大模型时代需要什么样的存储?

再次,是训练集加载慢;训练易中断,数据恢复时间长。相较于传统学习模型,大模型训练参数、训练数据集指数级增加,如何实现海量小文件数据集快速加载,降低GPU等待时间是关键。目前,主流预训练模型已经有千亿级参数,而频繁的参数调优、网络不稳定、服务器故障等多种因素带来训练过程不稳定,易中断返工,需要Checkpoints机制来...

模型训练中的RLHF指什么?有何特点?

RLHF全称ReinforcementLearningfromHumanFeedback,翻译过来就是“人类反馈强化学习”,是一种基于人类提供的反馈来训练模型,实现学习强化和模型性能提升的机器学习方法,也被视为强化学习(RL)的一种变体,人机协作的范式。RLHF的实现原理很简单,它不依赖打分函数,而是依靠人们的反馈来调优模型。因为这种独特的奖励机...

训练大模型要小心什么?这场研讨会热议AI语料建设与合规

中国法学会法治研究所研究员、中国法学会网络与信息法学研究会理事兼副秘书长刘金瑞指出,利用包含受著作权保护的语料训练AI大模型的行为,无论是数据收集、数据处理还是结果生成阶段,根据我国《著作权法》相关规定,仍存在较高侵权风险,目前在司法中被认定为合理使用面临较大的难度。为了顺应和鼓励人工智能发展,充分释放数...

大模型的核心壁垒是什么?训练和优化过程中有哪些挑战?业界热论大...

技术研发、艺术创作、企业经营等诸多领域都带来了巨大的创新机会,提升大模型智能水平需要提升模型训练的参数量和数据量,这必须要通过更大更好的智算力才能够支撑,从这个意义上可以说智算力就是创新力,当前人工智能产业发展的基础是智算能力。

Post-Training有多重要?AI2研究员长文详解前沿模型的后训练秘籍

01AllenAI的机器学习研究员NathanLambert发表了一篇技术博文,总结了科技巨头们所使用的模型后训练配方。02后训练方法的前沿变化趋势包括合成数据、迭代训练、人类偏好标签和大量过滤。03由于此,新的标准Pipeline建立在合成数据的质量可能高于人类数据,特别是对于具有挑战性的任务的基础上。

曾真|论大模型预训练数据的信息披露

针对大模型预训练数据,目前的监管旨在数据处理合法和质量提高,但这两项目标都难以实现(www.e993.com)2024年11月23日。监管目标的理性定位应是提升数据透明度。模型开发者就预训练数据的信息保留倾向可能引发社会风险,而现有的技术对抗效果不够理想,因此有必要制度“加码”。预训练数据信息披露,对模型开发者具有合规推定效力,对用户和社会公众产生赋权作...

...平台的讯飞星火认知大模型V3.5目前已经完成训练,进一步对标...

问:1月30日发布会有什么看点?答:首个基于全国产化算力底座“飞星一号”平台的讯飞星火认知大模型V3.5目前已经完成训练,进一步对标国际最先进水平。相比1024发布的讯飞星火V3.0,在逻辑推理、语言理解、文本生成、数学答题、代码、多模态各个能力方面均实现大幅提升,在2024年上半年对标GPT-4的过程中取得了显著进展,进...

AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?

计算资源的有限性:模型规模是提升模型性能的关键因素之一。而不管在什么阶段,资源一定是有限的,在有限的计算资源预算下,用更少的训练步数训练一个更大的模型,往往比用更多的步数训练一个较小的模型效果更佳。1.神经元的稀疏性许多人不知道,神经网络实际上对于它们所做的大多数预测来说都太大了。

一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展

三金哥:从字面意思来讲,LLM是LargeLanguageModel这三个单词的首字母缩写,意为大语言模型。问了LLM后,LLM进一步告诉我:大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术的自然语言处理工具,能理解和生成文本。通过大量语料库训练,LLM在翻译、写作、对话等任务中展现出卓越的能力。常见的应用包括自动问答、生成文...

ChatGPT之外,美国大模型搞到什么程度了?

天风证券则在报告中指出,由于BloombergGPT比ChatGPT拥有更专业的训练语料,它将在金融场景中表现出强于通用大模型的能力,进而也标志着金融领域的GPT革命已经开始。BloombergGPT只是一个典型案例,目前,美国金融大模型已呈现出明显的三个“流派”:一是独立全栈自研,强调自主可控;二是在他人的基础上结合自身数据与场景微调...