李彦宏再谈开源闭源之争:没有应用,开源闭源模型都一文不值
没有应用,开源闭源模型都一文不值李彦宏表示,今年以来,开源和闭源大模型是一个争议较大的话题,但很多人混淆了模型开源和代码开源的概念,他指出,模型开源只能拿到一堆参数,还要做SFT、安全对齐,即使拿到对应源代码,也不知道是用多少比例、什么比例的数据去训练这些参数,无法做到众人拾柴火焰高,“拿到这些东西,并不...
万字长文解构中国如何复刻 Sora:模型架构、参数规模、数据规模...
1.Diffusion模型:这里有用U-net来建模的,代表模型包括SD、Gen-2、Pika等。也有把U-net换成Transformer的,代表架构是DiT(DiffusionTransformer),Sora被广泛认为采用了DiT或其变体,属于此类。相较于U-net,DiT利用Transformer强大的scale能力可增强视频的生成质量。2.GPT模型:这种方法借鉴LLM(主要是GPT)来...
大模型总结摘要靠谱吗?比人类写的流畅,用GPT-4幻觉还少
以后文本摘要总结任务,可以放心交给大模型了。文本摘要,作为自然语言生成(NLG)中的一项任务,主要用来将一大段长文本压缩为简短的摘要,例如新闻文章、源代码和跨语言文本等多种内容都能用到。随着大模型(LLM)的出现,传统的在特定数据集上进行微调的方法已经不在适用。我们不禁会问,LLM在生成摘要方面效果到底...
指令数据:训练大模型的“隐形助力”
指令数据(Instructdata)是一种用于训练大模型的数据类型。通常以有问有答的形式呈现。在一问一答中传递信息,非常直观。这种形式更接近人类的交流方式,经过训练,能够更直接地引导大模型“行为”。对比预训练环节的数据多来自于互联网数据爬取,需要经过清洗,抽取等冗长过程,指令数据的构造是另一种难度。问题...
大数据+大模型的尽头一定是干掉数据分析师吗? | 近匠
目前,我们已经支持接入企业自有(私有)大模型,或者只需十行代码就可以将Copilot嵌入到企业自有应用中,非常方便。一般对话大模型在回答的过程中存在很多不确定性,但AI数智助理的工作逻辑和传统语言模型不一样。它的指令执行是在一个受控的指标平台上回答数据问题,不是用语言模型生成的,这就消除了很多不确定性...
中国电信星辰AI大模型全面开源的意义及策略建议
1.基于开源大模型社区生态,促进国资央企特色场景应用落地星辰AI大模型目前拥有超过20GB主流意识形态数据,在企业经营分析、政务、公文写作等应用场景相比其他大语言模型具备差异化竞争力,未来可基于开源大模型社区生态,一方面加速插件、Prompt、AI应用等生态繁荣,培育星辰AI大模型在通用场景的公众用户数量与活跃度,另一...
只修改一个关键参数,就会毁了整个百亿参数大模型? | 新程序员
在SFT非常少量时,大规模的二次预训练可以加快模型对于指令的响应学习,但当SFT数据量扩展到950k之后,再去增加中文的二次预训练数据其实并没有什么特别的意义,例如在950kSFT的情况下,LLaMA对比经过1M中文二次预训练的LLaMA模型,效果并没有大幅度的变化。
英伟达 H100 vs. 苹果M2,大模型训练,哪款性价比高?
1、为什么需要大模型?1)模型效果更优大模型在各场景上的效果均优于普通模型2)创造能力更强大模型能够进行内容生成(AIGC),助力内容规模化生产3)灵活定制场景通过举例子的方式,定制大模型海量的应用场景4)标注数据更少通过学习少量行业数据,大模型就能够应对特定业务场景的需求...
第五要素|大模型时代,数据治理与AI相互依存形成闭环
·大模型和数据治理是一个闭环,不断迭代,两者互相依存。目前没有比大模型更加高效的数据分析和挖掘方法。反之,数据治理工作结束后,可以将这些更好更多的数据喂给大模型。·“我们经常讲‘人与数据’的概念,即所有的数据都是人产生的,所有的问题也是人造成的,如果不把人的关系理顺,数据是管理不好的。所以...
...干货」深度对话Quentin Anthony:GPU不足,如何优雅地训练大模型?
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。