《大规模语言模型:从理论到实践》详细介绍了构建大语言模型的四个主要阶段:预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习。每个阶段都有算法、代码、数据、难点及实践经验的详细讨论。 《大规模语言模型:从理论到实践》以大语言模型的基础理论开篇,探讨了大语言模型预训练数据的构建方法,以及大语言模型如何理解并服从人类指令...
主要的技术手段有混合精度训练、算子融合、梯度累加等;在分布式训练系统中计算设备数量越多,其理论峰值计算速度就会越高,但是受到通信效率的影响,计算设备数量增大则会造成加速比急速降低;多设备加速比则是由计算和通讯效率决定,需要结合算法和网络拓扑结构进行优化,分布式训练并行策略主要目标就是提升分布式训练...
从最初的 BERT 到 GPT-3,再到如今的更强大的模型,LLM 不断刷新着 NLP 任务的 benchmarks,并在机器翻译、文本摘要、问答系统等领域取得了突破性进展。 然而,LLM 的成功并非偶然。其背后是深厚的理论基础和精妙的模型架构设计。本文将深入探讨 LLM 的模型架构,从理论到实践,全面解析其工作原理、优缺点以及未来发...
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:从理论到实践 大模型|复旦NLP团队|详解构建LLM的主要阶段:预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习|张奇桂韬郑锐黄萱菁|配全书PPT课件 作者:张奇桂韬郑锐黄萱菁等出版社:电子工业出版社出版时间:2024年01月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知
胡国平,科大讯飞高级副总裁,认知智能全国重点实验室主任 《大规模语言模型:从理论到实践》一书深入阐述了大规模语言模型的演变历程、理论基础及开发实践。本书聚焦大规模语言模型构建的核心技术,包括语言模型预训练、指令微调和强化学习,并细致地介绍了每个阶段所使用的算法、数据来源、面临的难题及实践经验。此外,本书探...
为了解决这一问题,《大规模语言模型:从理论到实践》应运而生。本书由复旦大学计算机科学技术学院张奇教授领衔的团队倾力打造,不仅基于他们在自然语言处理领域的深厚研究经验,还融合了分布式系统和并行计算的教学经验,旨在帮助读者深入理解大模型的原理,并提...
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。 [图片] 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
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...