大模型是怎么训练的?有哪些步骤和难点?
大型语言模型(LLM)的训练过程类似于人类学习语言的过程:通过大量的文本数据进行训练,学习语言的语法、语义和各种表达方式。训练过程通常使用自监督学习,即模型通过预测文本中的下一个词语来学习语言模式(NextTokenPrediction)。具体来说,模型会先被输入一段文本,然后预测下一个词语,并与实际的词语进行比较,不...
魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范
以“智海—录问”法律大语言模型为例,法律大语言模型的训练过程可以概括为四个步骤。1.步骤一:二次预训练二次预训练的目标是将通用大语言模型训练转化为适用于司法领域的专业化模型。训练过程始于构建包括法律法规、判例、法律文书等内容的法律文本大数据。通过严格的数据清洗和去重工作,确保训练数据集的高度准确性...
必知!5大AI生成模型
本文将对几种常用的深度生成模型进行详细介绍,分析不同生成模型的原理差异及联系:VAE(变分自编码器)、GAN(生成对抗网络)、AR(自回归模型如Transformer)、Flow(流模型)和Diffusion(扩散模型)。VAE(变分自编码器)VAE是在自编码器的基础上,融合了变分推断和贝叶斯理论,旨在学习一个能够生成与训练数据相似样本的模型。
AI产品经理必知的100个专业术语
二、深度学习与神经网络21、人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)人工神经网络是一种模仿生物大脑结构的计算模型,由输入层、隐藏层和输出层组成。22、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(Re...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
模型建立:通过建立一个BP神经网络,迭代地调整权重来确定用于预测计算的权重矩阵。训练集:输入层是一个5*x的矩阵(x是当前交易日的总数,随着时间)。内容为连续5个交易日的价格。输出层是一个1*x矩阵(x与上述相同)。内容为连续5个交易日后第6个交易日的价格days.BP神经网络框架:它由输入层...
...学习股价预测、量化交易策略:LSTM、GRU深度门控循环神经网络
LSTM神经网络的训练步骤(一)第一步:设计LSTM的模型网络结构,建立好LSTM模型,并选择好所需的损失函数(www.e993.com)2024年10月23日。(二)第二步:建立好模型以后,需要初始化模型参数,通过前向计算求解出模型的估计值,并根据估计值和真实值计算出模型的损失函数值。(三)第三步:根据损失函数对参数求导计算参数的梯度信息,根据模型的学...
想用FPGA加速神经网络,这两个开源项目你必须要了解
部署的理解很简单,就是经过上面两个步骤的模型应用,把它放在某个硬件平台上运行,这个过程称之为部署(deployment)。其实各大厂家推出自己的架构/工具都是基于上诉流程,不同点就是会针对自家的硬件做细节优化。现在常见的模型推理部署框架有很多,比如:英特尔的OpenVINO,英伟达的TensorRT,谷歌的Mediapipe,XilinxVitis。
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
人工智能的发展起步于1950年,期间经历了各种里程碑和变革,与此相关的神经网络技术也从最初的单层感知到复杂的层级和卷积神经网络一路创新和变革,不断推动人工智能领域的发展,直到2022年ChatGPT的问世,彻底引爆了大众的目光。人工智能技术经历了漫长的迭代过程,无论如何变革都离不开最早的神经网络模型“感知机”...
行业观察|从豆包上奔驰,看汽车大模型的四个真问题
在过去的智能座舱内,一条指令对应一个执行或一个应用,完成这一系列动作就需要多个指令。而面对这条命令给出的复杂任务,大模型可以调用多个应用分步骤完成:首先找到你和朋友的中间地点在哪里,然后激活大众点评、抖音等APP寻找附近餐厅,大模型需要像人一样读懂文字信息、图片信息、视频信息。读懂之后再选择符合要求的餐馆...
引爆整个AI圈的神经网络架构KAN,究竟是啥?
在(f)这个例子中,我们想要预测两个点在二维空间中的距离函数,这时需要一个三层的KAN网络,其中包括一个线性函数、一个平方函数、一个平方根函数。三层嵌套,就能够准确拟合出目标函数。四、KAN背后的核心算法:B-Splines为了将Kolmogorov-Arnold表示成为一个可以学习的神经网络模型,我们需要将其参数化。