数据进行推理,数据量通常是海量的,所以计算过程通常是离线计算;2. 推理作业执行过程一般同时包含数据处理及模型推理;3. 作业规模通常较大,采用分布式计算,消耗大量计算资源;4. 相比于在线推理,离线推理对延迟的要求并不高,主要关注吞吐和资源利用率。**关键挑战**...
集简云与语聚AI新增Google Gemini、Gemini Vision两大模型,让对话能力再升级
区别于ChatGPT将语音模型Whisper与图像模型DallE单独训练,Gemini可以同时识别文本、图像、音频、视频和代码,拥有强大的交互能力。➢ 最强编码能力Gemini可以理解解释和生成世界上最流行的编程语言(如Python、Java、C++)的高质量代码,能够解决需要编程和复杂数学理论知识的问题。➢ 最强推理能力该模型能够理解和分析复杂的书面和视觉信息,这意味着它可以深入理解细微的信息并应对复杂的询问,它在解读数学和物...
