大模型在传统NLP任务的使用姿势探讨
首先是基座大模型的研究,主要是国内外大厂集中大量财力、人力、算力进行大模型军备竞赛,企图将大模型的基础能力(包括推理能力)上限逐步提升到更高的层次。当然也有一些研究机构致力于改进transformer的架构或者提出其他更先进的基础模型结构,在性能或者效率上做文章,例如MOE,Mamba等;多模态模型,让大模型同时能够理解并生...
再访硅谷系列之二(下篇):马斯克xAI构建全球最大单一数据中心集群...
??模型压缩技术(如剪枝、量化和知识蒸馏)在减少模型复杂度和提高运行效率方面具有重要作用。通过这些技术,可在不显著降低模型性能情况下,大幅减少计算资源和存储需求。??智能数据采样和数据增强技术可显著提高训练数据的质量和多样性。其不仅能增加模型泛化能力,还能减少过拟合现象,提高模型在不同应用场景下鲁棒性。
Meta 科学家揭秘 Llama 3.1:合成数据很重要,MoE 不是必须的
目前的模型研发有一个趋势,就是针对基准分数进行模型的后训练改进。模型评估是一个开放的研究问题,目前还没有很好的答案,尤其是面对同一个模型有如此多的功能。当你试图提升模型在某个基准上的分数时,这就不再是一个好的基准了,因为可能会存在过拟合,分数提升未必可以迁移成为相似的能力。因此,语言模型的评估,...
摩根有“红利”,胡迪在好贝塔上的阿尔法挖掘
这类因子的挖掘难度往往较大,一方面需要对行业有足够的认知,另一方面部分行业数据量相对有限,不足以建立统计覆盖性。总体来看,需要逐一攻关,理清行业逻辑的同时,能够找到覆盖度和持续性均较好的数据,才能形成一条行业内的规律。就像前面提到的银行拨备、房地产预售都属于特质因子。这类因子在其他行业不一定成立,但是在...
美国东北大学团队提出视频数据增强方法,能让视频模型学到更好的表征
其次,由于色调变换这一操作在大部分之前的工作中都被忽略,所以本次方法能够很好地兼容已有的数据增强方法,并能取得进一步的性能提升。例如,对于现在比较热门的多模态大模型的研究,本次方法可被用于视频模态编码器的训练中,从而让模型提取更好的关于视频模态的表征。
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
答案是否定的,当我将数据量为50k的Alpaca示例指令微调数据集的迭代次数增加一倍,模型的性能下降了(www.e993.com)2024年8月5日。因此,我得出的结论是,多轮迭代可能不利于指令微调。我在1k的示例LIMA指令微调集中也观察到了同样的状况。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。
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型。神经网络架构在不断发展,最初是把全部神经元逐层连接起来的全连接神经网络,但它容易过拟合且推理速度慢,后来逐步发展出能进行局部连接的卷积神经网络,卷积时只有部分神经元被激活从而减少计算量;卷积神经网络不能处理时间序列数据,后来发展出了...
1890美元,就能从头训练一个还不错的12亿参数扩散模型
具体而言,在这项工作中,作者通过开发一种低成本端到端的pipeline用于文本到图像扩散模型,使得训练成本比SOTA模型降低了一个数量级还多,同时还不需要访问数十亿张训练图像或专有数据集。作者考虑了基于视觉transformer的潜在扩散模型进行文本到图像生成,主要原因是这种方式设计简单,并且应用广泛。为了降低计算成本...
LLAMA3性能提升的秘密:数据质量是关键
主要原因如下:1.过拟合不一定是坏事:一定程度的过拟合实际上可以有利于模型捕捉数据中有意义的内容。大型语言模型的容量如此之大,以至于它可以将一些容量用于记忆训练数据,同时仍然泛化到新的数据。2.数据增强的正则化效果:当增加训练数据的大小时,模型将看到更多的数据样本,这些样本可能是原始数据的变体、扩展或...
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...