酷家乐怎么微调模型
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【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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从构建到落地,火山方舟助力大模型生态持续繁荣
近年来,大模型市场开始呈现如火如荼、百花齐放的发展态势,愈来愈多的行业、企业都在加快对大模型的探索和应用。6月28日,2023火山引擎V-Tech体验创新峰会上,火山引擎正式发布了大模型服务平台“火山方舟”。火山引擎... 模型能力,还需要生态的构建。百川智能联合创始人焦可表示,百川智能自主研发的baichuan-7B开源可商用的中英文大模型,不仅在中英文多个评测榜表现优秀,开源的内容也十分丰富,包括推理代码、INT4量化实现、微调代码以...
当我遇见腾讯混元大模型|社区征文
混元者,元气未分,混沌为一,元气之始也!混元无所不包,无所不有,意思就是形容内容丰富,应有尽有,从名称来看,腾讯对于混元大模型是寄予厚望的。想必大家对大模型并不陌生,自从去年OpenAI发布ChatGPT以来,我们对于大模... 处理长序列的能力:有些深度学习模型在处理长句子或序列时,可能会遇到困难。但Transformer的自注意力机制让它能够轻松地处理这些长序列,而且效果还很好哦!3、灵活性:这个架构还很灵活,我们可以根据需要调整模型的...
文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首
在人工智能的浪潮中,以GPT4、Claude3、Llama 3等大型语言模型(LLM)无疑是最引人注目的潮头。这些模型通过在海量数据上的预训练,学习到了丰富的语言知识和模式,展现了出惊人的能力。在支撑这些大型语言模型应用落地... 相比于传统的预训练或微调垂直领域模型,acge模型支持在不同场景下构建通用分类模型、提升长文档信息抽取精度,且应用成本相对较低,可帮助大模型在多个行业中快速创造价值,为构建新质生产力提供强有力的技术支持。...
对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
面对火爆异常的大模型市场,火山引擎并没有急于发布自己的通用大模型,而是选择跟早期出圈的多家 AI 科技公司及科研院所强强联合,推出大模型服务平台“火山方舟”。这被业界评价为“在大模型的航海时代拼命造船”、“... 以及更多在垂直领域做得比较好的模型。 # **未来的企业需要“多模型”** 对于企业来说,长期来看会形成多模型的布局,在对应的领域内去找到最合适的组合策略,既可以自己研发训练、或基于已有的基础大模型来微调,...
对话火山引擎谭待:坚持云优先,做好大模型时代的摆渡人
面对火爆异常的大模型市场,火山引擎并没有急于发布自己的通用大模型,而是选择跟早期出圈的多家 AI 科技公司及科研院所强强联合,推出大模型服务平台“火山方舟”。这被业界评价为“在大模型的航海时代拼命造船”、... 未来的企业需要“多模型”对于企业来说,长期来看会形成多模型的布局,在对应的领域内去找到最合适的组合策略,既可以自己研发训练、或基于已有的基础大模型来微调,也可能会直接去应用已有的模型,然后做P...
搭建Llama-2-7b-hf模型进行推理
本文主要介绍在云服务器实例中部署meta-llama/Llama-2-7b-hf模型并使用CPU进行推理,以及通过Intel xFasterTransformer实现推理过程加速的方案。 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In...
【报名】ChatGLM 金融大模型挑战赛 | 冠军送 12B 模型授权,30w算力
***ChatGLM 金融大模型******挑战赛***大语言模型的诞生注定会给各行各业带来颠覆性的变革。为了推动国内大模型的应用生态,促进各行各业的快速迭代,我们已经开源了 ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 模型,并在... 本次比赛要求参赛选手以ChatGLM2-6B模型为中心制作一个问答系统,回答用户的金融相关的问题,不允许使用其他的大语言模型。参赛选手可以使用其他公开访问的外部数据来微调模型,也可以使用向量数据库等技术。本次比...
2023第一期|如何通过大模型应用,创新用户体验
每一次技术变革都会带来体验创新的新机会,大模型已经当仁不让地拿起了技术革新的接力棒。那么,国内大模型已经发展到了什么样的阶段?模型企业如何降低千亿级训练参数所带来的高成本,持续升级模型性能?应用企业如何规... 斯坦福报告显示 GLM-130B 是性能上可与 GPT-3 基座对标的双语开源模型。2023年2月,团队研发了ChatGLM,该模型基于 GLM-130B 持续进行文本和代码预训练并通过有监督微调等技术实现人类意图对齐,开源的 ChatGLM-6B 模...
Loss 才是涌现的关键,而非模型参数
大语言模型中的涌现能力(Emergent Ability)研究指出,伴随着模型参数的增大会出现能力涌现。但过去的观察却发现:1)小模型也可以在涌现出的能力上有较高的表现;2)用于衡量这些能力的指标存在非连续性。为了更... 本文并不是在推动训练超出当前已有的参数规模和数据大小的模型。我们不能保证在更大规模的模型上会有新的转折点。此外,预训练也不是提高涌现能力的唯一途径。例如,指令微调也可以提高语言模型在未见任务上的零样本...
