当训练大语言模型时,往往需要同时对数据和模型进行切分,从而实现更高程度的并行,这种方式通常被称为混合并行(Hybrid Parallelism,HP)。 4.2.1 数据并行 在数据并行系统中,每个计算设备都有整个神经网络模型的模型副本(Model Replica),进行迭代时,每个计算设备只分配了一个批次数据样本的子集,并根据该批次样本子集的数据...
利用丰富的数据、自监督的预训练任务及Transformer等深度神经网络结构,预训练语言模型具备了通用且强大的自然语言表示能力,能够有效地学习到词汇、语法和语义信息。将预训练模型应用于下游任务时,不需要了解太多的任务细节,不需要设计特定的神经网络结构,只需要“微调”预训练模型,即使用具体任务的标注数据在预训练语言模型...
大规模语言模型(Large Language Models,LLMs)近年来在自然语言处理领域取得了突破性进展,引领了人工智能领域的新革命。这些模型能够理解和生成人类语言,执行各种复杂的语言任务,如文本生成、问答系统、机器翻译等。本文将深入探讨大规模语言模型的核心——模型架构,从理论基础到实践应用,全面解析这一前沿技术。 1.1 大规...
当当网图书频道在线销售正版《大规模语言模型:从理论到实践》,作者:张奇 桂韬 郑锐 黄萱菁 等,出版社:电子工业出版社。最新《大规模语言模型:从理论到实践》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《大规模语言模型:从理论到实践》
大规模语言模型的成功研发和应用,帮助人类开启了通用人工智能时代的大门。《大规模语言模型:从理论到实践》是张奇教授等几位作者的倾心之作,作者以深厚的学术造诣和丰富的实践经验,为我们揭示了大规模语言模型的基础理论、技术演进、训练方法和实践应用。本书不仅为读者提供了翔实的技术细节,更展示了作者对人工智能领域...
一、规模语言模型:从理论到实践 这本书全面介绍了构建大型语言模型的四个关键阶段:预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。 书中详细讨论了每个阶段的算法、代码、数据、难点和实践经验。它从基础理论出发,讲解了预训练数据构建方法、大语言模型服从人类指令的原理,以及大语言模型的应用和评估方法。
基于上述报告及相关讨论,强化学习在大语言模型上的重要作用可以概括为以下几个方面。 (1)强化学习相较于有监督学习更有可能考虑整体影响。有监督学习针对单个词元进行反馈,其目标是要求模型针对给定的输入给出确切的答案;而强化学习是针对整个输出文本进行反馈,并不针对特定的词元。反馈粒度的不同,使强化学习更适合大...
今天分享的AI系列深度研究报告:《AI大规模专题报告:大规模语言模型从理论到实践》。 (报告出品方:光大证券) 报告共计:25页 大规模语言模型基本概念 语言是人类与其他动物最重要的区别,而人类的多种智能也与此密切相关。逻辑思维以语言的形式表达,大量的知识也以文字的形式记录和传播。如今,互联网上已经拥有数万亿网...
A1:在撰写《大规模语言模型:从理论到实践》过程中,对读者理解和应用大规模语言模型至关重要的部分是第2章《大语言模型基础》,尤其是对Transformer结构的深入分析(2.1节)。这一结构是目前大多数先进大规模语言模型的基础。对Transformer架构各个部分的理解...