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Fine-Tuning: 精调大模型训练的关键步骤

在LLM大模型训练的第三个步骤中，我们将探讨指令精调（Superviser Fine-Tuning）的重要性，以及如何利用中文指令语料库进行训练和无监督学习的应用。一、指令精调（Superviser Fine-Tuning）指令精调是一种训练LLM大模型的优化方法，旨在提高模型对于特定任务的性能。该方法的核心思想是将预训练模型中的参数作为起始点，然后使用监督学习的方式微调这些参数，使其更好地适应目

无监督学习

数据

语义信息

原创 2023-12-20 10:45:58 306 阅读

大模型微调：适应新任务的强大工具

随着深度学习的发展，大模型微调（finetune）已经成为了一种常用的方法，可以使得预训练模型在特定任务上表现出更好的性能。本文将重点介绍大模型微调中的一些常用方法，包括LoRA，Adapter，Prefix-tuning，P-tuning和Prompt-tuning。LoRALoRA是一种新的微调方法，旨在利用预训练语言模型（PTLM）进行迁移学习，以适应各种自然语言处理（NLP）任务。该方法的

语义信息

深度学习

应用场景

原创 2023-12-20 10:42:53 194 阅读

LLAMA预训练：大模型的潜力与挑战

随着人工智能技术的不断发展，大型深度学习模型在各个领域的应用越来越广泛。其中，Bloom和LLAMA（Large Language Model from Outer Space）两个大模型备受瞩目。这些模型在预训练阶段具有许多共同点，本文将重点介绍它们的预训练方法。一、预训练目标大型深度学习模型的预训练目标是通过大规模语料库的训练，使模型能够掌握丰富的语言知识和技能，从而在各种自然语言处理任务中表

深度学习

自然语言处理

优化算法

原创 2023-12-20 10:38:20 218 阅读

大模型训练：提高AI能力的重要策略

在机器学习中，回归算法是一种常见的监督学习算法，用于预测连续型数值输出。回归算法在模型训练和测试过程中具有重要意义，下面将对回归算法进行简要介绍，重点突出回归算法对模型训练测试中的重点词汇或短语。一、回归算法简介回归算法是一种用于预测数值型数据的机器学习算法，通过对历史数据进行学习，建立数学模型，从而对未来数据进行预测。回归算法的主要任务是找到一个函数，该函数可以最好地拟合给定的输入和输出数据。常

特征选择

数据

数据集

原创 2023-12-19 11:56:00 246 阅读

大模型训练：多模态预训练的未来

随着人工智能技术的快速发展，多模态预训练模型成为了自然语言处理和计算机视觉领域的研究热点。本文将重点介绍文本与图像多模态预训练模型的相关概念、方法及其应用场景。一、相关概念文本与图像多模态：文本和图像是两种不同的数据类型，它们分别属于语言和视觉模态。在多模态预训练模型中，我们将这两种不同模态的数据进行融合，以实现更加丰富的信息表达和更高效的跨模态信息交互。预训练模型：预训练模型是指在大规模无标签数

模态

应用场景

编码器

原创 2023-12-19 11:54:42 233 阅读

大模型训练中的Prompt Learning

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已经成为了当下研究的热点。其中，预训练语言模型作为一种高效、准确地获取语义信息的方法，被广泛地应用于自然语言处理领域。在预训练语言模型中，Prompt Learning是一种重要的技术，它可以有效地提高模型的性能和泛化能力。本文将重点介绍大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer enginee

泛化

语言模型

自然语言处理

原创 2023-12-19 11:52:52 183 阅读

助力企业级NLP模型快速定制

随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）已经成为众多企业和机构不可或缺的技术之一。然而，对于大多数企业而言，如何快速、准确地构建和训练NLP模型仍然是一个难题。为了解决这一痛点，国内知名AI平台EasyDL近期全新升级，推出了基于百度文心知识增强大模型ERNIE的3项能力，帮助企业快速定制企业级NLP模型。一、EasyDL全新升级，提供更强大的功能和服务EasyDL作为国内领先的人工智能

人工智能

企业级

百度

原创 2023-12-18 12:01:55 101 阅读

变革自然语言处理的新型大模型架构

在当今的自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构无疑已成为一颗璀璨的明星。从Google的BERT，到OpenAI的GPT-3，再到Microsoft的Turing NLG，这些令人瞩目的大型预训练模型都离不开Transformer的框架。然而，侯皓文NPCon提出的新型大模型架构RWKV，更进一步推动了Transformer的发展，展现了Transformer未来的无限可能。RWK

