大模型在传统NLP任务的使用姿势探讨
不过在目前的阶段,很多企业或者业务场景基于安全、成本、时延等因素,无法使用综合能力强的模型(GPT4,国内模型的付费版公有云服务、超过14B的开源模型等),而通过纯prompt工程使用类似7B的模型还无法完全替代已经在足量数据上训练过的BERT类模型。由于上述提到的研究是使用ChatGPT以及英文的数据集,为了验证国内开源的大...
如何提升泛化能力?泛化和大模型性能有何关系?一文了解
关于这点,上面我们有提到:当模型训练时吸收的数据量越大、质量越高、种类越丰富,且数据拟合度良好,是有助于模型更好地泛化的。而满足这些条件的模型,参数量(即模型大小)一般在百亿千亿级别。不过,反过来看,只满足参数规模,却不谈其他条件(如数据质量、拟合度、训练程度等),泛化能力是好是坏就难说了。而且,...
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
模型性能的下降可能是由过拟合造成的,具体原因仍需进一步探索。在更多层中使用LoRA下表显示了LoRA仅对选定矩阵(即每个Transformer中的Key和Value矩阵)起效的实验。此外,我们还可以在查询权重矩阵、投影层、多头注意力模块之间的其他线性层以及输出层启用LoRA。如果我们在这些附加层上加入LoRA,那么对...
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
在均方误差(MSE)的结果中,MSE越小,模型拟合效果越好,说明预测模型的准确性越高。相反,如果MSE的值较大,那么预测模型的准确性就相对较低。因此,在实际应用中,我们通常希望MSE的值尽可能小,以获得更好的预测效果。任何一个模型都有其适用的边界,均方误差也不例外。均方误差(MSE)适用于连续型数据,尤其是回归问题。
揭秘英伟达A100、A800、H100、H800 GPU如何实现高性能大模型的...
这里L是用自然对数表示的交叉熵损失。上述三个规律是通过拟合不同数据量、不同模型大小和不同训练计算量条件下的语言模型性能得出。结果表明模型性能与这三个因素存在非常强的依赖关系。Chinchilla扩展法则:GoogleDeepMind团队提出了另一种替代的扩展法则形式,用于指导大语言模型的最优训练计算量。通过变化更大范围的...
字节【大模型评测平台】产品岗-面试总结与复盘
我答:知道(www.e993.com)2024年7月13日。过拟合的一个原因,主要是样本分布不均衡导致的,比如一个分类模型,有的样本类别数据特别多,有的类别样本特别少,那这样训出来的模型就会过拟合。过拟合可以在模型训练前,将训练数据样本尽量搞成均衡分布的,就可以解决这个问题了。(我忘记答什么是过拟合了,答非所问了)...
小模型如何比肩大模型,北理工发布明德大模型MindLLM,小模型潜力巨大
大型语言模型(LLMs)在各种自然语言任务中展现出了卓越的性能,但是由于训练和推理大参数量模型需要大量的计算资源,导致高昂的成本,将大语言模型应用在专业领域中仍存在诸多现实问题。因此,北理团队先从轻量级别模型入手,最大程度发挥数据和模型的优势,立足更好地服务特定领域,减少下游任务的训练与推理成本。
华泰计算机:从大模型演进测算全球AI算力空间
我们看到,每一代模型的演化都带来能力的增强,背后一个很重要的原因在于参数量和数据集的增长,带来模型感知能力、推理能力、记忆能力的不断提升。基于模型的缩放定律,我们认为未来模型迭代或仍将延续更大参数量的路径,演化出更加智能的多模态能力。大模型的算力需求体现在:预训练、推理、调优拆解来看,大模型的...
我们试着让5个国内AI大模型教会大家Token的秘密,看看你能学会吗
5.训练数据的限制。大语言模型的训练数据不够丰富和全面,很难学会像人类一样逻辑思维。当前大语言模型更擅长统计学习。综上所述,大语言模型之所以无法很好地处理类似倒转词序的任务,是因为目前在逻辑推理、词汇语言知识、背景常识理解等方面还存在明显的不足。这需要未来的语言模型在结构设计和训练数据等方面下大功夫...
从Sora展开,全面解读AI视频大模型发展史
就是我们其实现在无法生成长的视频一个很重要原因就是,我们的显存是有限的。生成一张图片可能占用一部分的显存,然后你如果生成16张图片,就可能差不多把这显存给占满了。当你需要生成更多张图片的时候,你就得想办法怎么去,既考虑之前已经生成的这些信息,然后再去预测后面该生成什么样的信息。它首先在模型上面...