浪潮信息KOS AI定制版:大模型训练环境部署速度实现飞跃

步骤1:利用PXE实现自动化系统部署KOSAI定制版集成了大模型训练环境部署所需的驱动、应用软件和依赖库等,用户只需要把该定制版镜像当作普通镜像一样进行自动化部署,通过PXE方式实现操作系统自动化安装。步骤2:正常开机启动,完成环境部署定制版镜像安装完成后,通过管理节点向计算节点下发重启指令,计算节点重启后,大...

杭州联汇申请一种用于多模态大模型预训练的动态数据增强方法专利...

专利摘要显示,本发明公开了一种用于多模态大模型预训练的动态数据增强方法,其包括以下步骤:S1、验证集应用和相似度计算:预训练时,每经过若干个训练步数后,将当前模型应用于验证集,计算推理结果与标准答案的平均相似度分数;S2、动态调整触发判断:当平均相似度分数大于或等于阈值时,进入步骤S3,否则直接进入下一轮训练;S...

混合云大模型是云计算的“回春丹”

1、大模型的一站式管理面对大规模繁复的大模型应用场景,企业会优先关注云厂商提供“一站式管理”的能力。毕竟,大模型训练和部署环节的复杂程度极高,企业很难自己搭建一整套完备的流程链路。相反,如果云厂商可以为各种主流大模型提供一键部署、弹性扩缩容、低成本微调等全生命周期管理,无疑将极大缩减企业的运维成本,...

人工智能大模型怎样投喂数据?人工智能头部企业为何纷纷选择落户...

他说，第二步骤是微调，在预训练完成后，大模型会根据特定的业务需求进行微调。微调阶段使用有标注的数据对模型进行进一步训练，使模型在特定任务上的表现更加精准。例如，在智能客服系统中，可以针对常见问题进行微调，提高模型的回答准确率。据了解，腾讯公司的大模型叫“混元大模型”，是腾讯自主研发的大语言模型，具...

...神经元干预可免重训练修复揭秘是什么让大模型说“9.8<9.11...

他们发现,只要把与《圣经》经文、日期、重力等概念相关的神经元激活设为0,大模型立马能答对这道比较题。单单是拿走《圣经》经文相关神经元,就可以让“9.9和9.11哪个更大”这个问题的准确率,提高21个百分点!而且修复这个bug,既不需要重新训练模型,也不需要添加额外提示词。

AI在风电领域落地的四要素:数据、人才、模型、场景

以风电运维场景的AI落地流程为例,如何将原本的数字化系统和AI模型接入到未来希望发展的大模型当中,和鲸整理了以上6个落地步骤,希望对大家能有所帮助(www.e993.com)2024年11月25日。以上是本次分享的全部内容。??长按二维码,领取完整版视频实录和课件现任公司执行总裁兼首席产品官,统筹公司产品战略规划与市场策略设计,专注于AI中台产...

一文读懂剪枝(Pruner):大模型也需要“减减肥”?

本节将以首个针对大模型的结构化剪枝框架——LLM-Pruner(NeurIPS2023)[7]为例,介绍大模型剪枝的基本流程。该框架特点为任务无关的压缩、数据需求量少、快速和全自动操作,主要包括以下三个步骤:(1)分组阶段本阶段的主要工作是根据依赖性准则,将LLM中互相依赖的神经元划分为一组。依赖性准则为:若i是...

AI如何为金融行业创造价值——360金融行业大模型智能化创新应用

高效连接多样化、准确的金融数据。通过数据接入层,360金融行业大模型可以高效连接金融新闻、公司研报、行业政策、财报等多样化数据,并建立数据标准化和清洗流程,确保数据准确性、一致性。训练和优化基于垂直数据的模型能力。在金融智脑层,结合金融行业数据对大模型进行垂直化训练,实现大模型对该领域知识的深度理解和智能分...

浪潮信息KOS AI定制版:20分钟速建200节点训练环境

步骤1:利用PXE实现自动化系统部署KOSAI定制版集成了大模型训练环境部署所需的驱动、应用软件和依赖库等,用户只需要把该定制版镜像当作普通镜像一样进行自动化部署,通过PXE方式实现操作系统自动化安装。步骤2:正常开机启动,完成环境部署定制版镜像安装完成后,通过管理节点向计算节点下发重启指令,计算节点重启后,大...

大模型开发生态加速进化,源2.0全面适配百度PaddleNLP

基于PaddleNLP实现源2.0大模型的步骤Step1环境构建,安装飞桨框架的软硬件环境Step2拉取源2.0权重Step3测试使用PaddleNLP与源2.0的交互示例用户在PaddleNLP平台上可以快速使用源2.0的推理能力,特别是使用源2.0进行张量并行推理时。在Torch平台上,源2.0使用transformers直接进行推理,是默认使用流水线并行推理...