model soup 的原理是通过使用不同的超参数(学习率、数据增强、初始化种子等)对模型进行微调以收敛到不同的局部最优值,对这些模型的权重进行插值,以得到一个更强的模型。为了将 model soup 的思路应用在数据集的优势融合上,我们在性能饱和的指令调优数据集base set上单次加入一个 Individual Select 阶段未能带来显著...
支持的大模型 `ChatGPT-on-WeChat` 项目主要是将 ChatGPT 集成到微信平台,而 ChatGPT 是基于 GPT-3.5 模型,由 OpenAI 开发的一个聊天机器人。因此,`ChatGPT-on-WeChat` 支持的大模型主要是 GPT-3.5 及其变体。 GPT-3.5 是一个庞大的语言模型,它是基于 G...
抛开ChatGPT 这样的尖子生不谈,WeLM 在和 CPM、华为 Pangu、百度 Ernie 3.0(文心一言前身)等同级别模型对比时,在 14 项 NLP 任务上 WeLM 基本上都能实现领先。 可惜的是,这只是微信的一次实验性尝试,在未来有可能会不定时下架,短期内我们应该也很难在微信上见到类似的智能聊天功能,本文仅作为功能体验分享。...
近日,微信AI推出百亿级参数规模的自研NLP大规模语言模型WeLM,能在零样本及少样本的情境下完成对话-采访、阅读理解、翻译、改写、续写、多语言阅读理解等NLP(自然语言处理)任务,具备记忆能力、自我纠正和检查能力。 目前,WeLM已部署应用于微信视频号的部分场景中,未来在进一步优化后还将应用于更多微信应用场景。 一、极...
微信语言大模型WeLM，全名Well-Read Language Model，也就是「学富五车的语言模型」。在翻译任务上，WeLM不光可以做到基本的，甚至三语夹杂也难不倒它。在文本续写任务上，只需给出开头就能生成适应不同风格的文本。这种多语言、多任务能力是怎么做到的？其实WeLM与著名的GPT-3是同类，都是自回归解码器结构，微信...
WeLM使用AdamW优化器进行模型训练，采用余弦学习率调度器。使用DeepSpeed ZeRO stage 1优化来减少GPU内存消耗。当模型规模超过单个GPU时，使用张量并行方案。所有模型都使用FP16混合精度训练，避免下溢。训练时的批量大小为1024和2048，上下文窗口大小为2048。设置每个模型的最大学习率，并在训练过程中逐渐增加学习率，然后...
目录 收起 1. 什么是指令微调 2.指令微调实战 2.1 模型选择 2.2 对话数据准备 2.3 环境准备...
腾讯微信正式发布多模态大模型 POINTS 1.5 IT之家12 月 14 日消息,距离 POINT1.0 的发布已经过去两个月的时间,腾讯今天宣布推出 POINTS1.5。 IT之家注意到,POINTS1.5 仍然沿用了 POINTS1.0 中使用的经典的 LLaVA 架构,由一个 vision encoder,一个 projector 和一个大语言模型组成。
快科技10月30日消息，据媒体报道，微信正灰测AI问答功能，已被灰测到的用户可通过微信搜索框输入相关问题触发AI问答，并且该功能整合使用了腾讯内部技术资源，包括混元大模型。对此，微信团队回应称，微信正在搜索场景内灰度测试AI生成答案，该能力整合使用了腾讯内部技术资源，包括混元大模型，目的是进一步优化用户搜索...