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」。
大语言模型训练的主要步骤 模型评估 LLM的评估框架 参考: 先进社区:「AI PM 人工智能产品管理」 主理人:吾Loi 原文:大语言模型 概念/架构/训练/评估/微调 我们在《大语言模型 LLM 与 Transformer 架构》中理解了什么是大模型,什么是大语言模型,理解了选择合适的LLM架构对其功能有决定性影响。 吾Loi:【AIPM一文...
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...
大语言模型预训练采用了 Transformer 模型的解码器部分,由于没有编码器部分,大语言模型去掉了中间的与编码器交互的多头注意力层。如下图所示,左边是 Transformer 模型的解码器,右边是大语言模型的预训练架构 1.3.1 方法 大语言模型预训练是通过上文的词来预测下一个词,属于无监督的预训练。比如,给定一个无监督的...
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 ...
值得注意的是，腾讯的这一专利与近年来对比学习在文本摘要领域的应用趋势高度契合。对比学习通过构造正负样本调整模型表示空间，已在提升摘要质量、缓解暴露偏差等方面取得了显著成效。而腾讯此次将对比学习框架融入大语言模型训练，无疑进一步拓展了该技术的应用边界。媒体分析认为，腾讯的这项专利通过多样化摘要文本及对比...
在大型语言模型的训练过程中，数据的处理方式至关重要。传统的方法通常通过将大量文档拼接并切分成等同于模型的上下文长度的训练序列。这虽然提高了训练效率，但也常导致文档的不必要截断，损害数据完整性，导致关键的上下文信息丢失，进而影响模型学习到的内容的逻辑连贯性和事实一致性，并使模型更容易产生幻觉。AWS AI ...
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 ...
f. ZeRO:混合精度训练(mixed precision training)[1]和 Adam[2]优化器基本上已经是训练语言模型的标配,我们先来简单回顾下相关概念。Adam 在 SGD 基础上,为每个参数梯度增加了一阶动量(momentum)和二阶动量(variance)。混合精度训练,字如其名,同时存在 fp16 和 fp32 两种格式的数值,其中模型参数、模型梯度都是...
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...