前向过程的执行由forward_step_func来完成: output_tensor, loss_func = forward_step_func(data_iterator, model) 这里的forward_step_func是pretrain_gpt.py下面的forward_step函数(这几个步骤forward_step函数有些多,注意区分),在该forward_step中,首先会获得前向传播需要的数据: tokens, labels, loss_mask, ...
训练过程有许多参数需要设置,其中一个参数是per_device_train_batch_size,它或许影响着GPU的使用量,许多人建议这个值取得越小越好,因此干脆取了最小值1; 另一个参数是dataloader_num_workers,在初始运行时发现默认的设置值为6,有些人建议这个值取得小一些比较好,因此设置为2;最重要的一个参数是block_size,我觉得...
MIO 是通过因果多模态建模,在四种模态的离散 Token 混合物上进行训练的,经历了四个阶段的训练过程:(1)对齐预训练;(2)交错预训练;(3)语音增强预训练;(4)在各种文本、视觉和语音任务上进行全面的监督微调。 实验结果表明,与以前的双模态基线、多对多模型基线,甚至特定模态基线相比,MIO 的性能具有竞争力,在某些情...
ChatGPT的训练数据是从各种公开来源获取的,包括互联网上的大量文本数据、书籍、新闻文章、维基百科等。数据获取的关键在于多样性和覆盖面,以确保模型训练的广泛性和全面性。在数据准备过程中,关键步骤包括数据清洗、去重、标记和分割。数据清洗是为了去除不必要的噪音和无效信息,确保训练数据的质量;去重是为了避免重复的...
从工程化角度,详解鹏程・脑海大模型训练过程 从工程化的角度,对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 数据集 大模型 模型应用 大模型推理GPT | DeepSeek | Doubao AIGC发展到现在,大模型已经逐渐在大家的知识探索、学习知识、搜索领域的重要帮手,那么从普通大众认...
融入一些数学见解来完善这个过程! 自从我们开始研究长序列LLMs以来,的确经历了漫长的旅程。以前,长文本是更常见的,但在类似GPT4-o1的训练/推理扩展过程之后,长生成也将成为常态!所以这是一个非常重要的领域--我认为! 我们看到了许多沿着这个方向的优秀工作,但我想分享两组问题,在我们的探索过程中一直在寻找答案: ...
ChatGPT模型的训练过程可以分为两个阶段:预训练(pre-training)和微调(fine-tuning)。预训练阶段旨在通过海量的文本数据训练一个通用的语言模型,从而使ChatGPT具备语言理解和生成的能力。而微调阶段则在一个特定的任务上对模型进行训练,以使其更好地适应特定的应用场景。 预训练阶段是ChatGPT模型最核心的部分,其算法基...
1. OpenAI:ChatGPT现已推出“任务”功能的测试版。 2. OpenAI任命贝莱德高管Adebayo Ogunlesi为董事会成员。 3. OpenAI o1推理过程出现中文,专家解读AI可能只想用最高效的语言来思考。 4. 英国政府公布“人工智能机遇行动计划”,拟将公共计算能力提高20倍。
在研究监督训练方法时,我们在《A take on GPT》一文中更多地讨论了 GPT 模型的架构。也许看似很奇怪,但模型训练过程是使用监督学习方法构建的。首先,我们安排与环境的交互,并对一组随机轨迹进行采样。我们已经多次如此做了。之后运作离线训练。我们从收集的轨迹集中选择 K 长度的迷你包。对应于 st 输入令牌的预测...