最近两年,大家都可以看到AI的发展有多快,我国超10亿参数的大模型,在短短一年之内,已经超过了100个,现在还在不断的发掘中,时代在瞬息万变,我们又为何不给自己多一个选择,多一个出路,多一个可能呢? 与其在传统行业里停滞不前,不如尝试一下新兴行业,而AI大模型恰恰是这两年的大风口,整体AI领域2025年预计缺口1000万人,其中算法、工
目前,基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM),如 GPT、T5 和 BERT,已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了 SOTA 结果。将预训练好的语言模型(LM) 在下游任务上进行微调已成为处理 NLP 任务的一种 范式…
《Training Compute-Optimal Large Language Models》（Jordan Hoffman et al.）等大模型领域的代表论文，给出大致测算：为了达到人类水平的能力，大模型或需要十万亿级别的参数、百万亿级别的训练token数、以及百亿美元级别的GPU投资成本。
(1) 在算力可获得性提升以及算法同质化趋势下，训练数据成为影响大模型性能的 重要因素。具体而言，训练数据可以从数据规模、数据质量和数据即时性等方面对 模型的训练效果产生影响。伴随着 AI 大模型的发展，训练数据集在规模和质量上 也逐渐提升。目前，AI 领域正经历从以模型为中心到以数据为中心的转变。 (2) ...
在人工智能(AI)的领域中,我们经常听到训练(Training) 和 推理(Inference) 这两个词汇,它们是构建强大 AI 模型的关键步骤。我们通过类比人类的学习过程来理解这两个概念,可以更加自然而生动地理解AI大模型的运作原理。 想象一下,当一个人类宝宝刚刚降临人间,还没开始学会说话,但是已经开始了对周围生活环境的观...
一般的AI模型是指针对特定的任务而设计和训练的模型，它们通常只能在该任务上表现良好，在其他任务上则效果较差。一般的AI模型通常包括以下几个步骤：- 数据预处理：将原始的文本数据进行清洗、分词、去停用词等操作，使其符合模型的输入格式。- 特征提取：将预处理后的文本数据转换为数值向量，以便于模型进行计算。-...
训练AI大模型时如何选择合适的算法? AI大模型训练过程中可能遇到哪些挑战? 大模型超越AI 目前所指的大模型,是“大规模深度学习模型”的简称,指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型,可以处理大规模的数据和复杂的问题,多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。大模型具有更多的参数、更强的表达能力和更高...
大模型分类 实际应用 六、总结 七、参考资料 一、前言 人工智能(AI)已经成为现代科技的热门话题,但对于刚接触这个领域的人来说,其中的一些基本概念可能会感到困惑。本文将带你了解AI的几个关键概念:算法、模型、训练和大模型,并通过生活中的例子和实际应用来深入浅出地解释这些概念。
ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练...
训练AI大模型是一个复杂且耗时的过程,涉及多个关键步骤和细致的考量。 一、数据准备 1. 数据收集 确定数据类型:根据模型的应用场景,确定需要收集的数据类型,如文本、图像、音频等。 寻找数据源:从可靠的来源获取数据,如公开数据集、内部数据库或第三方数据提供商。