大模型时代(3): 算力——人工智能发展的基石
Distillation(蒸馏):利用小型教师模型指导学生模型学习,实现精度与效率的平衡。算法改进:EfficientNet:结合复合缩放规则优化网络结构,达到更高性能。Transformer-XL:引入相对位置编码机制,改善长依赖关系捕捉能力。BERT:通过预训练+微调两阶段策略,提高自然语言处理效果。并行计算:DataParallelism(数据并行):...
清华成果落地,领跑国产AI大模型!
“中国要有自己的预训练模型框架”成为一种共识张鹏参加中国计算机大会GPT、BERT、T5都是西方科学家提出的底层技术沿着已有路径走无疑最省力然而“核心的技术是求不来也买不来的”作为清华人要为国家、民族和社会做点事情想要掌握前沿领域的先进技术有些围墙必须越过张鹏和团队成员走上了艰难但可靠...
如何微调(Fine-tuning)大语言模型?
如果按照是否有监督,还有无监督微调(UnsupervisedFine-Tuning,在没有明确标签的情况下,对预训练模型进行微调)、自监督微调(Self-SupervisedFine-Tuning,模型通过从输入数据中生成伪标签(如通过数据的部分遮掩、上下文预测等方式),然后利用这些伪标签进行微调。)????图片来自OpenAI论文:Traininglanguagemodels...
DistilBERT:更小、更快、更便宜的大型语言模型压缩方法
2.为了解决这个问题,采用了知识蒸馏、量化和修剪等压缩算法,其中知识蒸馏是主要的方法,通过让较小的模型模仿较大模型的行为来实现模型压缩。3.DistilBERT是从BERT中学习并通过包括掩码语言建模损失、蒸馏损失和相似性损失在内的三个组件更新权重,它比BERT小、快、便宜,但性能仍然相当。站长之家(ChinaZ)10月...
知识蒸馏:解锁大模型的智慧密码
模型压缩是一种常见的知识蒸馏方法,指的是在teacher-student框架中,将复杂、学习能力强的网络(teacher)学到的特征表示“知识”蒸馏出来,传递给参数量小、学习能力弱的网络(student)。teacher网络中学习到的特征表示可作为监督信息,训练student网络以模仿teacher网络的行为。常见的针对BERT模型的知识蒸馏模型有DistilledBiL...
OpenAI翁荔提出大模型「外在幻觉」:万字详解抵抗办法产幻原因…
该方法使用不同的指标来衡量模型响应与其它随机模型样本之间的一致性,包括BERTScore、NLI、提示(询问是/否)等(www.e993.com)2024年10月1日。在对GPT-3生成的WikiBio段落进行实验检测时,使用提示的SelfCheckGPT似乎表现最佳。校准未知知识让模型对无法回答或未知问题生成答案可能会引发幻觉。TruthfulQA(Lin等人,2021年)和SelfAware(Yin等人,2023年...
OpenAI华人女科学家万字详解大模型「外在幻觉」
该方法使用不同的指标来衡量模型响应与其它随机模型样本之间的一致性,包括BERTScore、NLI、提示(询问是/否)等。在对GPT-3生成的WikiBio段落进行实验检测时,使用提示的SelfCheckGPT似乎表现最佳。校准未知知识让模型对无法回答或未知问题生成答案可能会引发幻觉。TruthfulQA(Lin等人,2021年)和SelfAware(Yin等人,2023年...
大模型套壳祛魅:质疑套壳,理解套壳
从大模型的训练过程来看,没有人会对架构选择——“套壳”Transformer有异议。但围绕架构之后的预训练,成为了一个套壳与否的隐秘角落。二、“原创派”与“模仿派”预训练是大模型最核心的环节,也是“套壳”与“自研”争议较多的环节。前面提到,模型架构只是大模型的菜谱——目前有BERT、T5与GPT三大菜...
OpenAI翁荔提出大模型“外在幻觉”:万字blog详解抵抗办法、产幻...
该方法使用不同的指标来衡量模型响应与其它随机模型样本之间的一致性,包括BERTScore、NLI、提示(询问是/否)等。在对GPT-3生成的WikiBio段落进行实验检测时,使用提示的SelfCheckGPT似乎表现最佳。校准未知知识让模型对无法回答或未知问题生成答案可能会引发幻觉。TruthfulQA(Lin等人,2021年)和SelfAware(Yin等人,2023年...
理想大模型实习面试题6道|含解析
Bert(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)的参数量由其模型结构以及隐藏层的大小、层数等超参数所决定。具体来说,Bert模型由多个TransformerEncoder层组成,每个Encoder层包含多个注意力头以及前馈神经网络层。因此,Bert的参数量主要由这些层的数量、每层的隐藏单元数、注意力头的数量等因素决定...