4. 大模型训练中的PPO算法 5. PPO算法的整体步骤。 1. SFT 有监督微调包含两个阶段:1. 使用大量语料进行无监督学习,训练出一个语言模型的基座,也就是未对齐的模型,例如HFtransformers和vllm等框架提供的generate方法;2. 通过固定的格式将人工标注的QA对构造成数据集,对第一步的大模型进行有监督训练,也就是进...
首先,分布式训练是指将大模型的训练任务分配到多台机器或多个GPU上进行并行计算,以加快训练速度。这种方法可以通过数据并行和模型并行来实现,数据并行是指将数据分成多份,分配到不同的设备上进行训练,而模型并行是指将模型分成多个部分,每个部分在不同的设备上进行计算。分布式训练需要考虑到通信开销、同步策略等问题。
采用LoRA方法,我们无需直接修改模型现有的大量权重。相反,只需在模型的关键部位引入低秩矩阵,并通过这些矩阵的乘积来进行有效的权重调整。这样一来,模型就能更好地适应医疗健康领域的专业语言和术语,同时也避免了大规模权重调整和重新训练的必要。 下面写一个简单的程序来实现这个结构: from peft import get_peft_model...
可以通过使用低精度的计算、减少中间结果的存储、使用分布式存储等方法来降低内存的消耗。同时,还可以使用一些内存优化的工具和库,如CUDA、cuDNN等,来提高内存的利用率和计算的效率。 7. 参数初始化 参数初始化是训练大模型中常常需要考虑的问题。合理的参数初始化可以加速模型的收敛速度,并提高模型的性能。可以根据...
当模型可以存储在单GPU上:正常训练; 当模型不能存储在单GPU上:可以使用ZeRO-Offload CPU等方法,让CPU去承载部分参数。 单机多GPU 当模型可以存储在单GPU上:DDP(推荐),ZeRO(可能会提效); 当模型不能存储在单GPU上:PP,ZeRO,TP。但最大层无法放在单GPU上时,就只能使用TP、ZeRO。
4 种大模型训练方法:预训练、微调、指令微调、增强学习, 视频播放量 7027、弹幕量 0、点赞数 100、投硬币枚数 49、收藏人数 210、转发人数 39, 视频作者 Akinokoe, 作者简介 Let's talk about AI and LLMs~!,相关视频:农业大模型(3个案例),AI大模型应用(12个案例),
在大模型训练中,强化学习可以应用于模型的自动调参过程。传统的调参方法通常是手动调整超参数,非常耗时且效果有限。而通过强化学习可以构建一个智能体来自动学习最优的超参数组合,从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。 三、生成对抗网络 生成对抗网络(GAN)是一种由生成器和判别器组成的对抗性模型。在大模型训练中,GAN可以...
技术人必须知道的大模型学习路线,手把手教你最高效的大模型学习方法,轻松搞定AIGC大模型!(大模型训练/大模型微调)共计3条视频,包括:2024年最详细的大模型自学指南、课程设计与行业现状、Agent大模型落地实战等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。