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nlp大模型训练师培训

加速大模型能力渗透到千行百业,助力模型提供方和使用者实现商业新增长

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火山引擎大模型训练框架 veGiantModel 开源,性能最高提升 6.9 倍!

# 背景近些年,NLP 应用方面有所突破,[Bert](https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf)、[GPT](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)、[GPT-3](https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf) 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...

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...

探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文

除了参数量巨大的模型外,大模型还可以指包含了大量数据和算法的模型库,例如TensorFlow、PyTorch等开源框架提供的模型库。这些库中包含了各种预训练的模型和算法,可以用于各种不同的任务和应用场景。# 构建大模型知识库相关技术自然语言处理(NLP):NLP 是构建大模型知识库的核心技术之一。它包括文本分析、情感分析、命名实体识别、关键词提取等技术,用于处理和理解文本数据。模型评估和优化:构建大模型知识库是一个迭代的过程...

CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文

我简单说说它的思路:在它们训练时,首先会随机初始化一个Embedding表和Context表,然后我们会根据输入单词去查找两个表,并计算它们的点积,这个点击表示输入和上下文的相似程度,接着会根据这个相似程度来设计损失函数,最后根据损失不断的调整两个表。当训练完成后,我们就得到了我们的Embedding表,也就是Q矩阵。🍗🍗🍗## RNN模型> 上一小节我们介绍了词向量,它解决的是我们NLP任务中输入问题。下面我们将一起来唠唠NLP任...

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GPT-3 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。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ec37930c94f9440db2a52bc921194275~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1709396434&x-signat...

2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文

**我的技术回顾与展望-2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅******# **开启文本挖掘的AI探索**随着建筑数字化概念的兴起,我所研究领域之一:建筑设施智能化应用今年来也开始从基础建筑信息化建设向基于人工智... 较少考虑产业界AI落地的难点:大规模预训练过程中存在数据量少,数据标注量大; AI产业垂类场景应用案例少;预测模型鲁棒性不够等问题。而火山引擎的云原生平台的生态社区建设模式或将助力产业界 AI 应用落地。 # *...

大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文

图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和规模性训练数据,大模型能够实现更精准的图像分类、目标检测、图像生成等任务。- 挑战与机遇:大型模型技术的发展也带来了一些磨练。大型模型务必实践和推理巨大的计算资源和存储量,并对硬件条件作出要求。此外,还应进一步研究与处理大型模型的可解释性、隐私保护等问题。# 一、核心要点了解自然语言(NLP)关键点: 语言...

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2023 年大模型技术基础架构盘点与开源工作速览|社区征文

模型的基座设计大体上可以分为以下三种: - 仅包含解码器(Decoder-only)- 自回归(Autoregressive)模型- 仅包含编码器(Encoder-only),即自编码(Autoencoder)模型- 编码器—解码器(Encoder-Decoder),即完整的 Transformer 结构## 1.1、自回归(Autoregressive)模型架构这种架构仅包含解码器部分,没有编码器。代表模型是 GPT 和 LLaMA,其训练目标是从左到右的文本生成,AR 模型从一系列 time steps 中学习,并将上一步...

MathGLM:无需计算器,大模型也能做数学题

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/56c2052896dc48e8b58c5cbb579e68ae~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1709396423&x-signature=RzH7pPdI9rxaqFavC0jofaPVlto%3D)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NL...

CogVLM:智谱AI 新一代多模态大模型

致力于开发更加强大的多模态大模型。 基于对视觉和语言信息之间融合的理解,我们提出了一种新的视觉语言基础模型 CogVLM。CogVLM 可以**在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。**我们训练的 CogVLM-17B 是**目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型**,在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu8...

CogVLM:智谱AI 新一代多模态大模型

致力于开发更加强大的多模态大模型。 基于对视觉和语言信息之间融合的理解,我们提出了一种新的视觉语言基础模型 CogVLM。CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。我们训练的 CogVLM-17B 是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tld...

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。![1280X1280.PNG](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a1786bfc62944f8cbf19957c30503366~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)可以看到不同应用场景下的参数和数据集、模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同...

大模型和AI的认识与思考|社区征文

如果说大语言模型存在一个分水岭的话,我觉得是2017年Google提出了一种全新的模型Transformer,Transformer是典型的encoder-decoder结构,最早是用来做机器翻译的。Transformer中最重要的结构是Multi-Head的Self-Attention机制。在Transformer之前,自然语言处理(NLP)一般采用循环神经网络RNN,以及变种如双向的RNN、LSTM和GRU等,但都存在一定的问题,如长文本序列上下文遗忘,难以并行等,而Transformer较好的解决了这些问题。![pict...

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