HunYuan协同了腾讯预训练研发力量,旨在打造业界领先的AI预训练大模型和解决方案(如下图),以统一的平台,实现技术复用和业务降本,支持更多的场景和应用。当前HunYuan完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、文生图大模型及众多行业/领域任务模型。 背景 2018年提出的BERT模型[1],其规模最大为3亿参数,随后围绕亿...
由上图可以看出,大模型训练主要有四个阶段:预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。开始的第一个阶...
训练好的模型需要实行部署以便在实际场景中发挥作用。模型部署的主要步骤包含: (1)模型导出:将训练好的模型导出为可部署的格式,如ONNX、TensorFlow Lite等。 (2)设备部署:将模型部署到目标设备,如CPU、GPU、FPGA等。 (3)应用集成:将模型集成到应用中,实现功能的展。 三、优化策略 1. 数据优化 (1)数据扩充:通...
一、数据准备 数据是AI训练的基础,好的数据可以让AI更快地学习和提高。在训练之前,需要对数据进行清洗和预处理,去除无效数据和噪声,保证数据的准确性和完整性。同时,还需要对数据进行切分,将数据分为训练集、验证集和测试集,以便在训练过程中进行检视和评估。 二、模型设计 在训练之前,需要对模型进行设计,包括选择...
1)7月8日,根据新智元报道,Anthropic在In Good Company播客节目中表示,目前正在开发的人工智能模型的训练成本高达10亿美元。而GPT-4o仅需花费1亿美元。2)Anthropic预计,从现在开始,短短三年内,AI模型的训练成本将上升到100亿美元甚至1000亿美元。3)其中,硬件成本仍为核心,主要包括购置和维护高性能计算设备(如GPU、...
AI大模型实战训练课程是一门专为有志于深入学习人工智能领域的学员设计的高级课程。本课程以当前人工智能领域的前沿技术——大模型为核心,通过理论与实践相结合的教学方式,培养学员在AI领域的实战能力。 课程目标 - 理解大模型的基本原理和架构。 - 掌握使用大模型进行数据处理、特征工程和模型训练的方法。
大语言模型训练的数据来源可大致分为通用数据和专业数据两类。通用数据包括网页、图书、新闻、对话文本等,具有规模大、多样性和易获取的特点。专业数据能提升模型在特定任务上的表现,因此同样重要。 1. 通用文本数据 通用数据在大模型训练数据中占比通常高,主要包括网页、书籍、对话文本等类型。以下是一些实例数据: ...
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。-...
记者:其实大模型真的有点像一个人一样。吴慧媛:而且很像一个小孩,也是很需要鼓励的。助力大模型快速成长 我们看到,心理训练师们就像老师教育“学生”一样细心培养着大模型。训练师们告诉记者,光靠循循善诱的鼓励远远不够,AI心理训练师和算法工程师们要紧密“捆绑”在一起,将心理学知识转化为算法,才能够...
首先可以肯定的是: 训练一个自己的AI模型不是一项简单的任务,需要有一定的计算机科学和机器学习的知识...