自然语言处理

自然语言

语言信息

原创 2023-12-18 12:00:07 82 阅读

基于Stable Diffusion的智能绘画大模型

在人工智能领域，昆仑万维一直走在前沿，积极布局AIGC（人工智能生成内容）领域，并取得了显著的成果。今年4月，昆仑万维正式发布了“天工”大模型，这是其“All in”AGI与AIGC战略的代表性产品。该模型基于Stable Diffusion，实现了多语言AI作画，进一步提升了AI生成内容的多样性。本文将对“天工”大模型进行详细的测评，以揭示其特点与优势。首先，“天工”大模型具备强大的语言生成能力

多语言

人工智能

语言模型

原创 2023-12-18 11:58:32 100 阅读

利用大模型训练提升AI能力

在深度学习和人工智能领域，预训练模型是一种经过大量数据训练的模型，可以用于各种不同的任务。这些预训练模型在各种领域中都表现出色，例如自然语言处理、图像识别和计算机视觉等。采用预训练模型来训练新的模型是一种常见的实践，可以提高模型的性能和泛化能力。采用预训练模型的优势在于，它可以加速模型的训练时间，提高模型的性能和精度。此外，预训练模型还可以为新模型提供强大的特征表示能力，使得新模型可以更好地适应特

数据集

过拟合

泛化

原创 2023-12-15 15:32:32 221 阅读

大模型训练对底模型的影响及应对策略

随着深度学习和人工智能技术的不断发展，模型规模越来越大，模型的复杂度也越来越高。这种趋势不仅带来了更高的准确率和更好的性能，同时也带来了一个重要的问题：大模型训练会影响底模型吗？首先，我们需要明确什么是“大模型”。一般来说，大模型是指参数量非常大的深度学习模型，比如GPT系列、BERT系列等。这些模型的参数量动辄数十亿、甚至百亿级别，相比之下，早期的深度学习模型参数量要小得多。大模型的训练需要大量

深度学习

数据

数据集

原创 2023-12-14 11:36:12 153 阅读

大模型训练引领自动驾驶未来

近日，自动驾驶科技公司毫末智行宣布，他们已经成功建设了中国最大的自动驾驶智算中心。这个中心位于河北保定，名为“雪湖·绿洲”，它拥有8个GPU芯片，可同时进行8个自动驾驶模型的训练，能将训练成本降低100倍。随着汽车科技的发展，自动驾驶技术已经逐渐成为汽车工业的未来趋势。然而，自动驾驶技术的研发和训练需要巨大的计算资源和存储空间，这使得研发成本高昂。为了解决这个问题，毫末智行决定建设一个大规模的自动

自动驾驶

应用场景

运行环境

原创 2023-12-14 11:34:52 110 阅读

大模型训练中的超参数优化策略

深度学习，一种以神经网络为基础的强大工具，已经在许多领域取得了显著的突破。然而，其成功在很大程度上取决于如何设置和调整所谓的”超参数”。这些参数对模型的训练过程和最终性能有着至关重要的影响。首先，让我们考虑学习率。学习率是一个重要的超参数，它决定了模型在每次迭代中应调整权重的程度。设置过高的学习率可能会导致模型在训练过程中来回震荡，无法稳定收敛。相反，设置过低的学习率可能会导致模型训练速度过慢，需

深度学习

损失函数

激活函数

原创 2023-12-14 11:32:38 142 阅读

深度学习

数据

泛化

原创 2023-12-13 10:47:29 78 阅读

Prompt-learning：大模型系统的强大工具

近年来，大型深度学习模型在各种领域中取得了显著的成就，尤其是人工智能领域。随着计算能力的提升以及数据资源的日益丰富，大型模型系统的应用也变得愈发广泛。在本文中，我们将重点介绍大模型系统的主要应用——Prompt-learning和Delta Tuning。一、大模型系统大模型系统，又称为深度学习模型，是一种基于人工神经网络的机器学习方法。其特点是模型复杂度高，需要大量的数据进行训练，同时需要高性能

数据

自然语言处理

深度学习

原创 2023-12-13 10:46:19 125 阅读

Prompt：大模型时代的自然语言处理利器

随着人工智能技术的不断发展，大模型已经成为了当今时代的重要标志。而在这个大模型时代，Prompt作为一项关键技术，正发挥着越来越重要的作用。那么，Prompt到底是什么呢？今天，我们将一起揭秘Prompt，探讨其在大型模型时代的应用和实践。一、Prompt的定义Prompt，全称为“Pre-trained Language Model”，即预训练语言模型。它是一种经过大量语料库预训练的语言模型，可

