只激活3.8B参数,性能比肩同款7B模型!训练微调都能用,来自微软

在微调实验中,对于Qwen-7B和Mistral-7B两种模型,Q-Sparse显示出了与继续训练相似的结果,用60%左右的激活参数实现了与密集模型十分接近的表现。这些结果意味着,在相同的性能下,与密集模型相比,稀疏激活模型在推理过程中可以显著减少激活参数,进而降低消耗FLOPS的数量。对于量化模型,团队在自研的BitNetb1.58模型上应...

大模型训练为什么用 A100 不用 4090

有的人甚至以为只需要把模型的参数和反向传播的梯度存下来就够了。事实上,训练需要的内存包括模型参数、反向传播的梯度、优化器所用的内存、正向传播的中间状态(activation)。优化器所用的内存其实也很简单,如果用最经典的Adam优化器,它需要用32位浮点来计算,否则单纯使用16位浮点来计算的误差太大,模型容...

如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构

如下图所示,当缓存100条长度为4000Tokens的请求时,KVCache的显存使用量就会远高于模型参数的显存量。通过这样的分析,我们也可以探索更多的优化方法。2.13从推理到训练在忽略一些细节的情况下,我们可以看到,训练的过程包括数据的输入、前向计算、反向计算、梯度同步、参数更新这几个过程。推理过程其实和前...

阿里云金融创新峰会今日召开,发布业内首份金融大模型指南

通过有效地聚合和整合企业内外的各类数据资源,大模型可以在更加多元化的数据基础上进行训练和优化,能够处理和理解更加复杂多变的业务场景,如图像识别、语音视频处理、语言应用等,从而极大地提高了企业的业务处理能力和用户交互体验。大模型正逐步渗透到企业数字化建设的各个层面,与小模型、新终端以及数据中台等多元化的元...

阿里云智能 张翅:大金融模型新篇章

随着大模型技术的成熟,从基于数据集的开发转向基于大规模预训练模型的应用工程体系,我们可以想象未来大模型通过API化与云原生环境下的金融业务流程与技术架构的深度整合,从而解决一些从前我们不敢想象的融合问题,比如金融模型应用的成本效率与稳定性,金融知识的准确及专业性、金融合格的严谨可解释性等。不仅如此,云原生和大...

性,谎言和大模型

研究人员发现,通过将“贪心算法(GreedyAlgorithm)和“基于梯度的搜索技术(Gradient-basedsearchtechniques)”结合起来(GCG),就可以自动生成“对抗性提示后缀”,从而绕过对齐技术,将模型切换到“错位模式”(www.e993.com)2024年11月27日。比如在询问大模型“如何窃取他人身份”时,加后缀和不加后缀得到的结果截然不同。

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

这些激活函数可能导致梯度消失,使得梯度减小到接近零,从而阻碍了信息的传递。残差连接通过直接将输入信息与输出信息相加,将原始输入作为跳跃连接传递给后续层次,从而绕过了大部分的权重矩阵和激活函数。这种直接传递保持了梯度的相对大小,减少了梯度消失的风险。残差连接降低了梯度消失问题的影响,同时残差映射的拟合...

追问daily | 剧烈运动可短期内提高执行功能;利用AI发现16万种新...

httpsnsfc.gov/publish/portal0/tab442/info93568.htm微软顶级AI人才SebastienBubeck加入OpenAI微软AI副总裁兼杰出科学家SebastienBubeck近日宣布离职,并将加入全球领先的人工智能研究公司OpenAI。据悉,Bubeck是微软十年的“老将”,曾带领团队开发了Phi系列小模型(SLM),其中Phi-3mini具备38亿参数,经过3....

深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略

,则损失函数关于l层参数的梯度为:反向传播算法训练过程可以总结为:(1)计算每一层的净输入,直到最后一层;(2)反向传播计算每一层的误差项??(??);(3)计算每一层参数的偏导数,并更新参数。和激活值4.学习率调整算法Adam作为优选神经网络的重要超参数,学习率对模型性能有显著的影响,Adam是一种学习率...

这个“神奇”的智能驾驶方案,真相到底如何?

“如果是开环训练,无论多少数据我理解都很难达到目前(特斯拉FSDV12.3)这种效果。大家推测,之前训练的基础设施(自动标注、已训练好的各类模型、回归参数等),对特斯拉实现端到端是最关键的。AndrejKarpathy(原特斯拉FSD技术负责人)也说是把车端一些决策、判断的内容迁移到了云端。但到底是怎么结合?怎么验证?