通过注意力可视化、特征归因分析定位幻觉(Hallucination)问题,针对性补充领域数据重新训练。 七、部署与维护 模型压缩: 使用量化(INT8量化降低75%显存)、蒸馏(用大模型指导小模型)等技术实现轻量化部署。 持续学习: 搭建数据飞轮系统,收集用户反馈数据自动触发模型更新,例如每周增量训...
选择适当的模型结构是训练大模型的关键。你可以基于已有的预训练模型(如BERT、GPT等)进行微调或自定义以适应特定任务。在选择模型时,要考虑模型的复杂度、训练时间和性能之间的平衡。 五、进行模型训练 使用准备好的数据和选择好的模型进行训练。这可能需要大量的时间和计算资源。在训练过程中,你需要选择合适的超参数(...
得助智能大模型外呼系统采用了自研的先进算法，结合了深度学习与强化学习技术。强化学习算法能够让模型在与客户的交互过程中不断学习和优化策略，根据客户的反馈实时调整对话方式，以达到最佳的销售效果。同时，通过对海量数据的分布式训练和并行计算技术的应用，大大提高了模型的训练效率和性能。五、多轮模拟测试，优化模...
选择训练的模型,进行对话测试
调优阶段通常会根据评估结果调整模型的超参数(如学习率、批次大小、层数等),直到获得最优的模型。 3.训练AI大模型的挑战与问题 尽管训练AI大模型有着巨大的潜力,但在实际操作中,依然存在诸多挑战: 计算资源:训练一个大规模的AI模型通常需要极为强大的计算能力,普通的个人电脑或小型服务器根本无法完成这一任务。你可...
如何轻松快速地使用自己的数据微调和训练大型语言模型(LLMs)——Encord指南!, 视频播放量 226、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 11、转发人数 1, 视频作者 AI-seeker, 作者简介 ,相关视频:【必看珍藏】2月6日,安德烈·卡帕西最新AI普及课:深入探索像Chat
四、数据集和训练准备 Tokenizer 分词器可选用现成的或自己训练。预训练数据如 pretrain_hq.jsonl ，提供基本语言知识。监督微调数据多个中英文对话数据集，使模型对话更自然。强化学习数据dpo.jsonl ，优化模型回答以符合用户偏好。Reason 数据集结合 Llama3.1 和 DeepSeek 技术，提升推理能力。更多数据集可在 Model...
一、揭开大模型的神秘面纱 首先，让我们简单理解一下大模型是什么。大语言模型，顾名思义，是基于海量数据训练出的复杂AI系统，它们能够理解、生成人类语言，甚至进行创造性的对话和写作。听起来是不是很像科幻电影里的桥段？没错，但今天，这已经成为现实，而且正逐步融入我们的生活。二、低门槛入场券：借助现有平台...
大家好!AI大模型已经不是什么新鲜话题了,但你有没有尝试过自己部署一个属于自己的大模型呢?今天我就来分享一下我的经验,一步步教你如何实现这个目标。 第一步:准备数据集 📊 首先,我们需要准备一个数据集。你可以在Excel表中创建两列:一列是“user”,另一列是“assistant”。把你想要训练模型的对话数据按照...