与从头开始训练相比,一种常见的方法是使用已经与其他模态对齐的预训练编码器。例如,CLIP[13]通过在图像-文本对上进行大规模预训练,将视觉编码器与文本在语义上对齐。因此,使用这种最初已经预对齐的编码器更容易通过对齐预训练(见§3.1)与LLM对齐。表1总结了常用的图像编码器系列。除了普通的CLIP图像编码器[13],一...
TensorFlow:TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架,它提供了强大的分布式训练能力。TensorFlow支持使用Parameter Server架构进行分布式训练,可以高效地处理大规模数据集和模型参数。此外,TensorFlow还提供了丰富的算法库和优化器,使得大模型训练变得更加容易。 PyTorch:PyTorch是另一个流行的深度学习框架,也具备强大的分...
Gu等人引入了CompoundGrow,它从训练一个小模型开始,逐步使用模型增长技术的混合,包括增加输入长度、模型宽度和深度,通过高达82.2%的加速来加速预训练过程。Qin等人提出了知识继承,它在预训练期间使用知识蒸馏作为辅助监督。这有助于有效地从一个较小的教师模型训练一个更大的模型,从而提高预训练速度和泛化能力。Shen等人...
数据级别优化:即通过优化输入prompt(例如,输入压缩)或者更好的组织输出内容(例如,输出组织)。这类优化通常不会改变原来的模型,因此没有高昂的模型训练成本(其中,可能需要对少量的辅助模型进行训练,但与训练大模型的成本相比,这个成本可以被忽略)。 模型级别优化:即在模型推理时,通过设计一个有效的模型结构(如有效的结...
2.模型选择与配置:选择适合的模型进行综述写作。一般来说,Transformer模型在大规模文本生成任务中表现较好。同时,需要配置合适的模型参数,例如学习率、批量大小等。 3.训练模型:使用准备好的数据训练模型。在这个过程中,需要调整模型的超参数,以及不断优化模型的表现。训练过程中需要注意数据的处理效率和效果之间的平衡。
这些数据集专门用于训练、优化和测试传统的NLP模型。由此产生的 NLP 模型适用于各种文本处理任务,包括文本分类、信息提取、文本摘要等。在当前LLM项目中,大量传统NLP数据集得到了应用。这些数据集具有双重作用:首先,它们的格式和内容转变为指导性格式,用于LLMs微调阶段,增强模型遵从指令的能力,并在此类任务中取得优异成绩...
c)多租户PEFT设计:为Punica框架中的多租户PEVT模型设计一个高效的系统,重点是解决几个关键挑战,以最大限度地提高硬件利用率并最大限度地减少资源消耗。该系统旨在将多租户LoRA服务工作负载整合到尽可能小的GPU集上。这种整合是通过对已经在服务或训练LoRA模型的活动GPU的用户请求进行战略调度来实现的,从而提高GPU利用...
缩放定律表明,大语言模型(LLM)的性能随着模型大小、数据集大小和训练计算量的增加而持续优化。这为提升模型捕捉图数据中复杂模式和关系的能力提供了方向。图大模型有望展现出较小模型所缺乏的新兴能力,但实现这一目标面临诸多困难,包括收集更多图数据、解决技术难题(如解决图神经网络的过平滑和过压缩问题)以及工程和系...
然后,它通过比较这两个答案来训练模型。SelfContrast(Zhang等人,2024c)对比差异并将这些差异总结成清单,可以用来重新检查和消除差异。在ETO(Song等人,2024)中,模型与体现环境互动以完成任务,并从失败解决方案中优化。A3T(Yang等人,2024c)通过在每个动作后添加理由来改进ETO,以解决问题。STE(Wang等人,2024b)实现了...
增强训练效率:PEFT 在训练过程中,其可训练参数量并不总是与训练过程中的计算和内存节省一致。如高效 PEFT 设计章节所述,未来的研究可以进一步探索优化内存和计算效率的方法。 探索扩展定律:许多 PEFT 技术都是在较小的 Transformer 模型上实现的,而其有效性不一定适用于如今的各种大参数量模型。未来的研究可以探索如...