自然语言

语法规则

自然语言处理

原创 2023-12-13 10:36:29 469 阅读

国产大模型与国外差距的深度解析

随着人工智能技术的不断发展，大模型已经成为了当下最热门的话题之一。在众多大模型中，文心一言和ChatGPT是其中的佼佼者，它们都拥有着广泛的应用场景和强大的功能。然而，在国产大模型和国外大模型的对比中，我们是否能够看到差距有多大呢？首先，我们来看看文心一言和ChatGPT这两个大模型的区别。文心一言是由百度公司开发的一款知识增强大模型，它能够从海量数据中学习并提取有用的信息，同时具备语言生成和理解

应用场景

数据

人工智能

原创 2023-12-13 10:30:08 321 阅读

Fine-tuning: 一种针对大模型的优化策略

在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已成为一种强大的工具，但其效果往往受到诸多因素的限制，包括模型大小、任务类型以及数据集等。针对这些问题，各种优化方法如微调（fine-tuning）、prompting等被相继提出。本文将深度解析P-tuning v2为何对大模型有效，主要体现在以下几个方面：一、连续提示的独立添加P-tuning v2在解决微调中存在的困难时，采取了一种新的方式，即将可训练

自然语言处理

性能提升

参数优化

原创 2023-12-12 10:22:29 205 阅读

提升大模型性能的关键策略

随着人工智能技术的不断发展，大模型成为了当前自然语言处理领域的重要研究方向。大模型是指模型参数数量超过千万甚至亿级别的深度学习模型。由于参数量巨大，大模型能够更准确地拟合数据，更好地泛化性能，从而在各种自然语言处理任务中取得更好的性能。DeltaTuning是一种基于贝叶斯优化的大模型训练方法，旨在加速大模型训练过程。该方法通过调整训练过程中的学习率和学习率衰减来优化模型性能。在DeltaTuni

自然语言处理

泛化

语言模型

原创 2023-12-12 10:20:21 177 阅读

优化大模型的关键策略

随着深度学习技术的快速发展，大型神经网络模型在各个领域取得了显著的成功。然而，在大模型训练过程中，往往会出现参数冗余、计算资源浪费等问题。为了解决这些问题，一种有效的训练方法——P-tuning应运而生。本文将对大模型微调之P-tuning方法进行解析，介绍其基本原理、实现过程及优势。一、P-tuning方法概述P-tuning是一种针对大型神经网络模型的训练方法，旨在优化模型性能的同时，减少模型

神经网络模型

迭代

初始化

原创 2023-12-12 10:18:01 198 阅读

大算力与大模型的融合之力

2020年，对于自然语言处理（NLP）领域来说，是一个里程碑式的一年。这一年，GPT-3的推出以及其后续的巨大成功，不仅证明了大力出奇迹的可能性，也凸显了大算力和大模型在NLP领域的核心价值。GPT-3，全称Generative Pre-trained Transformer，是OpenAI于2020年推出的NLP预训练模型。它以其强大的生成能力和对长序列的精准处理，赢得了业界的广泛赞誉。其最大的

数据

生成式

语法规则

原创 2023-12-12 10:15:51 98 阅读

突破自然语言处理的新前沿

在自然语言处理领域，预训练模型transformers已经成为一种强大的工具，可以处理各种复杂的语言任务。本文将对这些预训练模型进行综合总结，主要突出以下几个重点词汇或短语：预训练模型：预训练模型是指在进行特定任务之前，先对模型进行大规模的预训练，使其具备对输入数据的初步理解和处理能力。这种方法可以大大提高模型的泛化能力和表现。Transformers：Transformers是一种特殊的神经网络

自然语言处理

数据

数据集

原创 2023-12-11 16:57:30 79 阅读

赋能自然语言处理的智能之道

随着科技的快速发展，人工智能领域取得了巨大的进步。其中，自然语言处理（NLP）技术以其广泛的应用前景和深远的影响力，受到了学术界和工业界的广泛关注。近年来，通义大模型的出现，为自然语言处理技术的发展开辟了一条新的路径，使其更加智能、灵活。通义大模型，全称通用语义模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型。它以海量的文本数据为基础，通过学习文本中的语义关系，实现自然语言的理解与生成。通义大模型具有强

自然语言处理

数据

泛化

原创 2023-12-11 16:55:35 94 阅读

神经网络大模型的智慧之源

随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也日益成熟。基于神经网络的大模型在自然语言处理中发挥了越来越重要的作用。本文将重点介绍基于神经网络的大模型在自然语言处理中的应用，并突出其中的重点词汇或短语。一、神经网络与自然语言处理神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，由多个神经元相互连接而成。每个神经元接收输入信号，并经过激活函数处理后输出信号。神经网络可以学习并模拟人的认知和决策过程。自

