首先,分布式训练是指将大模型的训练任务分配到多台机器或多个GPU上进行并行计算,以加快训练速度。这种方法可以通过数据并行和模型并行来实现,数据并行是指将数据分成多份,分配到不同的设备上进行训练,而模型并行是指将模型分成多个部分,每个部分在不同的设备上进行计算。分布式训练需要考虑到通信开销、同步策略等问题。
使用大量语料进行无监督学习,训练出一个语言模型的基座,也就是未对齐的模型,例如HFtransformers和vllm等框架提供的generate方法;2. 通过固定的格式将人工标注的QA对构造成数据集,对第一步的大模型进行有监督训练,也就是进行对齐。例如HFtransformers和vllm等框架提供的提供的chat方法。目的是避免模型产生不受控制的...
适配器调整的方法是在模型的每个层或选定层之间插入小型神经网络模块,称为“适配器”。这些适配器是可训练的,而原始模型的参数则保持不变。 Adapter Tuning的关键步骤包括: 以预训练模型为基础:初始阶段,我们拥有一个已经经过预训练的大型模型,如BERT或GPT,该模型已经学习了丰富的语言特征和模式。 插入适配器:在预...
1. 分布式训练 分布式训练是训练大模型的一种常用方法。通过将模型和数据分布在多个计算节点上,可以加速训练过程。常见的分布式训练框架包括TensorFlow和PyTorch等。在分布式训练中,需要合理划分数据集,并设计通信机制来保证各个计算节点之间的同步和协作。 2. 模型并行 模型并行是一种将模型分解为多个部分,在不同的计算...
当模型可以存储在单GPU上:正常训练; 当模型不能存储在单GPU上:可以使用ZeRO-Offload CPU等方法,让CPU去承载部分参数。 单机多GPU 当模型可以存储在单GPU上:DDP(推荐),ZeRO(可能会提效); 当模型不能存储在单GPU上:PP,ZeRO,TP。但最大层无法放在单GPU上时,就只能使用TP、ZeRO。
在大模型训练中,强化学习可以应用于模型的自动调参过程。传统的调参方法通常是手动调整超参数,非常耗时且效果有限。而通过强化学习可以构建一个智能体来自动学习最优的超参数组合,从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。 三、生成对抗网络 生成对抗网络(GAN)是一种由生成器和判别器组成的对抗性模型。在大模型训练中,GAN可以...
4 种大模型训练方法:预训练、微调、指令微调、增强学习, 视频播放量 7027、弹幕量 0、点赞数 100、投硬币枚数 49、收藏人数 210、转发人数 39, 视频作者 Akinokoe, 作者简介 Let's talk about AI and LLMs~!,相关视频:农业大模型(3个案例),AI大模型应用(12个案例),
技术人必须知道的大模型学习路线,手把手教你最高效的大模型学习方法,轻松搞定AIGC大模型!(大模型训练/大模型微调)共计3条视频,包括:2024年最详细的大模型自学指南、课程设计与行业现状、Agent大模型落地实战等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
根据任务的复杂性和需求,可能需要进行模型结构的调整和优化。 3.分布式训练:由于大模型的训练需要大量的计算资源和存储空间,通常采用分布式训练方法。这涉及将模型和数据分布在多个计算节点上进行训练,通过并行计算和通信来加快训练速度。常见的分布式训练框架包括TensorFlow、PyTorch等。 4.参数初始化:对模型的参数进行初始...