PipelineParallel (PP)- 模型在多个 GPU 上垂直(层级)拆分,因此只有模型的一个或多个层放置在单个 GPU 上。每个 GPU 并行处理管道的不同阶段,并处理一小部分批处理。 零冗余优化器 (ZeRO)- 也执行与 TP 有点类似的张量分片,除了整个张量会及时重建以进行前向或反向计算,因此不需要修改模型。它还支持各种卸载...
其中n_{paras}是参数量,n_{layers}是模型的层数,d_{model}是模型每层的维度,n_{heads}是注意力头数,d_{head}是注意力的维度。 3.3训练策略 采用预训练策略。基于无监督学习的方式进行模型预训练。 预训练目标是从左到右的无条件文本生成。 采用分布式训练,在V100 GPU’s上训练模型。利用模型在矩阵乘法和不...
10. 模型监控和维护:一旦模型部署到生产环境中,需要进行监控和维护,以确保模型的稳定性和可靠性。定期监测模型的性能指标,处理模型的漂移和退化问题,并及时更新模型以适应新的数据和需求。 需要注意的是,语言模型训练是一个迭代的过程,需要不断调试和改进。同时,训练语言模型通常需要大量的计算资源和时间。对于复杂和...
token是指文本中的一个词或者子词,给定一句文本,送入语言模型前首先要做的是对原始文本进行tokenize,也就是把一个文本序列拆分为离散的token序列 其中,tokenizer是在无标签的语料上训练得到的一个token数量固定且唯一的分词器,这里的token数量就是大家常说的词表,也就是语言模型知道的所有tokens。 当我们对文本进行...
这将在内部调用 accelerate 库 自动在你可用的设备 (GPU、CPU RAM) 之间分配模型权重。免责声明: 我们已经证明任何人都可以使用 Megatron-LM 来训练语言模型。问题是我们需要考虑什么时候使用它。由于额外的预处理和转换步骤，这个框架显然增加了一些时间开销。因此，重要的是你要考虑哪个框架更适合你的需求和模型大小...
预训练语言模型是NLP中的核心之一,在pretrain-finetune这一阶段的NLP发展中发挥着举足轻重的作用。预训练语言模型的无监督训练属性,使其非常容易获取海量训练样本,并且训练好的语言模型包含很多语义语法知识,对于下游任务的效果会有非常明显的提升。本文首先介绍预训练语言模型的里程碑方法,然后进一步介绍学术界针对预训练...
ELMO模型 Embedding from Language Model ELMo本质上是用一个多层双向的LSTM网络训练语言模型,最后的representation是每层LSTM状态的线性组合。(并不是像w2v取静态的权重作为token的唯一表示) 我们首先来看LSTM结构(long-short term memory RNN)--用来解决一般的RNN训练过程中因为序列过长产生的梯度消失以及梯度爆炸(梯度...
一:什么是语言模型 假设一门语言中所有可能的句子服从某种分布,每个句子加起来的概率为1,那么语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率,对于一个好的模型,常见的句子应该得出相对较高的概率,非法的句子应该概率接近于零。 二:语言模型的计算 给定一个句子:(按词序排列) ...
选择适合的模型架构、对于底座大模型,考虑使用Transformer的架构,这种架构在自然语言处理任务中表现出色。还可以根据需要对模型进行修改和优化。 4、模型训练(足够的硬件资源) 使用数据集开始训练模型。训练过程涉及将数据输入模型,并通过反向传播算法来调整模型参数以最小化损失函数。训练底座大模型需要大量的计算资源和时间...
近年来,像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 因其在自然语言理解和生成方面的惊人能力而受到广泛关注。但是,要根据特定任务或领域定制LLM,定制培训是必要的。本文提供了有关自定义训练 LLM 的详细分步指南,其中包含代码示例和示例。 先决条件 在深入研究之前,请确保您已: ...