神经网络

自然语言处理

映射关系

原创 2023-12-11 16:53:06 88 阅读

大模型训练引领AI新时代

随着科技的快速发展，人工智能领域日新月异，不断刷新我们的认知。近日，加州大学伯克利分校的科研团队带来了一项重磅成果——对话模型Koala。这款模型拥有亿级别的参数，经过8个A100的训练，将开启AI新时代。亿参数的背后，代表着Koala强大的数据处理能力和深度学习框架。相较于以往的一些模型，Koala的亿级别参数赋予了其更强的语义理解和生成能力。在训练过程中，8个A100的高效运算能力，使得Koa

对话模型

深度学习

自然语言处理

原创 2023-12-08 14:56:11 204 阅读

大模型训练中错误数据集的影响及应对策略

在人工智能的浪潮中，神经网络以其强大的计算能力和模式识别能力，成为了研究和实践的热点。然而，神经网络训练过程中的一个关键问题，即错误数据集对模型结果的影响，值得我们深入探讨。一、神经网络与数据集的重要性神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，它通过学习和调整自身的连接权重，能够实现对复杂模式的识别和预测。而数据集则是神经网络训练的基础，它为神经网络提供了学习和调整自身参数的依据。二、错误数

数据

神经网络

数据集

原创 2023-12-08 14:53:58 426 阅读

大模型训练中CPU高负载与GPU低使用率的优化策略

在深度学习和人工智能的浪潮中，硬件资源的合理利用和优化成为了提高模型训练效率的关键因素。特别是在大规模模型训练中，CPU和GPU的使用率是我们必须关注和优化的重点。然而，很多情况下，我们会发现CPU使用率经常达到100%，而GPU的使用率却远远低于这个数值。首先，我们需要理解CPU和GPU在模型训练过程中的角色。CPU，全称是中央处理器，是计算机的“大脑”，负责执行各种计算和指令。GPU，全称是图

数据传输

内存管理

深度学习

原创 2023-12-08 14:50:18 612 阅读

利用Prompt提升大模型微调性能

近年来，随着深度学习技术的快速发展，大型预训练模型（如GPT-3、BERT等）在各种自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。然而，这些大模型往往需要大量的计算资源和时间进行训练，这使得其在实际应用中可能并不总是可行。为了解决这个问题，一系列大模型微调技术应运而生，其中包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning (P-Tuning)、P-Tuning v

深度学习

泛化

自然语言处理

原创 2023-12-07 10:46:09 214 阅读

利用Prompt，高效训练大模型

在人工智能（AI）的领域，大模型是当今的热门话题。这些巨大的模型，如GPT-4，BERT，T5等，以其令人印象深刻的性能和功能，正在改变我们处理各种任务的方式。然而，训练这些大模型需要大量的计算资源和时间，这使得它们难以在所有情况下都变得实用或可及。在这样的背景下，Prompt Learning成为了AI的新宠，它是一种利用提示来训练大模型的方法，以更有效地利用计算资源。Prompt Learni

人工智能

机器学习

语言模型

原创 2023-12-07 10:44:14 190 阅读

大模型训练中batch的作用

在深度学习和神经网络训练中，Batch是一种重要的概念，它不仅影响了模型的训练速度，还对模型的最终表现有着重要影响。然而，从更高角度理解batch的作用，我们需要深入探讨其背后的理论和实践。首先，从理论上讲，batch的主要作用是帮助模型在训练过程中进行梯度下降。在神经网络训练中，我们通常使用反向传播算法来更新模型的权重。这个过程涉及到计算每一层的梯度，而batch的大小决定了我们一次需要计算多少

正则化

神经网络

深度学习

原创 2023-12-07 10:42:12 266 阅读

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Fine-Tuning: 精调大模型训练的关键步骤

大模型微调：适应新任务的强大工具

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大模型训练：提高AI能力的重要策略

大模型训练：多模态预训练的未来

大模型训练中的Prompt Learning

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变革自然语言处理的新型大模型架构

基于Stable Diffusion的智能绘画大模型

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大模型训练对底模型的影响及应对策略

大模型训练引领自动驾驶未来

大模型训练中的超参数优化策略

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Prompt：大模型时代的自然语言处理利器

国产大模型与国外差距的深度解析

Fine-tuning: 一种针对大模型的优化策略

提升大模型性能的关键策略

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大算力与大模型的融合之力

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神经网络大模型的智慧之源

大模型训练引领AI新时代

大模型训练中错误数据集的影响及应对策略

大模型训练中CPU高负载与GPU低使用率的优化策略

利用Prompt提升大模型微调性能

利用Prompt，高效训练大模型

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