万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩
在实际应用中,还有更多因素会影响推理过程中所需的显存/内存大小,例如上下文大小和模型架构现在假设我们有一个包含700亿参数的模型。大多数模型本身使用32位浮点数(通常称为全精度)表示,这需要280GB的内存来加载模型。但如果能将所有参数用16位浮点数表示,所需的内存大小就可以直接减少一倍。因此,将模型参数的表...
大语言模型对时间序列预测真的有用吗?
表格显示了在ETTh1和Weather数据上,对长度为96的预测,三种方法的模型参数数量(以百万计)和总训练时间(以分钟计)。与原始方法“带LLM”的比较是“不带LLM”,“LLM2Attn”和“LLM2Trsf”。Time-LLM、OneFitsAll和LLaTA的平均训练时间分别是修改后模型的28.2倍、2.3倍和1.2倍。这表明,LLMs在时间序列计算上的权衡...
三个方面浅析数据对大语言模型的影响
数据质量通常被认为是影响大语言模型训练效果的关键因素之一,包含大量重复的低质量数据甚至导致训练过程不稳定,造成模型训练不收敛。现有的研究表明训练数据的构建时间、包含噪音或有害信息情况以及数据重复率等因素,都对语言模型性能存在较大影响。截止到2023年9月的研究都得出了相同的结论,即语言模型在经过清洗的...
Chinchilla之死:只要训练足够长时间,小模型也能超过大模型
事实证明,Llama2的训练使用了双倍上下文大小和更长的余弦调度——不幸的是,这会对所有模型大小产生负面影响。但是,更小的模型受到的影响比更大的模型更严重。由此造成的结果是:在Llama1的训练时间,33B模型总是优于65B模型;而在Llama2的训练时间,34B模型则在重新超过70B模型之前要略逊一筹...
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
从右图中,可以看出数据分布情况,大致可以分为三个阶段(分布),分别具有不同的均值和方差,这可能对最后的预测结果造成过拟合的影响。因此,按右图利用时间滑动窗口技术将数据集划分为训练集和测试集,以便尽可能减小分布差异带来的影响,当进行训练时我们也可以对数据进行归一化处理,进一步减小影响,还能加快模型收敛速度。
...开源大模型重磅登场:破纪录公开代码 / 权重 / 数据集 / 训练全...
而且有关这些数据的说明文档也常常缺乏足够的细节,但是这些细节对于想要复现研究或完全理解相关工作至关重要(www.e993.com)2024年8月5日。这一情况加大了语言模型研究的难度——比如,了解训练数据如何影响模型能力和其局限性。为了推动语言模型预训练领域的开放研究,研究人员构建并公开了预训练数据集Dolma。
GPT-4V:多模态对算力影响探讨
其他影响因素:1)仅考虑纯文本,未考虑文字排版与储存格式对数据量的影响,根据PC网,MicrosoftWord100页文档纯文本格式占用了376KB,而Word格式保存同一份文档大小提升至872KB;2)邮件平均长度数据为英文单词数,未考虑中文等其他字符。接入Outlook邮件场景后,Chatgpt每日生成数据量或为261GB,相比目前官网...
...成为“生产资料”,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练数据...
目前,已有的一些数据保护技术,例如加密、数字水印、差分保护等,主要目的是防止未经授权的用户使用受保护的数据。然而,这些方法并不适合保护DNN训练所依赖的公开发布的数据集。具体来说,加密和差分保护处理会影响受保护数据集的正常功能,而数字水印技术在这种场景下的作用很小,因为未经授权的用户只会发布他们训练好的...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
对于每个数据集,他又训练了6个不同大小的语言模型(参数量从4.4M到1.4B),并记录了这些语言模型在6种不同训练步数(100K到100Mtoken)下的结果。然后,他为每个数据集都拟合了一个Scalinglaw,发现Scalinglaw的参数会随句法复杂度而有意义地变化。遵循之前有关形式语法的熵的研究,对于复杂度...
「万字干货」深度对话Quentin Anthony:GPU不足,如何优雅地训练大...
人们通常从数据集开始,你有一些数据集,然后你想在基于此训练一个模型。让我们开始逐步思考,一开始,从6PD的角度来看,每个参数大约有6个令牌与之对应。因此,这决定了我的模型大小,以此为ChinchillaOptimal。从那时起,我们发现为了获得良好的质量模型,需要更多的令牌,可能会超过20个。