在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验知识,而模型问答其实就是引导大模型给出相关先验知识的过程」。
因此,目前虽然大语言模型花样百出,但作为基石的预训练模型都是基于那么几个大公司发布的预训练模型。 2.监督微调(Supervised Fine Tuning, SFT) 监督微调又称为指令微调 (Instruction Fine Tuning), 是指在已经训练好的语言模型的基础上,通过使用有标注的特定任务数据进行进一步的微调,从而使得模型具备遵循指令的能力。
通过细致的建模,可保证 Performance Model 十分接近真实性能,基于此 Performance Model,解决了大模型训练调参困难的问题。 本文整理自快手 AI 平台大模型训练负责人刘育良在QCon 2024 北京的分享“超大规模集群下大语言模型训练的最佳实践”。演讲结合在快手超算集群上的大模型训练经验,阐述大模型训练在超大规模集群下遇到...
研究人员详细报告了使用最佳适配打包与传统方法（即拼接方法）训练的语言模型在不同任务上的表现对比，包括：自然语言处理和编程语言任务，如阅读理解 （Reading Comprehension）、自然语言推理 （Natural Language Inference）、上下文跟随 （Context Following）、文本摘要 （Summarization）、世界知识 （Commonsense and Closed...
2、联邦学习结构来训练大语言模型的难点 近年来，LLM 和 FL 的研究都取得了一定的进展。但是，在目前的技术和资源条件下，直接 FL+LLM 还面临一系列的问题。2.1 数据方面 LLM 的训练依托的是超大规模的数据量。Chinchilla 探讨了训练 LLM 需要多少数据 [9]。2020 年 5 月，OpenAI 展示了他们的 LLM data ...
一、大语言模型的基本原理 大语言模型的训练基于神经网络技术,主要包括自然语言处理和深度学习两个方面的理论基础。首先,通过预处理和标记化技术,将原始文本数据转换为可以被神经网络理解的形式,然后利用深度学习模型对文本数据进行训练,学习文本数据的语法规律和语义信息,最终生成一个模型,可以根据输入的文本生成具有语法正...
以下是几种常用的大语言模型训练方法: 1.无监督学习:无监督学习是一种让模型从无标记的数据中学习知识的方法。在大语言模型训练中,无监督学习通常涉及到使用大量的文本数据,让模型从中自动学习语言的语法、语义和上下文信息。常见的无监督学习算法包括自编码器和语言模型等。 2.监督学习:监督学习是一种让模型从标记...
近年来,像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 因其在自然语言理解和生成方面的惊人能力而受到广泛关注。但是,要根据特定任务或领域定制LLM,定制培训是必要的。本文提供了有关自定义训练 LLM 的详细分步指南,其中包含代码示例和示例。 先决条件 在深入研究之前,请确保您已: ...
山东商业职业技术学院院长王鑫表示，在启动“商业职业教育大语言模型”训练的同时，将启动“基于代码大模型的商业职业教育编程实训”教学创新项目。此外，还将开展以“基于学习科学的职业教育人工智能大模型建设和教学应用”为主题的行动研究，形成科教融汇闭环。（刘雨昕）来源：光明网 ...
本文来自DataLearner官方博客：实际案例说明AI时代大语言模型三种训练技术及其区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought | 数据学习者官方网站(Datalearner)关于传统微调技术和新的prompt-tuning技术的区别和说明，我们已经在之前的文档中做了描述（参考：预训练大语言模型的三种微调技术总结：fine-tuning...