1. 模型训练的总体框架 2. 预训练阶段(Pretraining) 2.1 获取训练样本集 2.2 训练样本 Token 化 2.3 预训练,生成基础模型 3. 有监督微调阶段(Supervised Finetuning) 4. 奖励建模阶段(Reward Modeling) 5. 强化学习阶段(Reinforcement Learning) 6. 关于模型训练的总结与思考 在上一篇笔记《大模型的宏观认知:基...
例如,一个模型可能首先在大量数据上进行预训练,然后进行后训练以适应特定任务,之后进入持续训练阶段,不断在新数据上进行训练以保持其性能。 4.3 举例说明 假设一个语言模型在大规模文本数据集上进行了预训练,学习了语言的基本结构和语义。之后,为了使模型更好地回答特定领域的问题,如医疗咨询,开发者可能会在医疗领域...
6月27日，国内高校最大的云上科研智算平台CFFF（Computing for the Future at Fudan）在复旦大学正式上线。这台为发现和解决复杂科学问题而建的科研“超级计算机”由复旦大学与阿里云、中国电信共同打造，以先进的公共云模式提供超千卡并行智能计算，支持千亿参数的大模型训练——这在国内高校中尚属首例，也领先于斯坦...
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。
随着现在的模型越来越大,训练数据越来越多时,单卡训练要么太慢,要么无法存下整个模型,导致无法训练。当你拥有多张GPU(单机多卡,多机多卡)时,你就可以通过一些并行训练的方式来解决你的问题。常见的并行方法有以下四种: 数据并行(DP):每个GPU都加载全量模型参数,将数据分割成多块输入到每个GPU中单独处理,但在计算...
打通大模型训练任督二脉！国内首个千亿参数、全面开源大模型来了，还联手开发者共训 智东西作者 | 程茜编辑 | 漠影 智东西11月30日报道，11月27日，算力龙头企业浪潮信息发布了完全开源且可免费商用的源2.0基础大模型，包含1026亿、518亿、21亿不同参数规模，这也是国内首个千亿参数、全面开源的大模型。浪潮...
万亿大模型的落地成本，被打下来了：现在，最快用256张卡，1天内就能训练完成，成本直接降至原来的1/8。这项最新进展，来自腾讯混元AI大模型（下文简称HunYuan）。这也是国内首个低成本、可落地的NLP万亿大模型。如此“混元”，背后有怎样的技术细节？来自研究团队的详细技术解读，我们一起来看~概述 预训练的提出...
“训练基地要干的，不只是训练。”运营训练基地的北京亦庄智能城市研究院公司总经理颜敏解释，使用数据时会面临所有权归谁、是否可信、如何保障安全、收益如何分配等各种问题，都需要建立机制来规范。为此，基地针对大模型训练的数据合规和场景应用了“监管沙盒”机制，为新技术创新迭代提供开放包容的政策保障，免除后顾之...
为此，aiXcoder-7B 主要从以下几个方面优化预训练：数据预处理：软工工具保证代码数据语法正确且不存在严重 Bug结构化 FIM：按照语法结构组织预训练任务多文件排序：保证单项目内，文件排序既考虑内容相似，又考虑调用关系 数据预处理 aiXcoder 核心数据集主要用于强化代码大模型在以上编程语言上的效果，其经过大量的过滤...
用千亿模型热启动,最快仅用256卡在一天内即可完成万亿参数大模型HunYuan-NLP 1T的训练,整体训练成本仅为直接冷启动训练万亿模型的1/8。 此外,业界基于万亿大模型的应用探索极少,对此腾讯研发了业界首个支持万亿级MoE预训练模型应用的分布式推理和模型压缩套件“太极-HCF ToolKit”,实现了无需事先从大模型蒸馏为中小...