相关人士回应字节大模型遭实习生攻击:损失金额和处理方式被夸大

IT之家10月19日消息，据“证券时报??e公司”报道，接近字节跳动的人士今日就“字节大模型遭实习生攻击”一事表示，确有实习生破坏AI模型训练，但损失金额和处理方式被夸大。IT之家附前情提要：近期流传消息称，今年6月，某高校博士在字节跳动商业化技术团队实习，因对团队资源分配不满，使用攻击代码...

大就是好:前沿大模型盘点

我们把在任何特定时间最大的模型称为“前沿模型”。因此，为了简单起见，我要给前沿模型贴上几个非常粗略的标签。请注意，这些代际标签是我自己简化的分类，为的是帮助说明模型能力的进步，而不是官方的行业术语：第一代模型（2022年）：以ChatGPT-3.5为代表。需要的算量不到10^25FLOP，训练成本通常为10...

AI大模型冲击智能客服行业,如何应对国内大厂的降维打击?

向海:我们现在做大模型有两条技术线路:一条是拿大厂的开源大模型进行微调。这种线路不能很好控制训练的语料占比,因为基础就是人家已经训练过的大模型,二次训练只能尽力加一点特定语料。但即使这样效果已经很好,之前测试用ChatGPT3.5的答题正确率大概是70%,我们微调后的大模型能做到86%。另一条技术线路是我们去年在...

追问daily | 大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的...

MUSCLE通过训练一个兼容性适配器,确保新模型在性能提升的同时,尽可能保持与旧模型的预测一致性。MUSCLE策略采用了知识蒸馏技术,将旧模型的部分知识传递给新模型,从而使新模型在保留性能提升的基础上,能够继承旧模型的正确预测行为。通过这种方法,新模型能够在更新后减少“负翻转”现象,用户不必重新适应新模型的变化,从...

如何缓解大模型训练算力不足问题?院士专家建议可以利用已有超算...

无论训练汽车领域的哪类大模型,都需要规模庞大的智能计算中心来支撑。然而当前进口的训练用大算力芯片一芯难求,国产算力芯片短期内仍存在生态系统短板。如何在短期内解决大模型训练的算力不足问题?郑纬民院士建议,在推动智能计算中心建设的同时也可以利用已有超算系统的空余算力。现有的14个国家挂牌的超算系统,每台机器...

万字干货!手把手教你如何训练超大规模集群下的大语言模型

现在我来分享一下在实际操作中,训练大模型时遇到的一些热点问题的演变(www.e993.com)2024年11月22日。首先,随着集群规模的扩大,即GPU数量的增加,而问题规模,也就是模型的大小保持不变,这导致了PPBubble急剧增加。为了解决这个问题,我们引入了interleavedpipe。然而,这种方法也带来了另一个问题,即PP的通信量成倍增加。集群规模的扩大...

ZOMI酱:从艺术生到大模型训练专家

ZOMI酱从4岁开始学习美术,是一位艺术生,高考时阴差阳错地调剂进入了计算机专业。现在的他是昇腾大模型训练专家,同时也是一位哔哩哔哩(B站)AI科普视频UP主,他起了一个颇为“二次元”的名字——ZOMI酱。“叫这个名字是因为和真名谐音,虽然听起来有些二次元,哈哈。”他解释道。

大模型自我奖励:Meta让Llama2自己给自己微调,性能超越了GPT-4

自我奖励的语言模型作者提出的方法首先假设:可以访问基本的预训练语言模型和少量人工注释的种子数据,然后建立一个模型,旨在同时拥有两种技能:1.指令遵循:给出描述用户请求的提示,能够生成高质量、有帮助(且无害)的响应。2.自指令创建:能够按照示例生成和评估新指令以添加到自己的训练集中。

一文读懂工业大模型独门秘籍,如何打通落地应用“任督二脉”

工业大模型不是简单地把大模型用在工业领域,而是大模型技术结合工业数据和业务场景的创新。数据和场景,就是工业大模型落地应用的任督二脉。图:中工互联科技集团董事长智振(右)高质量数据:工业大模型训练基础高质量的工业数据集,涵盖了庞杂的专业知识、标准、规范、文档等。高质量数据集是支撑工业大模型训练的基...

AI大模型,如何打破“内存墙”?

目前的优化和训练方法需要进行大量的超参数调整(如学习率、动量等),这往往需要进行数百次的试错才能找到正确的参数设置,从而成功训练出一个模型。因此,图2(b)中报告的训练成本只是实际开销的下限,真正的成本通常要高得多。最先进模型的规模过大,使得部署这些模型进行推理非常具有挑战性。这不仅限于GPT-3等...