这是清华大学毕业3年的毕恺峰训练大模型的故事。不过，从成本上看，按照正常情况下，一张GPU 7.8元/小时计算，毕恺峰盘古气象大模型的训练成本可能超出200万。这还是气象领域的垂直大模型，如果训练的是通用大模型，成本可能要翻百倍。有数据统计，中国当下10亿参数规模的大模型已经超百个。然而行业蜂拥而上的大模...
1. 模型训练的总体框架 2. 预训练阶段(Pretraining) 2.1 获取训练样本集 2.2 训练样本 Token 化 2.3 预训练,生成基础模型 3. 有监督微调阶段(Supervised Finetuning) 4. 奖励建模阶段(Reward Modeling) 5. 强化学习阶段(Reinforcement Learning) 6. 关于模型训练的总结与思考 在上一篇笔记《大模型的宏观认知:基...
【从Qwen2,Apple Intelligence Foundation,Gemma 2,Llama 3.1看大模型的性能提升之路】阿里巴巴的 Qwen 2、苹果的基础模型(AFM)、谷歌的 Gemma 2 和 Meta 的Llama 3.1 这四种模型在预训练和后训练方面都采用了略有不同的方法。当然,方法论是重叠的,但没有哪一种训练流程完全相同。对于预训练,一个共同的特点似乎...
aiXcoder 核心数据集主要用于强化代码大模型在以上编程语言上的效果，其经过大量的过滤与筛选过程。相比于其它代码大模型，aiXcoder-7B 预训练数据既采用常规的数据处理，例如数据去重、自动生成代码去除、通过 Star 量、正则等规则去除低质量代码、敏感信息等，同时借助软件工程方法进行更精细的数据处理。具体而言，aiXcoder...
6月27日，国内高校最大的云上科研智算平台CFFF（Computing for the Future at Fudan）在复旦大学正式上线。这台为发现和解决复杂科学问题而建的科研“超级计算机”由复旦大学与阿里云、中国电信共同打造，以先进的公共云模式提供超千卡并行智能计算，支持千亿参数的大模型训练——这在国内高校中尚属首例，也领先于...
我们仍需对芯片、数据中心和云基础设施进行持续投入，用于打造更优秀、更智能的下一代模型。为此，需要使用更多的算力来尝试不同的路径。也许，在某个时刻你会找到一条捷径，比如说只需600万美元就能训练出一个模型，但在此之前，你可能已经花费了数十亿美元，用来探索哪条路才是花费这600万美元的正确途径。奥拉马：...
随着现在的模型越来越大,训练数据越来越多时,单卡训练要么太慢,要么无法存下整个模型,导致无法训练。当你拥有多张GPU(单机多卡,多机多卡)时,你就可以通过一些并行训练的方式来解决你的问题。常见的并行方法有以下四种: 数据并行(DP):每个GPU都加载全量模型参数,将数据分割成多块输入到每个GPU中单独处理,但在计算...
2月25日,微信大模型团队成员王焱同学邀请 MiniCPM 作者内部做了一个小范围分享,探讨面壁 MiniCPM 的预训练奥秘。 文章原载于: https://zhuanlan.zhihu.com/p/686664720 背景 — 根据scaling law,模型越大,高质量数据越多,效果越好。 但还有一个很直观的情况,随着预训练样本的质量不断提升,训练手段的优化。新...
训练基础模型,是一切大模型产业生态的起点,也只有闯过算力关,才能拿到大模型竞赛的入场券。 大模型训练的三堵墙 技术的发展有其延续性,正如微软Azure为OpenAI打造的“超级计算机”,经历了数年的演进才有成果,现阶段大模型训练比拼的,其实是过去几年厂商的战略预判与技术积累,能上牌桌的大多是老玩家。
快科技2月11日消息,今天在阿联酋迪拜举办的World Governments Summit 2025峰会上,百度创始人李彦宏表示,尽管技术进步、成本降低,但仍需持续投入AI基础设施,以确保处于技术创新的最前沿。 "我们仍需对芯片、数据中心和云基础设施持续投入,以打造更好、更智能的下一代模型。" ...