GPT1 是重要的第一步,预训练大模型,核心是通过自然语言处理和解决问题。 自然语言处理通常包含多个任务,传统做法是每个任务去训练一个模型。OpenAI 不这样做,他们预训练一个大的模型,但是预训练的结果要和单独做模型一样好,甚至更好。GPT1 就做这个,做一次预训练,就能达到在多个自然语言任务上使用的目标,GPT1 ...
AI模型通常使用海量的文本数据进行训练，而这些数据大多来源于互联网，例如新闻网站、社交媒体、博客论坛等。
OpenAI 不这样做,他们预训练一个大的模型,但是预训练的结果要和单独做模型一样好,甚至更好。GPT1 就做这个,做一次预训练,就能达到在多个自然语言任务上使用的目标,GPT1 的效果比单独针对具体任务训练的模型还要好。 GPT2 是迁移,在预训练之后做微调, 可以把预训练中学到的东西,通过微调迁移到新的下游任务模型...
针对于此，为了加速和简化行业大模型从开发到落地，华为云提供了盘古大模型工程平台，包括数据工程、模型开发和应用开发三大套件。其中，相比传统数据标注平台，盘古大模型3.0的数据工程套件专为SFT训练提供了Prompt在线辅助撰写功能，为RLHF训练提供了多人Rank在线标注和任务分拨功能。与离线对比，这两种任务实测效率可提...
OpenAI 不这样做,他们预训练一个大的模型,但是预训练的结果要和单独做模型一样好,甚至更好。GPT1 就做这个,做一次预训练,就能达到在多个自然语言任务上使用的目标,GPT1 的效果比单独针对具体任务训练的模型还要好。 GPT2 是迁移,在预训练之后做微调, 可以把预训练中学到的东西,通过微调迁移到新的下游任务模型...
(六)新产业发展不断加速(中国) 三、新机会 (一)全方位探索把控:“人+事”的机会空间 1. “人+事”的探索框架 2. 机会在哪里 (二)“事”的机会空间 1. 事的三个机会版块 2. 完整系统的机会探索体系 (三)数字化基础的机会 (四)数字化应用的机会 1. 信息知识 2. 内容 3. 游戏 4. 消费|电商 5...
18.2.3 更快的速度—使用INT8(INT4)量化模型加速训练 345 18.3 高级微调方法2—基于LoRA的模型微调 348 18.3.1 对ChatGLM进行微调的方法—LoRA 348 18.3.2 自定义LoRA的使用方法 349 18.3.3 基于自定义LoRA的模型训练 350 18.3.4 基于自定义LoRA的模型推断 352 ...
18.2.3 更快的速度—使用INT8(INT4)量化模型加速训练 345 18.3 高级微调方法2—基于LoRA的模型微调 348 18.3.1 对ChatGLM进行微调的方法—LoRA 348 18.3.2 自定义LoRA的使用方法 349 18.3.3 基于自定义LoRA的模型训练 350 18.3.4 基于自定义LoRA的模型推断 352 ...
数字化范式变更:加速数字化的能源转化图中右下角,指的是当代技术驱动人类发展的体系。我们现在所处的是第三代,是数字化时代这条蓝色的曲线。这张图表达了两层含义:一方面,数字化时代根本意义上是用数字化、可编程的能力更有效地转化能源;另一方面,数字化是人的延伸,数字化是人自我的认知和能力的延伸。在这个时代...
智能大搜,提供“沉浸式”搜索新体验,加速企业知识的价值化服务,并洞察用户需求、实现搜推一体,让知识赋能业务和组织。 07、“写易”智能创作引擎 “写易”智能创作引擎适合党政党媒、央企国企、学校医院等有日常阅读需求和写作需求的群体。“写易”智能创作引擎深入挖掘用户需求,构建了“随查”“随写”“随审”的...