山石网科:如何构建面向网络安全领域的大模型

该过程通常包含几个关键步骤:首先,选择能恰当代表目标领域特征的数据集;其次,确定持续预训练的策略;最后,执行预训练,如有必要可调整模型结构或优化算法以适应新的训练目标。另一方面,监督微调使用带标签的领域特定数据进行训练,从而直接优化模型在特定网络安全任务上的表现。与持续预训练相比,SFT更专注于增强任务的特定...

【信达金工】涵盖价量与基本面因子的多模型结合神经网络

1)以去极值标准化后的原始因子值为特征,以转排序后的原始收益率为标签,拟合神经网络模型,中性化模型输出的预测值,作为最终结果。2)以去极值标准化后的中性化因子值为特征,以转排序后的中性化收益率为标签,拟合神经网络模型,直接以模型输出的预测值为最终结果。3)以去极值标准化后的中性化因子值为特征,以转排...

山石说AI|如何构建面向网络安全领域的大模型

该过程通常包含几个关键步骤:首先,选择能恰当代表目标领域特征的数据集;其次,确定持续预训练的策略;最后,执行预训练,如有必要可调整模型结构或优化算法以适应新的训练目标。另一方面,监督微调使用带标签的领域特定数据进行训练,从而直接优化模型在特定网络安全任务上的表现。与持续预训练相比,SFT更专注于增强任务的特定...

小学二年级数学水平,跟着这篇博客也能理解LLM运行原理

首先是数据量的庞大,模型通过海量的数据进行训练,能够捕捉到语言的细微差别。其次是模型的架构,像Transformer这样的架构使得模型能够更好地处理长距离的依赖关系。此外,激活层、偏置和Softmax等技术也在其中扮演了重要角色。激活层引入了非线性因素,使得模型能够处理更复杂的问题;偏置则帮助模型更好地拟合数据;而Softmax...

基于FPGA 及深度学习的人脸检测系统设计

2)神经网络模型的搭建和训练本系统采用的目标检测算法为anchor-base的one-stage算法,整个网络参考了RetinaNet[4]进行设计,可分为backbone、neck、head三大部分。其中,backbone参考BlazeFace[5]的设计去掉了BN层,这样能在不影响准确率的前提下提高速度。在RetinaNet的neck部分中,FPN[6]有很好...

科学家揭示深度神经网络的线性性质,助力催生更优的模型融合算法

在近期一项工作中,他们发现在预训练-微调的范式下,不同的微调模型之间也满足LayerwiseLinearFeatureConnectivity的性质,课题组将其称之为Cross-TaskLinearity(www.e993.com)2024年11月27日。其发现:在预训练-微调的范式下,网络实际上更近似于一个从参数空间到特征空间的线性映射。

Nature深度:大模型如何“赋能”机器人?机器人又如何“训练”大模型?

目前正在兴起的一种方法是使用与图像生成器和聊天机器人(如ChatGPT)相同的人工智能基础模型来控制机器人。这些模型使用大脑启发的神经网络,从大量通用数据中学习。它们在训练数据的元素之间建立关联,当在被要求输出时,利用这些关联生成适当的单词或图像,往往能取得惊人的效果。

一文看懂金融行业AI大模型智算网络架构

2.2如何构建高吞吐的智算网络架构智算网络采用标准的Spine-Leaf架构,在选路方面采用ECMP哈希算法,但AI训练的流量特征是“流量条数少”和“每条流量大”,传统ECMP哈希会造成链路上流量不均,网络有效吞吐在30%~60%左右,降低了AI训练效率。基于流的网络级负载均衡算法是当前成熟且广泛应用部署的方案,用于解决网络中的...

万字对话有道四高管:“模型即应用”的时代,到了?

周枫:大家今年会比较关心70b模型,甚至130b的模型应用,现在不管训练还是推理都贵,所以价格能降低肯定对行业是个好事。我们也可以看到,现在直接卖API并不是好的商业模式,一定程度上这也是促成降价非常实际的一个动因,相信做B端的这些公司肯定也会探索出新的模式来的。

国产光芯片重大突破!清华团队利用神经网络,首创全前向智能光计算...

清华大学戴琼海院士、方璐教授的研究团队将神经网络训练中的前向与反向传播都等效为光的前向传播,开发出了一种称为全前向模式FFM学习的方法,有望推动深度学习神经网络、超灵敏感知和拓扑光子学等应用和理论领域的发展。自2012年以来,人工智能模型训练算力需求每3-4个月翻一番,每年人工智能训练模型所需算力...