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...
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。
2、大模型训练数据集方面Datasets for Large Language Models: AComprehensive Survey:https://arxiv.org/pdf/2402.18041https://github.com/lmmlzn/Awesome-LLMs-Datasets从五个角度整合和归类了LLM数据集预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集、传统自然语言处理(NLP)数据集,还提供了现有的可用数据...
除了预训练图像主干的方法外,我们还将讨论允许多模式融合的预训练方法(例如CoCa(Yu et al.,2022a)、Flamingo(Alayrac et al.,2022)),区域级别和像素级别的图像理解(例如GLIP(Li et al.,2022e)和SAM(Kirillov et al.,2023))。这些方法通常依赖于预训练的图像编码器或预训练的图像-文本编码器对。 图2.3展示...
综述的以下部分结构如下:综述首先全面回顾了MLLMs的基本方面,包括(1)主流架构(§2);(2)完整的训练策略和数据配方(§3);(3)常见的性能评估实践(§4)。然后,我们深入讨论了一些关于MLLMs的重要主题,每个主题都集中在一个主要问题上:(1)哪些方面可以进一步改进或扩展(§5)?(2)如何缓解多模态幻觉问题(§6)?
因此一个合理的猜想是,优化模型的结构和训练方法对模型性能的提高存在上限,而提高数据的规模和质量却可以让这个上限不断提高,并且这个提高目前没有发现上限。因此以数据为中心的观点逐渐被重视,由此出现预训练模型。 基于预训练模型的方法:预训练模型是深度学习模型在大规模预训练数据集训练后得到,例如计算机视觉(CV)中...
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...
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...
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...
因此，量化往往会引导开发者重新回到模型的对齐与训练过程，将模型不断迭代优化，以求寻找到最佳的通用性与场景专用性的平衡点。量化是一个长期且模糊的过程，没有标准答案，只能通过模型迭代尝试寻找更优解法。多模态模型的应用落地与产业趋势产品陆续发布，应用落地加速 2023 年9 月25 日，OpenAI 开放了GPT-4 多...