M1MacCPU上无法运行Transformer微调FineTuning的问题。
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万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了!## 写在前面 近年来,VIT模型真是屠戮各项榜单...
作者本人:审核不通过的原因是什么?-十分钟理解ChatGPT的技术逻辑及演进(前世、今生)|社区征文
(注:**GPT的Transformer相比google论文原版Transformer是简化过的,只保留了Decoder部分,见本文4.3小节**)### 3.1、重点在好,还是重点在人?就像好人,最关键的是`好`,还是`人`? 之旅——近年...
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风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
DeepMind 实验室发布 Robotic Transformer 模型,这是一款新的视觉语言模型,可以自动从网络中获取数据,进行学习,将学习后的成果转换为机器人控制的通用指令,以控制机器人的运作。最新研究的 SECANT 模型,这是一种适应新测试环境的自专家克隆方法,针对于亟待解决的零样本泛化问题。从这些新发展趋势来看,具身智能越来越不需要经过复杂的训练,而是借助大模型和更优秀的算法,实现更具智慧的机器人。但另一方面,具身智能还受着传感...
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
Transformer 架构0. 预训练与微调(Pretraining and Fine-tuning)0. 分布式训练(Distributed Training)和混合精度训练(Mixed Precision Training)以上是一些大模型所会采用的部分技术列举。通过这些高级技... 数据质量和标注是另一个关键问题,因为大模型的训练需要大量标注数据,而自动标注的难度较大,导致人工成本高昂。另外,数据的可靠性对保证大模型的稳定性至关重要,所以需要进行严格的测试和验证。但是我觉得大模型已...
【发布】多模态 VisualGLM-6B,最低只需 8.7G 显存
之后的微调阶段,模型在长视觉问答数据上训练,以生成符合人类偏好的答案。VisualGLM-6B 由 SwissArmyTransformer (简称 sat ) 库训练,这是一个支持 Transformer 灵活修改、训练的工具库,支持 Lora、P-tuning 等参数高效微调方法。本项目提供了符合用户习惯的 huggingface 接口,也提供了基于sat的接口。不过,由于 VisualGLM-6B 仍处于v1版本,目前已知其具有相当多的局限性,如图像描述事实性/模型幻觉问题,图像细节信息捕捉不...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
是通过计算机来解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名... 可以通过Huggingface transformers加载,代码如下所示:```from transformers import BertTokenizer, BertModeltokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")model = BertModel.fr...
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... 你需要根据提供的参考资料来回答用户的问题,你的回答需要真实可靠。\n你的回答要满足以下几点要求:\n1. 回答内容必须在参考资料范围内,不能做任何参考资料以外的扩展解释。\n2. 如果参考资料不能帮助你回答用户问题...
技术人年度回顾:大模型驱动的变革与影响|社区征文
并了解了Transformer、BERT等大模型的基本架构和训练方法。通过阅读相关论文和开源代码,我逐渐掌握了使用大模型进行自然语言处理、图像识别等任务的方法。**模型训练:**模型训练分为四个阶段:预训练(Pretraining)、监督微调(Supervised Finetuning)、奖励建模(Reward Modeling)、以及强化学习(Reinforcement Learning)**数据量:** 预训练阶段所需的数据量很大,但质量要求不高;而后面的三个阶段恰恰相反,需要的数据质量较高。...
GPU推理服务性能优化之路
不能得到充分的调度。在Python推理服务中,开启多线程反而会导致GPU Kernel launch线程频繁被CPU的线程打断。由于GPU kernel lanch调度不足,这种方式也无法充分利用GPU使用率。### 2.2.3 解决方案针对以上问题,我们的解决方案是把CPU逻辑与GPU逻辑分离在两个不同的进程中。CPU进程主要负责图片的前处理与后处理,GPU逻辑则主要负责执行cuda kernel 函数,即模型推理。另外由于我们线上有大量推理服务在运行,所以我们基于Pytho...
当我遇见腾讯混元大模型|社区征文
腾讯混元大模型是腾讯公司推出的一款基于`Transformer`架构的预训练语言模型,拥有超千亿参数规模,预训练语料超2万亿tokens。具有强大的自然语言处理能力。它能够理解和生成人类语言文本,同时支持多语言,为开发者提... 我在想一个问题,混元已经有生成图片的能力了,也有编码的能力,能不能我在编码的时候,遇到需要图片的地方,帮我自动生成。就拿飞机大战游戏来说,我需要的是不仅这个游戏可以实现,我还要效果更美观,而不是一个白色方块...
2023 年度总结之大模型的微调|社区征文
将这些大型模型用于下游任务时需要对每个模型都进行一个独立和完整的微调过程来适应不同的任务,但这种策略需要为每个任务存储和部署一个单独的主干网络参数副本。因此这种方法通常成本很高且不可行,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,Adapt...
