为啥大模型好训练
社区干货
大模型技术的发展与实践|社区征文
## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3,PaLM,LLaMA等,大语言模型的目的是理解和生成自然语言,通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。> 参数可以被理...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模型GPT-3,在准确性、灵活性、学习能力等方面均有显著提高,而GPT-3只能算是预热,真正的场子是在年中时OpenAI推出的ChatGPT,才算彻底热了起来,各大佬也开始搭建ChatGPT,来吸引用户体验,增加用户粘度。ChatGPT在对话交流...
2023年度总结:嵌入式边缘计算与大模型学习的进展与应用 主赛道 | 社区征文
## 自我描述作为一名技术博主,我将在本文中分享我对边缘计算和人工智能领域的一些见解以及我在这两个方向上的实践经验。其中包括我对边缘计算设备和大模型的实际操作体验,并对其进行了一些思考和总结。我目前接触... 其实现在大模型的学习门槛是挺高的。大模型是相对小模型而言的,需要很大的数据集(比如10GB的数据集拷贝需要1个小时之类),一般家用GPU不够内存,需要GPU服务器级别的GPU板卡才能跑训练。所以学习人工智能还得从小模型...
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。# 训练方法目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,...
2024年度AI大模型趋势解读 主赛道 | 社区征文
# 2024年度AI大模型趋势解读## 写在前面> 大模型指具备超大规模预训练语料、拥有超千亿规模模型参数的深度学习模型。由美国开放人工智能研究中心(OpenAI)研发、基于大模型的人工智能产品ChatGPT被认为是人工智能技术的新突破,推出仅两个月后月活跃用户就已超1亿,成为历史上用户群增长最快的消费应用,并引发大模型开发热潮。大模型发展将加速AI产业进程,带来更强大的智能能力。和大模型技术已经在各行各业展现出巨大的潜力,从自然语言处理到计算机视觉,再到推荐系统。在这篇博客中,我们将深入探讨AI与大模型的实际应用,并通过一个具体的案例,展示它们如何在项目中发挥关键作... 在进入模型训练之前,我们进行了大量的数据清洗工作,包括处理缺失值、去除异常值等。同时,通过特征工程,我们从原始数据中提取了更有代表性的特征,以供模型使用。### 模型选择与训练- **模型选择**在推荐系统...
技术人年度回顾:大模型驱动的变革与影响|社区征文
如果你准备学习大模型,那么我可以向你简单的介绍一下大模型的一个学习步骤。下面是构建行业大模型的通用步骤:**1.选择一个预训练模型:** 基于需要选择一个适当的预训练模型。例如,你可以选择一个像BERT、GPT或其他任何现有的大型预训练模型。**2.准备无监督语料:** 根据应用领域或特定任务,收集或选择一个相应的无监督数据集。例如,如果在医学领域,那么医学文献或文章可以是一个好的数据源。**3.数据预处理:** 对无监督语...
2023 年度总结之大模型的微调|社区征文
特别是基于 Transformer 架构的模型会比卷积神经网络大得多。这限制了它在不同视觉领域的可移植性。为了应对这一挑战,人们采用了许多对大模型进行微调的方法,其中较为受到人们关注的是依靠冻结参数的 Visual Prompt Tuning,Adapter-Tunning 等。其中 Visual Prompt Tuning(VPT)方法的研究者受到最近 prompt 方法以及高效调整大模型方法的启发,提出一种优化 Transformer 的有效方案。其在不修改或微调预训练 Transformer 大模型...
SFT最佳实践
SFT(Supervised Finetune)简介在自然语言处理(NLP)领域,Supervised Finetuning(SFT)是一种至关重要的技术手段,用来提升大模型在某一特定领域的表现。通过精细的策划和实施,SFT能够指导模型的学习过程,确保其学习成... 模型训练、模型评估、模型部署的过程介绍一些实践经验。 数据准备数据格式格式在模型精调数据集格式说明中有详细说明,这里不再赘述。以下是 JSON 格式的例子: json {"messages": [{"role": "user", "content": "孤...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
# 大模型技术应用背景 大模型技术是指具有规模性参数深度神经网络模型的人工智能模型。这种模型通常包含数十亿到数千亿个参数,依据规模性训练数据与计算资源反复练习。以下是大模型技...
火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!
等超大模型横扫各种 NLP 测试后,人们发现参数量越大的模型,在算法方面表现越好,于是纷纷开始迅速向大模型方向发展,模型体积爆炸式增长。而大模型训练给现有的训练系统带来的主要挑战为显存压力,计算压力和通信压力... veGiantModel 为什么比 Megatron 和 Deespeed 更快?原因如下:- ByteCCL (BytePS) 高性能异步通讯库 - 支持定制化的并行策略,可以将性能优化推到极致。- 在支持数据并行、算子切分、流水线并行 3 种分布式...
